kubernate 基本概念

server/2024/9/20 3:59:52/ 标签: etcd

一 K8S 是什么?

K8S 全称:Kubernetes

1 kubernate基本概念

作用:

用于自动部署、扩展和管理“容器化(containerized)应用程序”的开源系统。

可以理解成 K8S 是负责自动化运维管理多个容器化程序(比如 Docker)的集群,是一个生态极其

丰富的容器编排框架工具。

由来:

K8S由google的Borg系统(博格系统,google内部使用的大规模容器编排工具)作为原型,后经GO

语言延用Borg的思路重写并捐献给CNCF基金会开源。

含义:

词根源于希腊语的 舵手、飞行员

官网:

https://kubernetes.io

1.24  抛弃docker   可以用需要安装第三方插件   1.28 

我们现在用1.20~1.22版本,主流学习1.20版本

ansible             应用级别的跨主机编排工具
docker              容器引擎  容器运行时dockerfile          构建镜像docker-compose      单机容器集群编排工具#跨主机的容器编排工具docker-swarm        Docker旗下的容器跨主机编排工具,是实现在多机上Docker容器集群管理调度的工具mesos + marathon    mesos:分布式资源管理框架,可以对集群中的多台主机的硬件资源进行统一调度和管理marathon:mesos的容器编排框架,用来调度和运行容器服务kubernetes          Google旗下的容器跨主机编排工具,占据了80%以上的市场份额,已经成为容器编排工具的事实标准

2 为什么要用 K8S?

试想下传统的后端部署办法:把程序包(包括可执行二进制文件、配置文件等)放到服务器上,接

着运行启动脚本把程序跑起来,同时启动守护脚本定期检查程序运行状态、必要的话重新拉起程

序。

设想一下,如果服务的请求量上来,已部署的服务响应不过来怎么办?传统的做法往往是,如果请

求量、内存、CPU超过阈值做了告警,运维人员马上再加几台服务器,部署好服务之后,接入负载

均衡来分担已有服务的压力。

这样问题就出现了:从监控告警到部署服务,中间需要人力介入!那么,有没有办法自动完成服务

的部署、更新、卸载和扩容、缩容呢?

而这就是 K8S 要做的事情:自动化运维管理容器化(Docker)程序。

K8S 的目标是让部署容器化应用简单高效。

3 K8S 解决了裸跑Docker 的若干痛点:

单机使用,无法有效集群

随着容器数量的上升,管理成本攀升

没有有效的容灾、自愈机制

没有预设编排模板,无法实现快速、大规模容器调度

没有统一的配置管理中心工具

没有容器生命周期的管理工具

没有图形化运维管理工具

K8S是Google开源的容器集群管理系统,在Docker等容器技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。

4 其主要功能如下:

使用 Docker 等容器技术对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)。

以集群的方式运行、管理跨机器的容器。

解决 Docker 跨机器容器之间的通讯问题。

K8S 的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。

5 K8s+容器:是给微服务做铺垫,切记在k8s不能出现tomcat

手机应用商城100%都是微服务

DBA orcle:1w~2w

6 SRE 是 Site Reliability Engineering(站点可靠性工程)

① 运维自动化(自动化发布 部署 日志管理 监控自动化)

② 日志系统

③ K8s

④ 微服务

⑤ 消息队列

⑥ 多云管理

⑦ 云开发语言:python     go

7 云原生服务要素:

8 K8s系统层包含哪些业务层 

二 K8S 的特性:

