47、容器编排与Ubuntu云部署指南

容器编排与Ubuntu云部署指南

容器编排基础

在容器编排方面,当你想要移除集群中运行的Pod或服务时,操作语法十分简单。例如,要移除名为 nginx-example 的Pod,可运行以下命令:

kubectl delete pod nginx-example

若要删除对应的服务,可使用:

kubectl delete service nginx-example

完成这些操作后,你不仅拥有了一个可运行的集群,还具备了向集群部署容器并使其在Pod网络外部可访问的能力。建议你进行一些实践,尝试运行更多的容器和应用程序。

本地与云基础设施的差异

在开始接触云服务之前,我们主要使用本地安装的Ubuntu实例,无论是在本地虚拟机、物理计算机、服务器,还是树莓派上。这些本地设备表现出色,但云计算的概念如今已变得非常流行。

本地基础设施意味着相关资源本地部署,无论基础服务器类型如何,都属于本地安装。而云计算则与之相反,Ubuntu的云实例运行在他人的硬件上。当你订阅云服务提供商的服务并付费使用其平台上的服务器时,你可以像使用虚拟机一样访问操作系统,但对底层数据中心了解甚少。虽然使用云实例会产生一定的定期费用,但你无需担心监控硬件组件或更换故障物理设备,这些都由云服务提供商负责。

常见的云服务提供商包括AWS、Google Cloud Platform(GCP)和Microsoft Azure等,它们各有优

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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