12、Kubernetes 技术指南:从部署到 API 探索

Kubernetes 技术指南:从部署到 API 探索

1. Wordpress 部署与服务概念

在 Kubernetes 中部署 Wordpress 时,相关配置如下:

image: wordpress
name: wordpress
ports:
- containerPort: 80
  hostPort: 80
  protocol: TCP

Wordpress 通过另一个服务向公共互联网暴露,方式与特定场景类似。在 Kubernetes 里,Pod、Replication Controller 和 Service 是三个关键实体。Service 在 Pod 之上引入了局部抽象,这对于大规模集群中的自我发现和动态行为至关重要。借助 Service,所有组件看起来都是本地的,并且在集群内移动时不会失去可用性,也无需重启。Namespaces 对于处理多租户也很关键,但在当前 Kubernetes 版本中仍在开发中。

2. 使用 Docker Compose 创建单节点 Kubernetes 集群
2.1 问题提出

已知可以通过将各种集群组件(如 API 服务器、调度器、Kubelet)作为 systemd 单元来创建 Kubernetes 集群,但希望利用 Docker 本身来运行这些组件,以简化集群部署。因此想尝试仅使用 Docker 容器在本地运行单节点 Kubernetes 集群。

2.2 解决方案

首先,需要安装 Docker 主机和 Docker Compose。可以按以下步骤操

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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