20、Kubernetes 控制器:Deployment、StatefulSets 和 DaemonSets 详解

Kubernetes 控制器:Deployment、StatefulSets 和 DaemonSets 详解

1. ReplicaSet 伸缩操作

在 Kubernetes 中,我们可以对 ReplicaSet 进行伸缩操作,以适应应用程序流量的变化。以下是具体步骤:
1. 缩小副本数量 :运行以下命令将副本数量缩小到 1:

kubectl scale --replicas=1 rs nginx-replicaset

执行后,你将看到如下响应:

replicaset.apps/nginx-replicaset scaled
  1. 检查运行的 Pod :使用以下命令检查所有正在运行的 Pod:
kubectl get pods

响应示例如下:

nginx-replicaset-s4stt   1/1      Running   0           11m

可以看到,这次 ReplicaSet 删除了超过所需数量(1 个)的所有 Pod,只保留了一个副本运行。
3. 清理 ReplicaSet :运行以下命令删除 ReplicaSet:


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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