50、容器技术与运行时虚拟化全解析

容器技术与运行时虚拟化全解析

1 容器管理与替代方案

在容器中,PID 1 扮演着重要角色,它要像一个称职的父进程一样,在子进程终止时知道该采取什么行动。当在容器内运行多个服务或任务时,例如为某个作业服务器运行多个工作进程,除了使用脚本启动它们,还可以考虑使用进程管理守护程序,如 Supervisor(supervisord)来启动和监控这些进程。这样做不仅能提供必要的系统功能,还能让你对服务进程有更多的控制权。

1.1 LXC 容器技术

虽然 Docker 是构建容器镜像最流行的系统,且易于上手并能快速进入容器提供的隔离层,但还有其他创建容器的方案,LXC 就是其中历史最悠久的之一。实际上,Docker 的早期版本是基于 LXC 构建的。

LXC 有时指的是使容器成为可能的一组内核特性,但大多数人用它来特指一个包含多个用于创建和操作 Linux 容器实用工具的库和软件包。与 Docker 不同,LXC 需要大量的手动设置,比如要自己创建容器网络接口,还要提供用户 ID 映射。

最初,LXC 旨在让容器内尽可能模拟一个完整的 Linux 系统,包括 init 进程。安装特定版本的发行版后,你可以在容器内安装运行所需的一切。这与 Docker 有相似之处,但 LXC 的设置更繁琐,而 Docker 只需下载一堆文件就可以开始使用。

不过,LXC 在适应不同需求方面可能更灵活。例如,默认情况下,LXC 不使用 Docker 中常见的覆盖文件系统,但你可以添加。由于 LXC 基于 C API 构建,必要时你可以在自己的软件应用中利用这种细粒度的控制。此外,还有一个名为 LXD 的管理包,它可以帮助你处理 LXC 中一些精细

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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