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Kubernetes网络和云厂商实践浅析

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 源于希腊语，意为 "舵手" 或 "飞行员"，Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目，Kubernetes 建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上（Brog系统），结合了社区中最好的想法和实践。

  • 2022-01-11
  • 阅读82
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Linux环境变量配置的6种方法

可以自定义一个环境变量文件，比如在某个项目下定义 uusama.profile，在这个文件中使用 export 定义一系列变量，然后在 ~/.profile 文件后面加上：sourc uusama.profile，这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。 也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名，比如 alias rm="rm -i"（双引号必须），并把这个代码加入到 ~/.profile 中，这样你每次使用 rm 命令的时候，都相当于使用 rm -i 命令，非常方便。

  • 2022-01-12
  • 阅读80
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Linux系统安全强化指南

最常用的MAC措施是SELinux和AppArmor。SELinux比AppArmor更安全，因为它的粒度更细。例如，它是基于inode而不是基于路径的，允许强制执行明显更严格的限制，可以过滤内核ioctl等。不幸的是，这是以难以使用和难以学习为代价的，因此某些人可能会首选AppArmor。

  • 2022-01-11
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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值，然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨，比如一个忘掉关闭的文件描述符，比如malloc竟然会返回错误，又或者是爆栈，我们该如何解决或者说预防这些问题呢？

  • 2022-01-12
  • 阅读78
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卡尔曼滤波的原理

说起Kalman滤波器的历史，最早要追溯到17世纪，Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑（那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊），Cotes的研究让人看着显得很模糊，因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪中叶，最小均方估计（Least squares Estimation）理论逐步完善，Tobias Mayer在1750年将其用于月球运动的估计，Leonard Euler在1749年、Pierre Laplace在1787分别用于木星和土星的运动估计。Roger Boscovich在1755用最小均方估计地球的大小。

  • 2022-01-12
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水下机动目标跟踪技术

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法，这些方法实现比较复杂，滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等，需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果，得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展，回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明，非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标，双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。

  • 2022-01-12
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自动驾驶感知融合-卡尔曼及扩展卡尔曼滤波（Lidar&Radar）

卡尔曼滤波是自动驾驶领域最常用的数据最优估计算法。人们对它的第一印象往往是它那复杂的线性代数表达式。本文将介绍卡尔曼滤波及其变种扩展卡尔曼滤波的数学原理及代码实现，帮助初学者熟悉和掌握卡尔曼滤波。在实际项目中我们会融合激光雷达和毫米波雷达的测量数据，从而精确地追踪目标的位置和速度。

  • 2022-01-11
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同时定位与地图创建综述

SLAM包含两个主要任务，定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题，特别是在未知环境的情况下，移动机器人既要确定自身在环境中的位姿，又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图，这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因此，SLAM问题是一个复杂的耦合问题，也可以被看作是先有鸡还是鸡蛋的问题[1]。

  • 2022-01-12
  • 阅读78
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