云原生时代：Spring Boot 与 Kubernetes 的无缝集成

《Spring Boot & Kubernetes 云原生微服务实践》回顾

背景 前一段时间把极客时间的《Spring Boot & Kubernetes 云原生微服务实践》这一课程学完了，感觉有不少收获，至少能够确认之前的不少做法是正确的当然也有不少野路子。总想抽点时间做一下回顾，记录一下。 课程介绍 课程内容一共由94讲，内容还是比较丰富的，本文只能起到稍微丰富的导读作用。 讲师介绍 杨波，资深架构师，微服务技术专家。曾在拍拍贷担任基础架构研发总监，主导了拍拍...

构建云原生后端服务——以Spring Boot + Kubernetes为例

通过本文，我们展示了如何使用Spring Boot构建微服务，并通过Docker和Kubernetes进行容器化和部署。这种云原生架构提供了高度的灵活性和可扩展性，能够很好地支持现代应用的快速迭代和部署。此外，通过集成CI/CD工具，可以进一步提高开发效率和部署质量。

Java技术栈全景解析：从Spring Boot到云原生实践

Java技术栈作为企业级开发的核心工具链，经历了从单体应用到云原生的演进过程。Spring Boot通过自动配置机制和starter模块简化了开发流程，其底层原理涉及条件注解和SPI扩展机制。微服务架构解决了系统扩展性问题，通过服务注册发现、分布式事务和熔断降级等机制保障可用性。云原生技术如Kubernetes和Service Mesh进一步提升了系统的弹性和可观测性，其中容器化部署、声明式API和Sidecar模式成为关键实践。掌握这些技术不仅能够应对大厂面试中的深度考察，更能构建高可用、易扩展的分布式系

Spring Boot与云原生：Kubernetes部署实战

随着云计算和容器技术的快速发展，云原生架构逐渐成为现代软件开发和部署的主流趋势。Spring Boot作为Java领域最受欢迎的开发框架之一，与Kubernetes的结合为微服务架构的部署提供了强大的支持。本文将深入探讨Spring Boot应用在Kubernetes环境中的部署实战，从基础概念、环境搭建到应用部署、监控与管理，全面剖析如何利用云原生技术实现高效、可扩展的微服务架构。通过本文的实践指导，读者将能够掌握Spring Boot在Kubernetes上的部署流程，并理解云原生架构的优势与挑战。

新型电力系统下PI-LSTM物理信息长短期记忆神经网络的电力变压器状态评估方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种基于物理信息长短期记忆神经网络（PI-LSTM）的电力变压器状态评估方法，旨在适应新型电力系统对设备状态精准评估的需求。该方法将物理规律作为先验知识融入LSTM网络，通过构建包含变压器热力学、电气特性等物理约束的损失函数，提升模型在数据稀疏或噪声干扰下的泛化能力与解释性。利用Matlab实现了PI-LSTM模型的搭建、训练与验证，通过实际案例对比传统LSTM与PI-LSTM在状态参数预测精度、趋势拟合度及异常检测敏感性方面的表现，证明了所提方法的有效性和优越性，为变压器等关键电力设备的智能运维提供了新的技术路径。; 适合人群：从事电力系统、智能电网、设备状态监测与故障诊断研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于新型电力系统中电力变压器的健康状态评估与预测性维护；②为掌握物理信息神经网络（PINN）在电力系统中的融合应用提供Matlab实践范例； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解PI-LSTM的网络结构设计、物理约束项的数学表达与代码实现细节，并尝试在不同工况数据集上复现和测试，以充分掌握其在提高模型物理一致性与预测可靠性方面的核心优势。