1 弹性伸缩

使用命令、UI或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例,保证应用业务高峰并发时

的高可用性;业务低峰时回收资源,以最小成本运行服务。

2 自我修复

在节点故障时重新启动失败的容器,替换和重新部署,保证预期的副本数量;杀死健康检査失败的

容器,并且在未准备好之前不会处理客户端请求,确保线上服务不中断。

3 服务发现和负载均衡

K8S为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个DNS名称),并且负载均衡关联的所有容

器,使得用户无需考虑容器IP问题。

4 自动发布(默认滚动发布模式)和回滚

K8S采用滚动更新策略更新应用,一次更新一个或者部分Pod,而不是同时删除所有Pod,如果更

新过程中出现问题,将回滚更改,确保升级不影响业务。

5 集中化配置管理和密钥管理

管理机密数据和应用程序配置,而不需要把敏感数据暴露在镜像里,提高敏感数据安全性。并可以

将一些常用的配置存储在K8S中,方便应用程序使用。

6 存储编排,支持外挂存储并对外挂存储资源进行编排

挂载外部存储系统,无论是来自本地存储,公有云(如AWS),还是网络存储(如NFS、

Glusterfs、Ceph)都作为集群资源的一部分使用,极大提高存储使用灵活性。

7 任务批处理运行

提供一次性任务,定时任务;满足批量数据处理和分析的场景。

三 Kubernetes 集群架构与组件 

K8S 是属于主从设备模型(Master-Slave 架构),即有 Master 节点负责集群的调度、管理和运

维,Slave 节点是集群中的运算工作负载节点。

在 K8S 中,主节点一般被称为 Master 节点,而从节点则被称为 Worker Node 节点,每个 Node

都会被 Master 分配一些工作负载。

Master 组件可以在群集中的任何计算机上运行,但建议 Master 节点占据一个独立的服务器。因为

Master 是整个集群的大脑,如果 Master 所在节点宕机或不可用,那么所有的控制命令都将失效。

除了 Master,在 K8S 集群中的其他机器被称为 Worker Node 节点,当某个 Node 宕机时,其上

的工作负载会被 Master 自动转移到其他节点上去。

1 Master 组件 

① Kube-apiserver

用于暴露 Kubernetes API,任何资源请求或调用操作都是通过 kube-apiserver 提供的接口进行。

以 HTTP Restful API 提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给 API Server 处理

后再提交给 Etcd 存储。

可以理解成 API Server 是 K8S 的请求入口服务。API Server 负责接收 K8S 所有请求(来自 UI 界

面或者 CLI 命令行工具), 然后根据用户的具体请求,去通知其他组件干活。可以说 API Server

是 K8S 集群架构的大脑。

② Kube-controller-manager

运行管理控制器,是 K8S 集群中处理常规任务的后台线程,是 K8S 集群里所有资源对象的自动化

控制中心。

在 K8S 集群中,一个资源对应一个控制器,而 Controller manager 就是负责管理这些控制器的。

由一系列控制器组成,通过 API Server 监控整个集群的状态,并确保集群处于预期的工作状态,

比如当某个 Node 意外宕机时,Controller Manager 会及时发现并执行自动化修复流程,确保集群

始终处于预期的工作状态。

1) 控制器主要包括

① Node Controller(节点控制器)

负责在节点出现故障时发现和响应。

② Replication Controller(副本控制器)

负责保证集群中一个 RC(资源对象 ReplicationController)所关联的 Pod 副本数始终保持预设

值。可以理解成确保集群中有且仅有 N 个 Pod 实例,N 是 RC 中定义的 Pod 副本数量。

③ Endpoints Controller(端点控制器)

填充端点对象(即连接 Services 和 Pods),负责监听Service 和对应的 Pod 副本的变化。 可以

理解端点是一个服务暴露出来的访问点,如果需要访问一个服务,则必须知道它的 endpoint。

Service Account & Token Controllers(服务帐户和令牌控制器):为新的命名空间创建默认帐户

和 API 访问令牌。

④ ResourceQuota Controller(资源配额控制器)

确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源。

⑤ Namespace Controller(命名空间控制器)

:管理 namespace 的生命周期。

⑥ Service Controller(服务控制器)

属于 K8S 集群与外部的云平台之间的一个接口控制器。

2)Kube-scheduler

是负责资源调度的进程,根据调度算法为新创建的 Pod 选择一个合适的 Node 节点。  62种

可以理解成 K8S 所有 Node 节点的调度器。当用户要部署服务时,Scheduler 会根据调度算法选

择最合适的 Node 节点来部署 Pod。

预选策略(predicate)

