Rocky系统部署k8s1.28.2单节点集群(Containerd)+Kuboard
目录
Kubernetes介绍
Kubernetes具备的功能
Kubernetes集群角色
Master管理节点组件
Node工作节点组件
非必须的集群插件
Kubernetes集群类型
Kubernetes集群规划
集群前期环境准备
开启Bridge网桥过滤
关闭SWAP交换分区
安装Containerd软件包
K8s集群部署方式
集群初始化
部署集群网络Calico
验证集群节点状态
部署Nginx测试集群
部署Kuboard v3
Kubernetes介绍
kubernetes(k8s)是2014年由Google公司基于Go语言编写的一款开源的容器集群编排系统,用于自动化容器的部署、扩缩容和管理;
kubernetes(k8s)是基于Google内部的Borg系统的特征开发的一个版本,集成了Borg系统大部分优势;
官方地址:Kubernetes
代码托管平台:https://github.com/Kubernetes
Kubernetes具备的功能
- 自我修复:k8s可以监控容器的运行状况,并在发现容器出现异常时自动重启故障实例;
- 弹性伸缩:k8s可以根据资源的使用情况自动地调整容器的副本数。例如,在高峰时段,k8s可以自动增加容器的副本数以应对更多的流量;而在低峰时段,k8s可以减少应用的副本数,节省资源;
- 资源限额:k8s允许指定每个容器所需的CPU和内存资源,能够更好的管理容器的资源使用量;
- 滚动升级:k8s可以在不中断服务的情况下滚动升级应用版本,确保在整个过程中仍有足够的实例在提供服务;
- 负载均衡:k8s可以根据应用的负载情况自动分配流量,确保各个实例之间的负载均衡,避免某些实例过载导致的性能下降;
- 服务发现:k8s可以自动发现应用的实例,并为它们分配一个统一的访问地址。这样,用户只需要知道这个统一的地址,就可以访问到应用的任意实例,而无需关心具体的实例信息;
- 存储管理:k8s可以自动管理应用的存储资源,为应用提供持久化的数据存储。这样,在应用实例发生变化时,用户数据仍能保持一致,确保数据的持久性;
- 密钥与配置管理:Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息,例如:密码、令牌、证书、ssh密钥等信息进行统一管理,并共享给多个容器复用;
Kubernetes集群角色
k8s集群需要建⽴在多个节点上,将多个节点组建成一个集群,然后进⾏统⼀管理,但是在k8s集群内部,这些节点⼜被划分成了两类⻆⾊:
- 一类⻆⾊为管理节点,叫Master,负责集群的所有管理工作;
- ⼀类⻆⾊为⼯作节点,叫Node,负责运行集群中所有用户的容器应用 ;
Master管理节点组件
- API Server:作为集群的管理入口,处理外部和内部通信,接收用户请求并处理集群内部组件之间的通信;
- Scheduler:作为集群资源调度计算,根据调度策略,负责将待部署的 Pods 分配到合适的 Node 节点上;
- Controller Manager:管理集群中的各种控制器,例如 Deployment、ReplicaSet、DaemonSet等,管理集群中的各种资源;
- etcd:作为集群的数据存储,保存集群的配置信息和状态信息;
Node工作节点组件
- Kubelet:负责与 Master 节点通信,并根据 Master 节点的调度决策来创建、更新和删除 Pod,同时维护 Node 节点上的容器状态;
- 容器运行时(如 Docker、containerd 等):负责运行和管理容器,提供容器生命周期管理功能。例如:创建、更新、删除容器等;
- Kube-proxy:负责为集群内的服务实现网络代理和负载均衡,确保服务的访问性;
非必须的集群插件
- DNS服务:严格意义上的必须插件,在k8s中,很多功能都需要用到DNS服务,例如:服务发现、负载均衡、有状态应用的访问等;
- Dashboard: 是k8s集群的Web管理界面;
- 资源监控:例如metrics-server监视器,用于监控集群中资源利用率;
Kubernetes集群类型
- 一主多从集群:由一台Master管理节点和多台Node工作节点组成,生产环境下Master节点存在单点故障的风险,适合学习和测试环境使用;
- 多主多从集群:由多台Master管理节点和多Node工作节点组成,安全性高,适合生产环境使用;
Kubernetes集群规划
给这些虚拟机操作,关闭防火墙和selinux,进行时间同步。
主机名 | IP地址 | 角色 | 操作系统 | 硬件配置 |
master01 | 192.168.226.21 | 管理节点 | Rocky 9.4mini | 2CPU/4G内存/50G |
node01 | 192.168.226.22 | 工作节点 | Rocky 9.4mini | 2CPU/4G内存/50G |
node02 | 192.168.226.23 | 工作节点 | Rocky 9.4mini | 2CPU/4G内存/50G |
集群前期环境准备
按照集群规划修改每个节点主机名
# 对192.168.226.21操作
hostnamectl set-hostname master01# 对192.168.226.22操作
hostnamectl set-hostname node01# 对192.168.226.23操作
hostnamectl set-hostname node02
配置本地域名解析,配置集群之间本地解析,集群在初始化时需要能够解析主机名,三台都要配
echo "192.168.226.21 master01" >> /etc/hosts
echo "192.168.226.22 node01" >> /etc/hosts
echo "192.168.226.23 node02" >> /etc/hosts
开启Bridge网桥过滤
本步骤三台主机都执行
bridge(桥接) 是 Linux 系统中的一种虚拟网络设备,它充当一个虚拟的交换机,为集群内的容器提供网络通信功能,容器就可以通过这个 bridge 与其他容器或外部网络通信了。
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf <<EOF
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
参数解释:
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 //对网桥上的IPv6数据包通过iptables处理
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 //对网桥上的IPv4数据包通过iptables处理
