11、Helm模板开发与高级图表特性详解

Helm模板开发与高级图表特性详解

1. 模板结构可维护性设计

在模板目录中的模板,其结构限制较少。多个Kubernetes清单可以放在同一个YAML文件中,这意味着多个Kubernetes清单的模板也可以在同一个文件中。命名模板可以存在于任何模板文件中,并在其他文件中引用。 NOTES.txt 模板是一个特殊文件,会显示给用户,测试则有特殊的处理方式。

为了创建易于维护和导航的模板,Helm维护者推荐了几种模式:
- 单一清单单一文件 :每个Kubernetes清单应放在自己的模板文件中,并且文件要有描述性名称。例如,如果只有一个部署,可以将模板命名为 deployment.yaml 。如果有多个相同类型的清单,如使用主从模式部署数据库,可以使用 statefulset-primary.yaml statefulset-replica.yaml 这样的名称。
- 辅助模板集中管理 :将在自己模板中包含的命名模板放在名为 _helpers.tpl 的文件中。因为这些本质上是其他模板的辅助模板,这个名称具有描述性。文件名开头的 _ 会使其在目录列表中排在顶部,方便在模板中找到。

当使用 helm create 命令创建新图表时,默认情况下,初始模板内容会遵循这些模式。

2. 模板调试

在开发模板时,调试模板很有用。Helm提供了三个可用于开发工作

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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