优选策略(priorities)

API Server 接收到请求创建一批 Pod ,API Server 会让 Controller-manager 按照所预设的模板去

创建 Pod,Controller-manager 会通过 API Server 去找 Scheduler 为新创建的 Pod 选择最适合的

Node 节点。比如运行这个 Pod 需要 2C4G 的资源,Scheduler 会通过预选策略过滤掉不满足策略

的 Node 节点。Node 节点中还剩多少资源是通过汇报给 API Server 存储在 etcd 里,API Server

会调用一个方法找到 etcd 里所有 Node 节点的剩余资源,再对比 Pod 所需要的资源,如果某个

Node 节点的资源不足或者不满足 预选策略的条件则无法通过预选。预选阶段筛选出的节点,在优

选阶段会根据优先策略为通过预选的 Node 节点进行打分排名, 选择得分最高的 Node。

例如,资源越富裕、负载越小的 Node 可能具有越高的排名。

2  配置存储中心 

etcd

K8S 的存储服务。etcd 是分布式键值存储系统,存储了 K8S 的关键配置和用户配置,K8S 中仅

API Server 才具备读写权限,其他组件必须通过 API Server 的接口才能读写数据。

② Node 组件
1)Kubelet

Node 节点的监视器,以及与 Master 节点的通讯器。Kubelet 是 Master 节点安插在 Node 节点上

的“眼线”,它会定时向 API Server 汇报自己 Node 节点上运行的服务的状态,并接受来自 Master

节点的指示采取调整措施。

从 Master 节点获取自己节点上 Pod 的期望状态(比如运行什么容器、运行的副本数量、网络或者

存储如何配置等), 直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理,如果自己节点上 Pod 的状态

与期望状态不一致,则调用对应的容器平台接口(即 docker 的接口)达到这个状态。

管理镜像和容器的清理工作,保证节点上镜像不会占满磁盘空间,退出的容器不会占用太多资源。

总结:

在 Kubernetes 集群中,在每个 Node(又称 Worker Node)上都会启动一个 kubelet 服务进程。

该进程用于处理 Master 下发到本节点的任务,管理 Pod 及 Pod 中的容器。每个 kubelet 进程都会

在 API Server 上注册节点自身的信息,定期向 Master 汇报节点资源的使用情况,并通过 cAdvisor

监控容器和节点资源。

2)Kube-Proxy

在每个 Node 节点上实现 Pod 网络代理,是 Kubernetes Service 资源的载体,负责维护网络规则

和四层负载均衡工作。 负责写入规则至iptables、ipvs实现服务映射访问的。

Kube-Proxy 本身不是直接给 Pod 提供网络,Pod 的网络是由 Kubelet 提供的,Kube-Proxy 实际

上维护的是虚拟的 Pod 集群网络。

Kube-apiserver 通过监控 Kube-Proxy 进行对 Kubernetes Service 的更新和端点的维护。

在 K8S 集群中微服务的负载均衡是由 Kube-proxy 实现的。Kube-proxy 是 K8S 集群内部的负载均

衡器。它是一个分布式代理服务器,在 K8S 的每个节点上都会运行一个 Kube-proxy 组件

3 网络模型

node ip 

pod ip

cluster ip

docker 或 rocket

容器引擎,运行容器,负责本机的容器创建和管理工作。

四 Kubernetes 核心概念

Kubernetes 包含多种类型的资源对象:Pod、Label、Service、Replication Controller 等。

所有的资源对象都可以通过 Kubernetes 提供的 kubectl 工具进行增、删、改、查等操作,并将其

保存在 etcd 中持久化存储。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Kubernets其实是一个高度自动化的资源控制系统,通过跟踪对比etcd存储里保存的资源期望状态

