K8s + docker 使用
时间: 2025-02-06 08:33:18 浏览: 54
### 结合使用 Kubernetes (K8s) 和 Docker 进行容器化应用部署与管理
#### 使用 Docker 构建镜像并推送至仓库
为了使应用程序能够通过 Kubernetes 编排，首先需要利用 Docker 创建包含该应用及其依赖环境的镜像。这一步骤涉及编写 `Dockerfile` 文件来定义所需的操作系统基础层、安装软件包以及配置服务启动命令等内容。
```dockerfile
# 使用官方 Python 映像作为父映像
FROM python:3.9-slim-buster
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 将当前文件夹的内容复制到容器内的 /app 目录下
COPY . .
# 安装任何所需的库或依赖项
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 声明容器运行时要监听的端口
EXPOSE 5000
# 启动 Flask Web 应用程序
CMD ["python", "app.py"]
```
完成上述操作之后，可以构建 Docker 镜像并通过如下指令推送到私有或者公共注册中心：
```bash
$ docker build -t my-app .
$ docker tag my-app registry.example.com/my-app:v1
$ docker push registry.example.com/my-app:v1
```
#### 在 Kubernetes 上部署由 Docker 打包的应用实例
一旦有了可用的 Docker 镜像，在 Kubernetes 环境里就可以轻松地对其进行编排和管理了。下面是一个简单的 Pod 或者 Deployment YAML 清单的例子，它指定了所使用的 Docker 镜像以及其他必要的参数设置，比如资源请求/限制等[^2]。
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: flask-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: webserver
template:
metadata:
labels:
app: webserver
spec:
containers:
- name: webserver-container
image: "registry.example.com/my-app:v1"
ports:
- containerPort: 5000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: flask-service
spec:
type: LoadBalancer
selector:
app: webserver
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 5000
```
这段清单描述了一个名为 `flask-deployment` 的副本集（Deployment），其中包含了三个相同的工作负载单元（Pod）。每个 Pod 内部都运行着之前提到过的自定义 Docker 容器，并开放了第 5000 号端口供外部访问。与此同时，还定义了一种称为 “Service”的抽象机制用来暴露这些后端组件给前端或者其他消费者调用[^4]。
当把这份清单提交给 K8s API Server 处理以后，整个集群就会自动按照指定的方式去拉取相应的 Docker 镜像并且安排合适的节点执行对应的进程；同时也会根据实际需求动态调整数量规模以维持稳定的服务质量水平。
阅读全文
相关推荐
大家在看
polkit-0.96-11.el6_10.2.x86_64.rpm离线升级包下载（Polkit漏洞CentOS6修复升级包）
CentOS 6.X版本专用
升级命令： rpm -Uvh polkit-0.96-11.el6_10.2.x86_64.rpm
或yum localinstall -y polkit-0.96-11.el6_10.2.x86_64.rpm
参考链接：
https://ubuntu.com/security/CVE-2021-4034
https://access.redhat.com/security/cve/CVE-2021-4034
https://security-tracker.debian.org/tracker/CVE-2021-4034
https://www.qualys.com/2022/01/25/cve-2021-4034/pwnkit.txt
ray-optics:光学系统的几何光线追踪
射线光学
安装
要使用pip安装rayoptics ，请使用
> pip install rayoptics
或者，可以使用conda从conda - forge渠道安装rayoptics
> conda install rayoptics --channel conda-forge
文献资料
射线光学位于“
成像光学设计和分析工具
RayOptics是一个Python几何光学和成像光学库。 它为分析成像和相干光学系统提供了几何射线追踪基础。 在此基础上提供了许多标准的几何分析选项，例如横向射线和波前像差分析。 y-ybar图和镜头布局视图中近轴光线的图形编辑也支持光学系统的近轴布局。 支持导入Zemax .zmx和CODEV .seq文件。 RayOptics可用于Python脚本，Python和IPython外壳，Jupyter笔记本以及基于Qt的图形用户界面应用程序中。
笔记
该项
微信qq浏览器打开提示
自己的域名总是被举报，变红？搞一个遮罩呗！
跳转浏览器提示就OK了，亲测在PHP网站完美使用。
1.上传插件整个文件夹到/public目录。得到：/public/WxqqJump
2.修改/public/index.php文件。在第一行<?php下新增代码
当不再使用或者需要临时关闭跳转时，只需//注销该行代码即可。
扑翼无人机准定常空气动力学及控制Matlab代码.rar
1.版本：matlab2014/2019a/2021a
2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
Pixhawk4飞控驱动.zip
已安装成功
最新推荐
Docker+Jenkins+GitLab+Maven+Harbor+SpringBoot自动化构建
1. Docker+Jenkins+GitLab+Maven+Harbor+SpringBoot自动化构建+Jenkins自动化部署配置 2.无须运维部署 ，而是相关的开发人员，测试人员登录jenkins传入需要部署的tag即可，整个部署过程无须运维参与，解放运维劳动力
k8s部署前后端分离项目.doc
k8s+docker部署前后端分离项目详细步骤； 服务器环境：k8s为一个主节点，两个子节点，还使用了harbor远程仓库； 前后端分离项目为SpringBoot+vue，其中包含两个jar包一个dist.zip压缩包；
凝思系统-k8s部署笔记-nginx-mysql（内网环境）.pdf
k8s+docker部署nginx+mysql笔记记录适合内网环境，网上很多配置文件是错的，我这个实验了很多次，吃了很多亏。终于成功部署。
spring-webflux-5.0.0.M5.jar中文文档.zip
1、压缩文件中包含：
中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。
2、使用方法：
解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。
3、特殊说明：
（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；
（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等；
（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。
4、温馨提示：
（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；
（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。
5、本文件关键字：
jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
美国国际航空交通数据分析报告(1990-2020)
根据给定的信息，我们可以从中提取和分析以下知识点：
1. 数据集概述：
该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”，记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年，这说明它包含了长达30年的时间序列数据，对于进行长期趋势分析非常有价值。
2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容：
- 离港航班信息：记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。
- 航空公司信息：可能包括航空公司代码、名称以及所属国家等。
- 飞机机型信息：如飞机类型、座位容量等，这有助于分析不同机型的使用频率和趋势。
