我们在 pod 中运行容器的时候,是否也会有想要获取当前 pod 的环境信息呢?咱们写的 yaml 清单写的很简单,实际上部署之后, k8s 会给我们补充在 yaml 清单中没有写的字段,那么我们的 pod 环境信息和容器的元数据如何传递到容器中呢?是不是也是通过获取这些 k8s 默认给我填写的字段呢?
这些信息都可以通过kubectl命令获取,但是有的情况下,我们需要从应用内获取,例如获取当前Pod的地址、主机名等一些信息,这就要求我们必须知道如何在应用内获取Pod的metadata,本文介绍三种应用内获取Pod的metadata的方式,供大家参考。
在 Kubernetes 中,ConfigMap 是用来存储配置信息的资源对象。当我们需要更改应用程序的配置时,我们可以通过更新 ConfigMap 来实现。然而,在 Kubernetes 中更新 ConfigMap 不会自动更新 Pod 中使用的配置信息,这就需要我们手动更新或重启 Pod,以便它们使用新的配置。这可能会导致服务中断或不可用,从而影响用户体验。因此,我们需要一种方法来实现 ConfigMap 的热更新,以便在不中断服务的情况下更新应用程序的配置。
The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) was designed and executed as a global, high-resolution, coupled atmosphere-ocean-land surface-sea ice system to provide the best estimate of the state of these coupled domains over the 32-year period of record from January 1979 to March 2011. It has been extended as an operational real-time product. The data in Earth Engine are only present starting from December 13, 2018.
这一题思路上还是比较直接的,排序一下之后前后对应元素的均值,然后统计一下其中distinct的元素个数即可。
读文章和学习过程中经常会遇到concave,convex以及down,up的组合。怎样区分呢?
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在实际的线上场景中,我们并不能在配置 Pod 的 yaml 里描述所有需要的信息,因为总有一些信息或因为其保密性,或因为其动态变化性,是不能够放在配置文件里的,那么,这类信息要怎么加入到我们的 Pod 配置体系中呢?
在编写高精度浮点运算程序时,需要对浮点环境进行控制并捕获浮点环境异常。cfenv头文件定义了对浮点环境控制及异常相关的函数和宏。
有时,在单个 Pod 中共享卷以供多方使用是很有用的。volumeMounts.subPath 属性可用于指定所引用的卷内的子路径,而不是其根路径。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注!
将应用所需的配置信息与程序进行分离,可以使应用程序更好的被复用,通过不同的配置实现更灵活的功能。如果将应用打包成镜像,再用环境变量或者外挂文件的方式挂载配置,在大型容器集群中会变得异常繁琐,所以出现了统一的配置管理:ConfigMap
Pod可以由1个或多个容器组合而成,通常对于紧耦合的两个应用,应该组合成一个整体对外提供服务,则应该将这两个打包为一个pod。
Land Data Assimilation System (LDAS) combines multiple sources of observations (such as precipitation gauge data, satellite data, and radar precipitation measurements) to produce estimates of climatological properties at or near the Earth''s surface.
Dubbo是阿里开源的一套服务治理与rpc框架,服务的提供者通过zookeeper把自己的服务发布上去,然后服务调用方通过zk获取服务的ip和端口,dubbo客户端通过自己的软负载功能自动选择服务提供者并调用,整个过程牵涉到的三方关系如下图所示。
向下兼容(downward compatibility),又称向后兼容(backward compatibility)、回溯兼容,在计算机中指在一个程序、库或硬件更新到较新版本后,用旧版本程序创建的文档或系统仍能被正常操作或使用(包括输入数据)、在旧版本库的基础上开发的程序仍能正常编译运行,或较旧版的硬件仍可在新版使用的情况。
The demons had captured the princess (P) and imprisoned her in the bottom-right corner of a dungeon. The dungeon consists of M x N rooms laid out in a 2D grid. Our valiant knight (K) was initially positioned in the top-left room and must fight his way through the dungeon to rescue the princess.
<math.h>是C标准函数库中的头文件。在C++中一般用<cmath>。此头文件中声明了一系列函数来计算常见的数学运算和变换:
-Solid line (default) – Dashed line : Dotted line -. Dash-dot line
这里 参数方程, 例如 x = f(t) 和 y = g(t) 的表达。 最后得到 y = F(x) 也就是: g(t) = F(f(t)) 【注意: 这里 g,F,f都是可微的】 通过链式原则,可以得到
The demons had captured the princess (P) and imprisoned her in the bottom-right corner of a dungeon. The dungeon consists of M x N rooms laid out in a 2D grid. Our valiant knight (K) was initially positioned in the top-left room and must fight his way th
Broadly software requirements should be categorized in two categories:
For an undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a graph, write a function to find all the MHTs and return a list of their root labels.
