3、软件适配边缘计算及 K3s 安装配置指南

软件适配边缘计算及 K3s 安装配置指南

在当今的技术领域,边缘计算正逐渐崭露头角,它能够让数据处理更靠近数据源,从而减少延迟、提高效率。为了让软件能够在边缘设备上运行,我们需要对软件进行适配。同时,K3s 作为一种轻量级的 Kubernetes 发行版,在边缘计算中也有着广泛的应用。下面将详细介绍如何让 Rust、Python、Java 等软件在 ARM 设备上运行,以及 K3s 的安装和配置过程。

1. 适配软件在 ARM 上运行
1.1 Rust 适配 ARM

要让 Rust 在 ARM 设备上运行,首先需要在系统中安装 Rust,不同操作系统的安装步骤有所不同:
- Linux 系统安装 Rust
1. 在终端执行以下命令安装 Rust:

$ curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. 在终端配置文件中设置 Rust 的路径。例如,使用 Bash 时,在 `.bashrc` 文件中添加以下行:
$ export PATH=$PATH:$HOME/.cargo/bin
  • Mac 系统安装 Rust
    1. 使用以下命令安装 Homebrew:
  • </
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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