1、深入理解 DevOps 与 Kubernetes:原理、实践与云应用

深入理解 DevOps 与 Kubernetes:原理、实践与云应用

1. DevOps 与 Kubernetes 简介

在当今的软件开发领域,DevOps 原则借助容器和 Kubernetes 得以高效实现。DevOps 能够加速软件开发和交付速度,提升业务敏捷性。而 Kubernetes 作为强大的容器编排工具,为软件的部署和管理提供了有力支持。

2. 软件交付的挑战与演进
  • 瀑布式和静态交付 :传统的瀑布式开发流程,阶段分明,需求、设计、开发、测试、部署等环节依次进行,交付相对静态,难以快速响应变化。
  • 敏捷和数字化交付 :敏捷开发强调快速迭代、持续反馈,更适应数字化时代的需求,能够更快地将软件推向市场。
  • 云环境下的软件交付 :云的出现为软件交付带来了新的模式,提供了弹性的资源和便捷的部署方式。
3. DevOps 关键概念
  • 持续集成(CI) :开发人员频繁将代码集成到共享仓库,通过自动化构建和测试,确保代码的质量和兼容性。例如,每次代码提交后,自动触发构建和单元测试。
  • 持续交付(CD) :在持续集成的基础上,将经过测试的代码自动部署到生产环境或预生产环境,实现快速、可靠的软件交付。
  • 配置管理 :对软件系统的配置信息进行管理,确保不同环境下的配置一致性。例如,使用配置文件管理数据库连接信
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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