21、构建持续交付管道与在 AWS 上搭建 Kubernetes

Jenkins+K8s实现持续交付

构建持续交付管道与在 AWS 上搭建 Kubernetes

1. 解决 Minikube 的 kube - dns 问题

部分 Minikube 版本存在 kube - dns 问题,无法解析外部域名,如 https://github.com/ https://jenkins.io/ 。可通过以下命令将 kube - dns 插件替换为 coredns 插件来解决:

$ minikube addons disable kube - dns
$ minikube addons enable coredns
2. Jenkins 配置要点

Jenkins 配置有两个重要部分:
- 运行 Docker 命令构建应用程序以组成容器镜像。
- 与 Kubernetes 主节点通信以控制部署。

为实现第一步,可采用类似 Docker - in - Docker(dind)的方法,即把 Kubernetes 节点的 /var/run/docker.sock 挂载到 Jenkins Pod 上,使 Jenkins、Kubernetes 节点和 Docker 守护进程能相互通信。相关内容可参考 https://blog.docker.com/2013/09/docker - can - now - run - within - docker/ http://jpetazzo.github.io/2015/09/03/do

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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