net.ipv4.ip_forward = 1 //开启IPv4路由转发,来实现集群中的容器与外部网络的通信
由于开启bridge功能,需要加载br_netfilter模块来允许在bridge设备上的数据包经过iptables防火墙处理
modprobe br_netfilter && lsmod | grep br_netfilter
命令解释:
modprobe //命令可以加载内核模块
br_netfilter //模块模块允许在bridge设备上的数据包经过iptables防火墙处理
加载配置文件,使上述配置生效
sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s.conf
关闭SWAP交换分区
本步骤三台主机都执行
为了保证 kubelet 正常工作,k8s强制要求禁用,否则集群初始化失败
临时关闭
swapoff -a
永久关闭
sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab
安装Containerd软件包
本步骤三台主机都执行
添加阿里云docker-ce仓库(containerd软件包在docker仓库)
dnf install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
安装containerd软件包
dnf install -y containerd.io-1.6.20-3.1.el9.x86_64
生成containerd配置文件
containerd config default | tee /etc/containerd/config.toml
启用Cgroup用于限制进程的资源使用量,如CPU、内存资源
sed -i 's#SystemdCgroup = false#SystemdCgroup = true#' /etc/containerd/config.toml
替换文件中pause镜像的下载地址为阿里云仓库
sed -i 's#sandbox_image = "registry.k8s.io/pause:3.6"#sandbox_image = "registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9"#' /etc/containerd/config.toml
为Containerd配置镜像加速器,在文件中找到[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
,在下方添加阿里云镜像加速器
vim /etc/containerd/config.toml
#...大约带153行左右[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors][plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]endpoint = ["https://docker.rainbond.cc", "https://do.nark.eu.org", "https://dc.j8.work", "https://pilvpemn.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.m.daocloud.io", "https://dockerproxy.com", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://docker.nju.edu.cn"]
指定contaienrd接口文件地址,在k8s环境中,kubelet通过 containerd.sock
文件与containerd进行通信
cat <<EOF | tee /etc/crictl.yaml
runtime-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
image-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
timeout: 10
debug: false
EOF
参数解释:
runtime-endpoint //指定了容器运行时的sock文件位置
image-endpoint //指定了容器镜像使用的sock文件位置
timeout //容器运行时或容器镜像服务之间的通信超时时间
debug //指定了crictl工具的调试模式,false表示调试模式未启用,true则会在输出中包含更多的调试日志信息,有助于故障排除和问题调试
启动containerd并设置随机自启
systemctl enable containerd --now
K8s集群部署方式
kubernetes集群有多种部署方式,目前常用的部署方式有如下两种:
- kubeadm部署方式:kubeadm是一个快速搭建kubernetes的集群工具;
- 二进制包部署方式:从官网下载每个组件的二进制包,依次去安装,部署麻烦;
- 其他方式:通过一些开源的工具搭建,例如:sealos;
配置kubeadm仓库,本实验使用阿里云YUM源
cat > /etc/yum.repos.d/k8s.repo <<EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
安装以下软件包:
- kubeadm:用于初始化集群,并配置集群所需的组件并生成对应的安全证书和令牌;
- kubelet:负责与 Master 节点通信,并根据 Master 节点的调度决策来创建、更新和删除 Pod,同时维护 Node 节点上的容器状态;
- kubectl:用于管理k8集群的一个命令行工具;
yum -y install kubeadm-1.28.2 kubelet-1.28.2 kubectl-1.28.2
kubelet启用Cgroup控制组,用于限制进程的资源使用量,如CPU、内存
tee > /etc/sysconfig/kubelet <<EOF
KUBELET_EXTRA_ARGS="--cgroup-driver=systemd"
EOF
设置kubelet开机自启动即可,集群初始化后自动启动
systemctl enable kubelet
集群初始化
在master01节点查看集群所需镜像文件
[root@master01 ~]# kubeadm config images list
