k8struts2详解

时间: 2023-09-03 07:03:05 浏览: 98
k8struts2是一个基于Struts2开发的项目,它提供了一套完整的框架和工具,帮助开发者快速构建Web应用程序。以下是对k8struts2的详解。 首先,k8struts2是基于Struts2框架的一个扩展,它继承了Struts2的一些核心概念和功能,但在一些方面进行了优化和改进。通过k8struts2,开发者能够更加方便地配置和管理Struts2的各种组件,简化开发过程。 其次,k8struts2引入了一些新的特性和功能。例如,它提供了一种更加简洁的配置方式,通过使用注解来定义Action和Interceptors,减少了大量繁琐的xml配置。此外,它还引入了新的拦截器和结果类型,用于处理更加复杂的业务逻辑和生成不同种类的响应。 另外,k8struts2还提供了一套工具,帮助开发者更加高效地开发和测试应用程序。它包括了一系列的脚本和插件,用于自动生成项目结构和代码骨架,简化了项目的搭建和初始化。此外,它还提供了一套自动化测试工具,用于编写和执行单元测试和功能测试,提高了开发质量和效率。 总结来说,k8struts2是一个基于Struts2的扩展框架,提供了更加简化和高效的开发方式,以及一系列的工具和功能,帮助开发者更好地构建和管理Web应用程序。它的引入能够显著提升开发效率和质量,是一个值得推荐和使用的框架。
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k8s ingress详解

K8s ingress(进入)是Kubernetes(K8s)中负责管理和控制入口流量的一种资源对象。它允许我们灵活地将外部流量路由到Kubernetes集群中的不同服务和后端容器。 K8s ingress作为一种API对象,定义了一组规则,用于指定流量如何从集群外部进入特定的服务。它可以基于IP地址、主机名、URL路径等信息来进行路由和转发。 K8s ingress使用了标准的HTTP和HTTPS协议,并可以与一些标准的负载均衡器(如Nginx、HAProxy等)进行集成。在创建ingress资源时,常常会指定一个负载均衡器作为入口流量的进入点。该负载均衡器可以在集群外部接收流量,并将其转发到Kubernetes内部的不同服务上。 K8s ingress不仅提供了流量路由和负载均衡的功能,还支持请求的TLS终结(也称为SSL终结),即可以通过TLS协议对传入的TLS流量进行解密并转发至后端的服务。这极大地简化了为服务配置和管理SSL证书的过程。 另外,K8s ingress还支持多种流量处理的方式,如:会话粘滞、重试和故障转移等。这些功能使得在Kubernetes集群中实现高可用和灵活的流量管理变得更加容易。 总之,K8s ingress为我们提供了管理Kubernetes集群入口流量的强大工具。通过定义一些规则和策略,我们可以根据流量的特点和需求将其精确地路由和转发到后端服务上,并提供一些额外的功能,如负载均衡、SSL终结和多流量处理等。这使得我们可以更好地管理和控制流量,提高服务的可用性和稳定性。

k8s service 详解

Kubernetes(k8s)Service是Kubernetes集群的一种重要概念,用于定义一组Pod的访问规则。Service可以根据label selector匹配指定的Pod,并为其提供网络代理和负载均衡,使得外部或内部的流量能够正确地路由到对应的Pod上。 Kubernetes Service有四种类型:ClusterIP、NodePort、LoadBalancer和ExternalName。ClusterIP类型为Service创建一个Cluster-internal IP,并通过集群内部路由提供服务。NodePort类型在ClusterIP的基础上为Service在每个Node上开放一个端口,从而可以通过Node的IP访问Service。LoadBalancer类型根据云平台提供的负载均衡器来分配外部流量,并通过NodePort和ClusterIP暴露Service。ExternalName类型允许对外暴露为一个DNS名称,从而在不同的Namespace中指向外部服务。 Service可以通过Endpoint对象来绑定一组Pod的IP地址和端口,实现负载均衡和故障转移。另外,Service还支持Selector和Session Affinity,可以根据标签选择器和会话粘性来定义流量的路由规则。 总的来说,Kubernetes Service提供了一种抽象方式来暴露应用程序的服务,并通过负载均衡和路由规则来有效地管理流量。它是Kubernetes中实现微服务架构和构建可扩展应用的重要组件,为集群中的各种应用提供了易于访问和管理的网络服务。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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