与当前环境中的实际资源状态的差异,来实现自动控制和自动纠错等高级功能。

① Pod

Pod是 Kubernetes 创建或部署的最小/最简单的基本单位,一个 Pod 代表集群上正在运行的一个进

程。可以而同一 Pod 内把 Pod 理解成豌豆荚,的每个容器是一颗颗豌豆。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

一个 Pod 由一个或多个容器组成,Pod 中容器共享网络、存储和计算资源,在同一台 Docker 主机上运行。
一个 Pod 里可以运行多个容器,又叫边车模式(SideCar)。而在生产环境中一般都是单个容器或

者具有强关联互补的多个容器组成一个 Pod。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

同一个 Pod 之间的容器可以通过 localhost 互相访问,并且可以挂载 Pod 内所有的数据卷;

不同的 Pod 之间的容器不能用 localhost 访问,也不能挂载其他 Pod 的数据卷。

Pod 控制器

Pod 控制器是 Pod 启动的一种模版,用来保证在K8S里启动的 Pod 应始终按照用户的预期运行

(副本数、生命周期、健康状态检查等)。

K8S 提供以下几种Pod 控制器:

Deployment:无状态应用部署。Deployment 的作用是管理和控制 Pod 和 ReplicaSet,管控它们

运行在用户期望的状态中。

ReplicaSet:确保预期的 Pod 副本数量。ReplicaSet 的作用就是管理和控制 Pod,管控他们好好

干活。但是,ReplicaSet 受控于 Deployment。

可以理解成 Deployment 就是总包工头,主要负责监督底下的工人 Pod 干活,确保每时每刻有用

户要求数量的 Pod 在工作。如果一旦发现某个工人 Pod 不行了,就赶紧新拉一个 Pod 过来替换

它。而ReplicaSet 就是总包工头手下的小包工头。

从 K8S 使用者角度来看,用户会直接操作 Deployment 部署服务,而当 Deployment 被部署的时

候,K8S 会自动生成要求的 ReplicaSet 和 Pod。用户只需要关心 Deployment 而不操心

ReplicaSet。

资源对象 Replication Controller 是 ReplicaSet 的前身,官方推荐用 Deployment 取代 Replication

Controller 来部署服务。

Daemonset:确保所有节点运行同一类 Pod,保证每个节点上都有一个此类 Pod 运行,通常用于实现系统级后台任务。

Statefulset:有状态应用部署

Job:一次性任务。根据用户的设置,Job 管理的 Pod 把任务成功完成就自动退出了。

Cronjob:周期性计划性任务

② Label

标签,是 K8S 特色的管理方式,便于分类管理资源对象。

Label 可以附加到各种资源对象上,例如 Node、Pod、Service、RC 等,用于关联对象、查询和

筛选。

一个 Label 是一个 key-value 的键值对,其中 key 与 value 由用户自己指定。

一个资源对象可以定义任意数量的Label,同一个Label 也可以被添加到任意数量的资源对象中,

也可以在对象创建后动态添加或者删除。

可以通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不同的 Label,来实现多维度的资源分组管理功能。

与 Label 类似的,还有 Annotation(注释)。

区别在于有效的标签值必须为63个字符或更少,并且必须为空或以字母数字字符([a-z0-9A-Z])开

头和结尾,中间可以包含横杠(-)、下划线(_)、点(.)和字母或数字。注释值则没有字符长

度限制。

Label 选择器(Label selector)

给某个资源对象定义一个 Label,就相当于给它打了一个标签;随后可以通过标签选择器(Label

selector)查询和筛选拥有某些 Label 的资源对象。

标签选择器种类:

基于等值关系(等于、不等于)

