本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. Hi,大家好,欢迎大家和我一起学 K8S,这是系列第三篇. 每一种技术,为了描述清楚它的设计理念,都会自定义一堆概念或术语.在进入一门技术的研究之前,我们有必要扫清它的基本概念. 资源对象 K8S 的操作实体,在 K8S 中,有很多的操作对象,比如容器.Pod.Deployment.Service.Node 等,…

前文 Kubernetes笔记(一):十分钟部署一套K8s环境 介绍了如何快速搭建一个k8s系统.为了继续使用k8s来部署我们的应用,需要先对k8s中的一些基本组件与概念有个了解. Kubernetes是什么 Kubernetes是Google于2014年基于其内部Brog系统开源的一个容器编排管理系统,可使用声明式的配置(以yaml文件的形式)自动地执行容器化应用程序的管理,包括部署.伸缩.负载均衡.回滚等. kubernetes提供的功能: 自动发布与伸缩:可以通过声明式的配置文件定义想要部…

C++ GUI Qt4学习笔记03   qtc++spreadsheet文档工具resources 本章介绍创建Spreadsheet应用程序的主窗口 1.子类化QMainWindow 通过子类化QMainWindow可以创建一个窗口 图形用户界面(GUI)应用程序通常会使用很多的图片,最常见的为应用程序提供图片的方法是使用Qt的资源机制(resource mechanism) 使用Qt资源系统,必须创建一个资源文件,并且在识别该资源文件的.pro文件中添加一行代码. RESOURCES = s…

前面我们对K8s的基本组件与概念有了个大致的印象,并且基于K8s实现了一个初步的CI/CD流程,但对里面涉及的各个对象(如Namespace, Pod, Deployment, Service, Ingress, PVC等)及各对象的管理可能还缺乏深入的理解与实践,接下来的文章就让我们一起深入K8s的各组件内部来一探究竟吧.下图是基于个人的理解梳理的一个K8s结构图,示例了各个组件(只包含了主要组件)如何协同. 后续几篇文章围绕该图涉及组件进行整理介绍,本文主要探究Namespace及与Name…

Java:并发笔记-03 说明:这是看了 bilibili 上 黑马程序员 的课程 java并发编程 后做的笔记 3. 共享模型之管程-2 本章内容-2 Monitor wait/notify 3.6 Monitor 概念 Java 对象头 以 32 位虚拟机为例 普通对象 数组对象 其中 Mark Word 结构为 64 位虚拟机 Mark Word 参考资料 https://stackoverflow.com/questions/26357186/what-is-in-java-object…

<30天自制操作系统>笔记(03)——使用Vmware 进度回顾 在上一篇,实现了用IPL加载OS程序到内存,然后JMP到OS程序这一功能:并且总结出下一步的OS开发结构.但是遇到了真机测试和U盘启动的一些问题.本篇就来解决之. 遇到的问题 物理机测试 简单来说,把软盘(U盘)做成启动盘后,自然想要用来启动物理机器.毕竟这才是真正的测试.(用QEMU总没多大的成就感)但物理机测试的麻烦在于太慢了,每次都要关掉Windows,重启,测试,然后再重启Windows.而且还没办法截图. 而用Vmwa…

JS自学笔记03 1.函数练习: 如果函数所需参数为数组,在声明和定义时按照普通变量名书写参数列表,在编写函数体内容时体现其为一个数组即可,再传参时可以直接将具体的数组传进去 即 var max=getArratMax([1,4,2,6,8,2,5]); 关于说明: /** *函数的说明 *@param array参数为一数组//解释说明参数列表 *returns //解释说明返回值 * * / 当有人需要查看该函数的说明时,使用ctrl+左键点击函数名即可访问以上注释 //输入年月日,获取这个…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

CS229 笔记03 局部加权线性回归 Non-Parametric Learning Algorithm (非参数学习方法) Number of parameters grows with the size of sample. (参数的数目随着样本的数目增加而增加.) Locally Weighted Regression (局部加权线性回归) 损失函数的定义为: $ J_\Theta=\sum_i{w^{(i)}(y^{(i)}-\Theta^{{\rm T}}x^{(i)})^2} $…

本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =…