8、Kubernetes 入门:从运行应用到深入理解 Pods

Kubernetes 入门:从运行应用到深入理解 Pods

1. 在 Kubernetes 上运行首个应用

1.1 检查应用运行的节点

在 Kubernetes 环境中,你可能会好奇 Pod 被调度到了哪些节点上。不过,在 Kubernetes 的世界里,只要 Pod 被调度到能提供其正常运行所需 CPU 和内存的节点,具体是哪个节点并不那么重要。

无论 Pod 被调度到哪个节点,容器内运行的所有应用都具有相同类型的操作系统环境。每个 Pod 都有自己的 IP 地址,并且可以与其他任何 Pod 进行通信,无论这些 Pod 是否运行在同一节点上。每个 Pod 都会获得所需的计算资源,因此这些资源由哪个节点提供并无区别。

如果你想查看 Pod 被调度到的节点信息,可以使用以下方法:
- 使用 -o wide 选项列出 Pod 时显示 Pod IP 和节点信息
kubectl get pods -o wide 命令通常不会显示 Pod 被调度到的节点信息,但使用 -o wide 选项可以额外显示 Pod 的 IP 地址和运行该 Pod 的节点。示例如下:
plaintext $ kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE kubia-hczji 1/1 Running 0 7s 10.1.0.2 gke-kubia-85...
- 使用 kubectl describe 命令检查 Pod 的其

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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