基于集合关系(属于、不属于、存在)。

③ Service

在K8S的集群里,虽然每个Pod会被分配一个单独的IP地址,但由于Pod是有生命周期的(它们可

以被创建,而且销毁之后不会再启动),随时可能会因为业务的变更,导致这个 IP 地址也会随着

Pod 的销毁而消失。Service 就是用来解决这个问题的核心概念。

K8S 中的 Service 并不是我们常说的“服务”的含义,而更像是网关层,可以看作一组提供相同服务

的Pod的对外访问接口、流量均衡器。Service 作用于哪些 Pod 是通过标签选择器来定义的。

在 K8S 集群中,Service 可以看作一组提供相同服务的 Pod 的对外访问接口。客户端需要访问的

服务就是 Service 对象。每个 Service 都有一个固定的虚拟 ip(这个 ip 也被称为 Cluster IP),自

动并且动态地绑定后端的 Pod,所有的网络请求直接访问 Service 的虚拟 ip,Service 会自动向后

端做转发。

Service 除了提供稳定的对外访问方式之外,还能起到负载均衡(Load Balance)的功能,自动把 

请求流量分布到后端所有的服务上,Service 可以做到对客户透明地进行水平扩展(scale)。

而实现 service 这一功能的关键,就是 kube-proxy。kube-proxy 运行在每个节点上,监听 API

Server 中服务对象的变化, 可通过以下三种流量调度模式:

userspace(废弃)、iptables(濒临废弃)、ipvs(推荐,性能最好)来实现网络的转发。

Service 是 K8S 服务的核心,屏蔽了服务细节,统一对外暴露服务接口,真正做到了“微服务”。比

如我们的一个服务 A,部署了 3 个副本,也就是 3 个 Pod; 对于用户来说,只需要关注一个

Service 的入口就可以,而不需要操心究竟应该请求哪一个 Pod。

优势非常明显:一方面外部用户不需要感知因为 Pod 上服务的意外崩溃、K8S 重新拉起 Pod 而造

成的 IP 变更, 外部用户也不需要感知因升级、变更服务带来的 Pod 替换而造成的 IP 变化。

④ Ingress

Service 主要负责 K8S 集群内部的网络拓扑,那么集群外部怎么访问集群内部呢?这个时候就需要

Ingress 了。Ingress 是整个 K8S 集群的接入层,负责集群内外通讯。

Ingress 是 K8S 集群里工作在 OSI 网络参考模型下,第7层的应用,对外暴露的接囗,典型的访问

方式是 http/https。

Service 只能进行第四层的流量调度,表现形式是 ip+port。Ingress 则可以调度不同业务域、不同

URL访问路径的业务流量。

比如:客户端请求 http://www.kgc.com:port  ---> Ingress ---> Service ---> Pod

⑤ Name

由于 K8S 内部,使用 “资源” 来定义每一种逻辑概念(功能),所以每种 “资源”,都应该有自己的 “名称”。
“资源” 有 api 版本(apiversion)、类别(kind)、元数据(metadata)、定义清单(spec)、状态(status)等配置信息。
“名称” 通常定义在 “资源” 的 “元数据” 信息里。在同一个 namespace 空间中必须是唯一的。

⑥ Namespace

随着项目增多、人员增加、集群规模的扩大,需要一种能够逻辑上隔离 K8S 内各种 “资源” 的方

法,这就是 Namespace。

Namespace 是为了把一个 K8S 集群划分为若干个资源不可共享的虚拟集群组而诞生的

不同 Namespace 内的 “资源” 名称可以相同,相同 Namespace 内的同种 “资源”,“名称” 不能相

同。

合理的使用 K8S 的 Namespace,可以使得集群管理员能够更好的对交付到 K8S 里的服务进行分

类管理和浏览。

K8S 里默认存在的 Namespace 有:default、kube-system、kube-public 等。

查询 K8S 里特定 “资源” 要带上相应的 Namespace。

五 Kubernetes架构原理图:

1 首先操作kubectl命令工具 到达Auth认证 ,认证认证同意后才可以到达API server

2 接者给etcd发布用户请求存储 会拿到俗称 “模板”的请求 就可以创建若干容器,因为pod是为了

承载容器

3 再调用controll manager 向API server发送信息创建容器,此时 API server会通知scheduler调度器

4 schedule 会根据预先与优先策略 选出最佳node

5 node中的kubelet负责向API server 汇报节点运行服务状态,同时kubu-proxy充当维护虚拟pod网

络与负载均衡工作

6 K8s 所有操作都会存储在etced上 要做好分布式存储


http://www.ppmy.cn/server/39472.html

相关文章

随便写点东西

1 react的高阶组件 1.1 操纵组件的props、对组件的props进行增删; 1.2 复用组件逻辑 服用的组件逻辑,互不影响;比如高阶组件中复用了input框,输入内容是互不影响的; 1.3 可以通过配置装饰器来实现高阶组件&#xff08…

速盾高防CDN的防御能力如何?