W0813 20:45:03.587714 2189 version.go:104] could not fetch a Kubernetes version from the internet: unable to get URL "https://dl.k8s.io/release/stable-1.txt": Get "https://cdn.dl.k8s.io/release/stable-1.txt": context deadline exceeded (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)
W0813 20:45:03.587821 2189 version.go:105] falling back to the local client version: v1.28.2
registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.2
registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.2
registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.2
registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.2
registry.k8s.io/pause:3.9
registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
使用阿里云的源拉取镜像
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.12
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.12
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.12
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.12
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1
改tag
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.12 registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.12
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.12 registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.12
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.12 registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.12
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.12 registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.12
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9 registry.k8s.io/pause:3.9
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0 registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
在master01节点生成初始化集群的配置文件
kubeadm config print init-defaults > kubeadm-config.yaml
其中配置文件需要修改如下内容
[root@master01 ~]# vim kubeadm-config.yaml
#本机的IP地址
advertiseAddress: 192.168.226.21#本机名称
name: master01#集群镜像下载地址,修改为阿里云
imageRepository: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
并通过配置文件初始化集群
kubeadm init --config kubeadm-config.yaml --upload-certs
选项说明:
init //初始化集群
--config //通过配置文件初始化
--upload-certs //初始化过程将生成证书,并将其上传到etcd存储中,以便后续节点的加入
提示:如果哪个节点出现问题,可以使用下列命令重置当前节点
kubeadm reset --force
根据集群初始化后的提示,执行如下命令
mkdir -p $HOME/.kubesudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/configsudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
根据提示将node节点加入集群,加入成功后在master节点验证
这个命令复制给node01和node02执行
# 这个密钥每次不一样,这里用你的密钥,复制本条命令给你执行无效
kubeadm join 192.168.226.21:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \--discovery-token-ca-cert-hash sha256:966e2980933706623ab15179ff564ab39fd337dfd8524f72e404c2b6885be449
如此就是加入成功了
[root@master01 ~]# kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master01 NotReady control-plane 3m47s v1.28.2
node01 NotReady <none> 2m30s v1.28.2
node02 NotReady <none> 2m27s v1.28.2
部署集群网络Calico
Calico 和 Flannel 是两种流行的 k8s 网络插件,它们都为集群中的 Pod 提供网络功能。然而,它们在实现方式和功能上有一些重要区别:
网络模型的区别:
