12、Kubernetes 开发中的测试与自定义资源扩展

Kubernetes 开发中的测试与自定义资源扩展

1. 测试相关工具与方法

1.1 函数执行动作的获取与断言

在测试过程中,需要对函数执行期间的动作进行获取和断言,具体步骤如下:
1. 获取函数执行期间完成的动作。
2. 断言动作的数量。
3. 获取执行期间完成的第一个且唯一的动作。
4. 断言动作期间传递的命名空间值。
5. 断言动作使用的动词和资源。
6. 将动作转换为 CreateAction 接口。
7. 断言 CreateAction 期间传递的对象值。

1.2 伪造 REST 客户端

Client - go 库的 rest/fake 包中提供了一个伪造的 RESTClient 结构,其定义如下:

import "k8s.io/client-go/rest/fake"

type RESTClient struct {
    NegotiatedSerializer runtime.NegotiatedSerializer
    GroupVersion         schema.GroupVersion
    VersionedAPIPath     string
    Err error
    Req *http.Request
    Client *http.Client
    Resp *http.Response
}

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)础和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混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值