速盾高防CDN是一种网络安全解决方案,旨在保护网站免受各种网络攻击,如分布式拒绝服务(DDoS)攻击、恶意爬虫、SQL注入等。它通过使用先进的防御技术和强大的基础设施来提供出色的防御能力。 首先,速盾高防CDN具备强大的…

英语学习笔记8——What‘s your job?

What’s your job? 你是做什么工作的? 词汇 Vocabulary policeman 男警察 policewoman 女警察 police n. 警力 集合名词,永表复数 西方国家警察管的事很多。交警,刑警,武警一般不分开。 taxi driver 出租车司机 taxi / cab n.…

基于WPF的DynamicDataDisplay曲线显示

一、DynamicDataDisplay下载和引用 1.新建项目,下载DynamicDataDisplay引用: 如下图: 二、前端开发: <Border Grid.Row="0" Grid.Column="2" BorderBrush="Purple" BorderThickness="1" Margin="2"><Grid>…

系统Cpu利用率降低改造之路

系统Cpu利用率降低改造之路 一.背景 1.1 系统背景 该系统是一个专门爬取第三方数据的高并发系统&#xff0c;该系统单台机器以每分钟400万的频次查询第三方数据&#xff0c;并回推给内部第三方系统。从应用类型上看属于IO密集型应用,为了提高系统的吞吐量和并发&#xff0c;…

Spring Security + JWT 实现登录认证和权限控制

Spring Security JWT 实现登录认证和权限控制 准备步骤 准备好一些常用的工具类&#xff0c;比如jwtUtil&#xff0c;redisUtil等。引入数据库&#xff0c;mybatis等&#xff0c;配置好controller&#xff0c;service&#xff0c;mapper&#xff0c;保证能够正常的数据请求。…

深入理解C++构造函数和析构函数

目录标题 1. 构造函数默认构造函数参数化构造函数拷贝构造函数 2. 析构函数3. 构造函数和析构函数的使用场景自动资源管理防止资源泄露深拷贝和浅拷贝 4. C的类中必定有个构造函数吗&#xff1f;5. 总结 C中的构造函数和析构函数是类对象生命周期管理的重要组成部分。构造函数用…

Linux 安装JDK和Idea

安装JDK 下载安装包 下载地址&#xff1a; Java Downloads | Oracle (1) 使用xshell 上传JDK到虚拟机 (2) 移动JDK 包到/opt/environment cd ~ cd /opt sudo mkdir environment # 在 /opt下创建一个environment文件夹 ls# 复制JDK包dao /opt/environment下 cd 下载 ls jd…

98、技巧-颜色分类

思路 这道题的思路是什么&#xff0c;首先典型荷兰国旗问题&#xff1a; 该问题的关键在于我们要将所有的0放到数组的前部&#xff0c;所有的1放在中间&#xff0c;所有的2放在后部。这可以通过使用两个指针&#xff0c;一个指向数组开头的“0”的最后一个位置&#xff0c;另…

mac安装禅道

前提已安装&#xff1a;phpapacheMySQL mac安装 php7.1/apache-CSDN博客 安装MySQL 一、禅道下载 安装官方文档 源码包下载地址&#xff1a;禅道下载 - 禅道开源项目管理软件 。 1. 解压禅道源码包 2. 将解压后的文件复制到Apache访问目录下 &#xff08;默认路径为 /Libra…