- 航线信息：包括航线的起始和目的国家及城市，对于研究航线网络和优化航班计划具有参考价值。
这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容：
- 航班乘客信息：可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。
- 航班类型：如全客机、全货机或混合型航班，可以分析乘客运输和货物运输的比例。
- 乘客数量：记录了各航班或航线的乘客数量，对于分析航空市场容量和增长趋势很有帮助。
- 飞行里程信息：有助于了解国际间不同航线的长度和飞行距离，为票价设置和燃油成本分析提供数据支持。
这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。
4. 数据分析和应用实例：
- 航空流量分析：通过分析离港航班数据，可以观察到哪些航线最为繁忙，哪些机场的国际航空流量最大，这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。
- 市场研究：乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势，帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。
- 飞机利用率：结合飞机机型和飞行频率信息，可以对特定机型的使用率进行分析，评估飞机维护需求和燃油效率。
- 安全监管：通过对比不同航空公司和航班的安全记录，监管机构可以更有效地评估航空公司的安全性能，并采取必要的监管措施。
5. 技术和方法论：
分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如，可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据，使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据，然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。
通过以上知识点的提取和分析，我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性，它不仅记录了跨越30年的航空交通数据，还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说，这是一个极具价值的数据资源。
统计学视角：深入理解最小二乘法的概率论基础
# 1. 最小二乘法的基本概念
最小二乘法（Least Squares Method, LSM）是统计学和数据分析中广泛使用的一种数学优化技术。其主要目的是通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法最早由高斯提出，但在工程、物理、经济和其他领域中有着广泛的应用。
在本章中，我们将首先了
vscode中使用Codeium
<think>好的，我需要回答用户如何在VSCode中使用Codeium插件的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。用户提供的引用[1]提到了Codeium Chat可以解释代码中的问题，引用[2]提到了在IDEA中的一些问题，可能对VSCode的安装有帮助。用户还提到了安装步骤、基本功能、常见问题等。
首先，我应该分步骤说明安装过程，包括在VSCode扩展商店搜索Codeium并安装。然后，登录部分可能需要用户访问仪表板获取API密钥，引用[2]中提到登录问题，可能需要提醒用户注意网络或权限设置。
接下来是基本功能，比如代码自动补全和Chat功能。引用[1]提到C
UniMoCo：统一框架下的多监督视觉学习方法
在详细解析“unimoco”这个概念之前，我们需要明确几个关键点。首先，“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法，它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次，文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称，即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”，其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后，该框架被官方用PyTorch库实现，并被提供给了研究者和开发者社区。
### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
UniMoCo的概念根植于对比学习的思想，这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本，通过将相似的样本拉近，将不相似的样本推远，从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程，取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。
### 2. MoCo（Momentum Contrast）
UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
在无监督学习场景中，数据样本没有被标记任何类别或标签，算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中，无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练，其目的是让模型学习到数据的基础特征表示，这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。
### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
在全监督学习中，所有的训练样本都有相应的标签，这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系，从输入到输出。在UniMoCo中，全监督学习用于训练阶段，让模型在有明确指示的学习目标下进行优化，学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景，比如图像分类任务。
### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
### 7. 可视化表示学习（Visual Representation Learning）
可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征，并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中，无论是无监督、半监督还是全监督学习，最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示，这些表示可以用于下游任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。
### 8. 标签队列（Label Queue）
UniMoCo通过标签队列维护受监管的标签，这可能意味着对于那些半监督或全监督学习的任务，模型在进行对比学习时，会参考这些来自标签队列的数据。标签队列机制能帮助模型更好地利用有限的标注数据，增强模型的泛化能力。
### 结论
UniMoCo的提出，以及其官方PyTorch实现的发布，将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架，使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效，而且为研究者们提供了一个强力的工具，以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景，为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
【MATLAB算法精讲】：最小二乘法的实现与案例深度分析
# 1. 最小二乘法的基本原理
最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。其核心思想是选择一条曲线，使得所有观察点到这条曲线的距离之和最小。这种方法广泛应用于统计学、信号处理、工程学和经济学等领域，尤其适用于需要通过一组数据点来确定函数参数的情况。
## 1.1 统计学视角下的最小二乘法
在统计学中，最小二乘法经常用于
Idea使用教程+jdk配置
<think>好的，我现在需要回答用户关于IntelliJ IDEA使用教程和JDK配置方法的问题。首先，用户明确提到了参考站内引用中的内容，引用[1]和引用[2]都涉及JDK的配置步骤，但看起来这些引用内容可能来自其他问题或文档，可能与当前问题不完全相关，但用户希望我利用这些信息来组织回答。
首先，我需要确认IntelliJ IDEA配置JDK的基本步骤，并整合用户提供的引用内容。引用[1]提到选择JDK安装根目录，例如D:\develop\Java\jdk-17，这说明配置时需要定位到JDK的主目录。引用[2]则提到了通过New按钮选择JDK版本，并完成项目创建，这部分可能涉及到项目设置