全球月度气象数据集(GLDAS Noah Land Surface Model L4 monthly 0.25 x 0.25 degree V2.1,简称GLDAS_NOAH025_M 2.1),时空分辨率分别为1个月、0.25度。该数据产品于2020年1月重新处理得到,代替之前版本。前言 – 人工智能教程 该数据产品是利用GLDAS-2.1 Noah每3小时数据进行时间平均生成的,其中GLDAS-2.1 Noah每3小时数据是利用土地信息系统(LIS)版本7中的Noah Model 3.6模拟得到的。2000年1月到现在,该数据产品包含36个地表场。为了便于分析,平台已将NetCDF文件转化为TIF文件。
最近试用HtmlAgilityPack 来解析html,试用过程中程序会抛出StackOverflowException异常,从MSDN上可以看到,从 .NET Framework 2.0 版开始,将无法通过 try-catch 块捕获 StackOverflowException 对象,并且默认情况下将终止相应的进程。 调查原因,发现,当一个html结构非常复杂时,HtmlAgilityPack 的递归次数会非常多,于是就报StackOverflowException异常,google了
7月30日,文摘菌曾报道过,被谷歌XLNet全面刷爆的BERT,被Facebook升级后,变身"Robustly optimized BERT approach"——强力优化BERT方法,重新称霸GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜。
The FLDAS dataset (McNally et al. 2017), was designed to assist with food security assessments in data-sparse, developing country settings. It includes information on many climate-related variables including moisture content, humidity, evapotranspiration, average soil temperature, total precipitation rate, etc.
Global Land Data Assimilation System (GLDAS) ingests satellite and ground-based observational data products. Using advanced land surface modeling and data assimilation techniques, it generates optimal fields of land surface states and fluxes.
通过 docker desktop 可以安装适用于单机和开发环境单机版的 K8S,如果 docker desktop 无法启动 Kubernates 通过以下方式解决:
全球3小时气象数据集(GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1,简称GLDAS_NOAH025_3H 2.1),时空分辨率分别为3小时、0.25度。该数据产品于2020年1月重新处理,代替之前版本。前言 – 人工智能教程 该数据产品利用土地信息系统(LIS)第7版中的Noah Model 3.6模拟而成,包含2000年1月至今的36个地表字段。GLDAS-2.1 数据以NetCDF格式存档和分发,取代了相应的 GLDAS-1 产品。
但是当学校课程要求(比如今年UCL的DFPI),或者没有其他前端基础的情况下,想把processing里的一些效果在网页上展示,这时候可能就不得不使用p5.js了。
【导读】专知内容组整理了最近六篇主题模型(Topic Model)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1.Convergence Rates of Latent Topic Models Under Relaxed Identifiability Conditions(在松弛可识别性条件下潜在主题模型的收敛率) ---- 作者:Yining Wang 机构:Carnegie Mellon University 摘要:In this paper we study the frequentist conver
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It's asking to return a reference to a destroyed temporary object. A && is a magnet for temporary objects.
https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/high-level-plots.html
和链表、二叉树以及数组这些热门的数据结构相比,堆相对比较冷门。如果你对数据结构了解不深的话,可能很少听说。但是我们经常用到它,虽然可能你并不一定能感知到。比如说优先队列,我们就经常使用。我们需要用到这样一个数据结构,能够根据我们存入数据的优先级进行排序,将优先级高的排在前面。在和调度相关的一些系统和算法当中,优先队列是必然会用到的。但是很少有人知道,优先队列说是一个队列,但其实是通过堆实现的。
Testing the CATCHER Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 16515 Accepted: 6082 Description A military contractor for the Department of Defense has just completed a series of preliminary tests for a new defensive missi
Tekton是Kubernetes原生的持续集成和交付CI/CD解决方案。它允许开发人员跨云提供商和本地系统构建、测试和部署
在使用k8s的过程中在特定场景可能需要控制pod的执行顺序,接下来我们将学习各个开源组件的实现方式
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import collections, colors, transforms import numpy as np nverts = 50 npts = 100 # Make some spirals r = np.arange(nverts) theta = np.linspace(0, 2*np.pi, nverts) xx = r * np.sin(theta) yy = r * np.cos(the
格雷德地表气象数据集提供了1979年以来美国毗连地区的温度、降水、风、湿度和辐射的高空间分辨率(约4公里)的每日地表场。该数据集将来自PRISM的高分辨率空间数据与来自国家土地数据同化系统(NLDAS)的高时间分辨率数据相融合,以产生空间和时间上的连续场,用于额外的陆地表面建模。
GRIDMET: University of Idaho Gridded Surface Meteorological Dataset
自打踏入了创业者的行列,我就总会不自觉把自己置于某个位置之上,去操心如果是我掌舵,该如何如何。最近,我心头一直萦绕的一个问题是:为什么一家公司,不管曾经多么辉煌,多么具备创新能力,最终都会不可避免地向平庸滑去,甚至走向衰落? 这似乎是『创新者的窘境』中已经讨论过的话题。这本书阐述了破坏性技术是如何取代已有技术,以及管理良好的企业内部所蕴含的强大力量是如何阻碍它自己开发破坏性技术,这种力量让企业在挑战者面前不断将中低端市场拱手相让,一步步龟缩到高端市场,最终走向灭亡。里面的案例精彩而又发人深省。如果你没读过『
今天最冷的是莫过于朋友圈里的北京,对于做相关研究的可以从SSW角度去分析一下,转载了煎蛋和University of Bristol的两篇文章,仅供参考。
在无向图的生成树中,我们可以指定任何一个节点为这棵树的根节点。现在要求在这样一棵生成树中,找到生成树的高度最低的所有根节点。
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