- Calico 使用 BGP(边界网关协议)作为其底层网络模型。它利用 BGP 为每个 Pod 分配一个唯一的 IP 地址,并在集群内部进行路由。Calico 支持网络策略,可以对流量进行精细控制,允许或拒绝特定的通信。
- Flannel 则采用了一个简化的覆盖网络模型。它为每个节点分配一个 IP 地址子网,然后在这些子网之间建立覆盖网络。Flannel 将 Pod 的数据包封装到一个更大的网络数据包中,并在节点之间进行转发。Flannel 更注重简单和易用性,不提供与 Calico 类似的网络策略功能。
性能的区别:
- 由于 Calico 使用 BGP 进行路由,其性能通常优于 Flannel。Calico 可以实现直接的 Pod 到 Pod 通信,而无需在节点之间进行额外的封装和解封装操作。这使得 Calico 在大型或高度动态的集群中具有更好的性能。
- Flannel 的覆盖网络模型会导致额外的封装和解封装开销,从而影响网络性能。对于较小的集群或对性能要求不高的场景,这可能并不是一个严重的问题。
master01节点下载Calico文件
wget https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.24.1/manifests/calico.yaml
注意:如果无法下载,就浏览器打开该网页直接复制网页内容粘贴到master01中即可。
创建calico网络
kubectl apply -f calico.yaml
查看Calico Pod状态是否为Running
需要耐心等会让其一个一个启动,系统配置够的话大概几分钟即可。
[root@master01 ~]# kubectl get pod -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
calico-kube-controllers-9d57d8f49-4jg5h 1/1 Running 0 4m32s
calico-node-28lg6 1/1 Running 0 4m32s
calico-node-4cd4d 1/1 Running 0 4m32s
calico-node-x6rsk 1/1 Running 0 4m32s
coredns-6554b8b87f-2828d 1/1 Running 0 6m13s
coredns-6554b8b87f-nf2jc 1/1 Running 0 6m13s
etcd-master01 1/1 Running 1 6m17s
kube-apiserver-master01 1/1 Running 1 6m18s
kube-controller-manager-master01 1/1 Running 1 6m17s
kube-proxy-8wdxg 1/1 Running 0 5m18s
kube-proxy-hhf8n 1/1 Running 0 6m13s
kube-proxy-krz76 1/1 Running 0 5m14s
kube-scheduler-master01 1/1 Running 1 6m17s
验证集群节点状态
在master01节点查看集群信息
[root@master01 ~]# kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master01 Ready control-plane 2m47s v1.28.2
node01 Ready <none> 104s v1.28.2
node02 Ready <none> 100s v1.28.2
部署Nginx测试集群
NodePort 服务
在master01节点部署nginx程序测试
[root@master01 ~]# vim nginx-test.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: nginxlabels:app: nginx
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.20.2ports:- containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: nginx-svc
spec:type: NodePortselector:app: nginxports:- name: httpprotocol: TCPport: 80targetPort: 80nodePort: 30002
将 nginx-test.yml
文件中定义的 Kubernetes 资源应用到集群中。
kubectl apply -f nginx-test.yml
查看Pod状态是否为Running
[root@master01 ~]# kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 86s
查看Service代理信息
[root@master01 ~]# kubectl get service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 16m
nginx-svc NodePort 10.103.46.52 <none> 80:30002/TCP 115s
浏览器访问测试:http://192.168.226.21:30002/
部署Kuboard v3
新增一台虚拟机,关闭防火墙和selinux,进行时间同步。
主机名 | IP地址 | 角色 | 操作系统 | 硬件配置 |
localhost | 192.168.226.24 | web-ui | Rocky 9.4mini | 2CPU/2G内存/20G |
安装Docker并配置加速器
# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# Step 2: 添加软件源信息
sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
# Step 3
sudo sed -i 's+download.docker.com+mirrors.aliyun.com/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
# Step 4: 更新并安装Docker-CE
sudo yum makecache
sudo yum -y install docker-ce
# Step 4: 开启Docker服务
sudo service docker start# Step 5:配置加速器
