2、Kubernetes:从入门到精通的全面指南

Kubernetes:从入门到精通的全面指南

1. 个人与 Kubernetes 的邂逅

2014 年末,我在红帽工作几年后,被分配到新成立的云支持团队。我们的任务是将公司的一系列中间件产品引入基于 Kubernetes 开发的 OpenShift 容器平台。那时,Kubernetes 尚处于起步阶段,连 1.0 版本都未发布。

我们团队必须迅速掌握 Kubernetes 的方方面面,为软件设定正确方向,充分利用其功能。遇到问题时,很难判断是操作失误还是碰到了早期的 Kubernetes 漏洞。

随着时间推移,Kubernetes 发展迅猛,我对它的理解也日益深入。起初,大多数人甚至没听说过 Kubernetes,如今几乎每位软件工程师都知晓它,它已成为在云端和本地数据中心运行应用程序的最快速发展且广泛采用的方式之一。

我接触 Kubernetes 的第一个月,写了一篇分两部分的博客文章,介绍如何在 OpenShift/Kubernetes 中运行 JBoss WildFly 应用服务器集群。当时,我从未想过这篇简单的博客最终会让曼宁出版社的人联系我,询问是否愿意写一本关于 Kubernetes 的书。尽管我确信他们也联系了其他人,最终可能会选择别人,但我还是无法拒绝这个提议。

经过一年半多的写作和研究,这本书终于完成了。这是一段很棒的旅程。写一本关于某项技术的书,绝对是比仅仅作为用户更深入了解它的最佳方式。在这个过程中,随着我对 Kubernetes 知识的增长以及 Kubernetes 本身的发展,我不断回顾之前写的章节并添加新信息。我是个完美主义者,所以永远不会对这本书完全满意,但很高兴听到很多参与曼宁早期访问计划(MEAP)的读者认

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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