AI图书推荐:给自媒体创作者的ChatGPT使用指南

你是否厌倦了花费数小时盯着空白屏幕&#xff0c;努力为你的内容想出新鲜点子&#xff1f;想要将你的写作提升到下一个水平&#xff1f;有了ChatGPT&#xff0c;你可以告别写作障碍、无休止的修订和浪费的时间。 在这本全面的指南中&#xff0c;你将学到关于ChatGPT你需要知道…

Windows查找JDK的安装路径

如果很久之前安装了JDK&#xff0c;或者在别人的电脑上&#xff0c;想要快速指导JDK 的安装路径&#xff0c;可以通过啥方式指导JDK的安装路径是在哪里呢&#xff1f; 一、确认是否安装了JDK 首先我们打开命令行&#xff0c;如果输入 java -version 如果显示这种&#xff0c;…

豆芽机置入语音芯片WTN6040-8S:开启智能生活新篇章,让豆芽制作更便捷有趣

豆芽机的开发背景&#xff1a; 豆芽作为一种营养丰富、味道鲜美的食品&#xff0c;深受广大消费者的喜爱。然而&#xff0c;传统的豆芽生产过程繁琐&#xff0c;需要耗费大量的时间和人力&#xff0c;且存在生产效率低、质量不稳定等问题。随着人们生活节奏的加快和对健康饮食的…

【软考高项】三十八、风险管理7个过程

一、规划风险管理 1、定义、作用 定义&#xff1a;定义如何实施项目风险管理活动的过程作用&#xff1a;确保风险管理的水平、方法和可见度与项目风险程度相匹配&#xff0c;与对组织和其他干系人的重要程度相匹配 2、输入 项目管理计划 项目章程 项目文件 干系人登记册…

预编码算法介绍及优缺点

预编码算法介绍 介绍优缺点 介绍 预编码算法是一种用于无线通信系统中的技术&#xff0c;其基本思想是通过矩阵运算将经过调制的符号信息流和信道状态信息进行有机结合&#xff0c;变换成适合当前信道的数据流&#xff0c;再通过天线发送出去。这种技术的主要目的是在发送端对…

【栈】Leetcode 验证栈序列

题目讲解 946. 验证栈序列 算法讲解 在这里就只需要模拟一下这个栈的出栈顺序即可&#xff1a;使用一个stack&#xff0c;每次让pushed里面的元素入栈&#xff0c;如果当前栈顶的元素等于poped容器中的当前元素&#xff0c;因此就需要让栈顶元素出栈&#xff0c;poped的遍历…

设计模式——外观模式(Facade)

外观模式&#xff08;Facade Pattern&#xff09; 是一种结构型设计模式&#xff0c;它为一个子系统中的一组接口提供一个统一的高层接口&#xff0c;使得子系统更加容易使用。这种类型的设计模式属于结构型模式&#xff0c;它向客户端提供了一个接口&#xff0c;隐藏了子系统的…

论文笔记:DeepMove: Predicting Human Mobility with Attentional Recurrent Networks

WWW 2018 1 Intro 根据对百万级用户群的研究&#xff0c;93%的人类移动是可预测的。 早期的mobility预测方法大多基于模式的。 首先从轨迹中发现预定义的移动模式(顺序模式、周期模式)然后基于这些提取的模式预测未来位置。最近的发展转向基于模型的方法进行流动性预测。 利用…

变量的细节

如何打印不同类型的整数常量 相似于我们需要去声明类型 public class Var {public static void main(String[] args) {// 1就是int类型常量System.out.println(1);// 120后面加一个L(l)表示他是一个long型的整数System.out.println(120l);} }如何打印不同类型的浮点数常量 与…

超像素分割【代码】

超像素分割是一种图像处理技术&#xff0c;旨在将图像分割成具有语义上一致的区域&#xff0c;这些区域称为超像素。与传统的像素级分割相比&#xff0c;超像素分割将图像划分为更大的、形状更加规整的区域&#xff0c;有助于降低数据维度、简化图像分析、提高计算效率&#xf…