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{"registry-mirrors": ["https://docker.rainbond.cc" ,"https://do.nark.eu.org","https://dc.j8.work","https://pilvpemn.mirror.aliyuncs.com","https://docker.m.daocloud.io","https://dockerproxy.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://docker.nju.edu.cn"],"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],"log-driver": "json-file","log-opts": {"max-size": "100m"},"storage-driver": "overlay2"
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
Kuboard v3官方文档:安装 Kuboard v3 - kubernetes | Kuboard
安装 Kuboard v3.x 版本的指令如下:
sudo docker run -d \--restart=unless-stopped \--name=kuboard \-p 80:80/tcp \-p 10081:10081/tcp \-e KUBOARD_ENDPOINT="http://192.168.226.21:80" \-e KUBOARD_AGENT_SERVER_TCP_PORT="10081" \-v /root/kuboard-data:/data \eipwork/kuboard:v3# 也可以使用镜像 swr.cn-east-2.myhuaweicloud.com/kuboard/kuboard:v3 ,可以更快地完成镜像下载。# 请不要使用 127.0.0.1 或者 localhost 作为内网 IP \# Kuboard 不需要和 K8S 在同一个网段,Kuboard Agent 甚至可以通过代理访问 Kuboard Server \
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
e2a4e5aefa79 eipwork/kuboard:v3 "/entrypoint.sh" 14 seconds ago Up 14 seconds 0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp, 0.0.0.0:10081->10081/tcp, :::10081->10081/tcp, 443/tcp kuboard
浏览器访问:http://192.168.226.24/
默认用户名:admin 初始化密码:Kuboard123
这里有个坑,如果这个IP地址和这个部署kuboard的IP不一致的话执行命令时,需要修改为当前页面的这个IP例如我这里就需要将尾号21的改为24的IP地址
并在执行后会下载一个文件kuboard-agent.yaml 将这个文件里的IP换成你部署kuboard的IP,否则是运行不成功的。
kuboard-agent.yaml
所以我需要复制这个命令如下,然后拿到master01主机执行。
然后执行成功后,查看状态
[root@master01 ~]# kubectl get pod -n kuboard
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kuboard-agent-echq2h-2-67bcfcb6f5-r5qjc 1/1 Running 0 10s
kuboard-agent-echq2h-9cc9cf87-dvmm5 1/1 Running 0 10s
这里运行后回到kuboard的页面查看
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在ESD保护器件中可以分为陶瓷基类型和半导体基类型。其中有一类陶瓷基类型,使用的机制是电极间放电方法的产品就是ESD抑制器。本文章简要介绍了ESD抑制器的特点、基本结构和特性。 ESD抑制器的特点 ESD抑制器是间隙型的ESD(静电放电 Electrostatic Discharge)对策保护元件,…...

贷齐乐系统最新版SQL注入(绕过WAF可union select跨表查询)
目录 标题:贷齐乐系统最新版SQL注入(绕过WAF可union select跨表查询) 内容: 一,环境部署 二,源码分析 三,sql注入 总结: [回到顶部](#article_top) 一&am…...

『大模型笔记』虚拟机(Virtual Machine,VM)与Docker对比!
『大模型笔记』虚拟机(Virtual Machine,VM)与Docker对比! 文章目录 一. 虚拟机(Virtual Machine,VM)与Docker对比!1. 定义这两种技术2. 工作原理3. 关于如何选择适合工作负载的技术的指导二. 参考文献Docker 只是一个轻量级的虚拟机吗?虽然二者确实有一个共同点,即 虚…...

基于SpringBoot+Vue框架的租车管理系统
文章目录 一、项目介绍二、项目类型三、技术栈介绍1.客户端技术栈2.服务端技术栈 四、项目创新点五、项目功能介绍1.客户端功能2.服务端功能 六、项目的主要截图页面如下展示1.客户端展示2.服务端展示 七、项目源码 一、项目介绍 大家好,我是执手天涯,…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...

【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)
骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术,它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton):由层级结构的骨头组成,类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning):将模型网格顶点绑定到骨骼上,使骨骼移动…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问:说说对 IP 数据报中 TTL 的理解?我们都知道,IP 数据报由首部和数据两部分组成,首部又分为两部分:固定部分和可变部分,共占 20 字节,而即将讨论的 TTL 就位于首…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...