- 授权协议: Apache 2.0
- 开发语言: Google Go
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/atlassian/escalator
- 软件文档: https://github.com/atlassian/escalator
- 官方下载: https://github.com/atlassian/escalator
软件介绍
Escalator 是 Atlassian 开源的一款 Kubernetes 自动扩展工具，专为大批量或基于作业任务（job-based）的工作负载而设计。当集群需要按比例缩放时，无法强制释放和移动，Escalator 将确保在终止节点之前已在节点上完成了 pod 。它还针对集群扩展进行了速度优化，以确保 pod 不会处于挂起状态。
主要特性：
计算请求和容量，以确定是按比例扩容、缩容还是保持当前比例
在终止节点之前等待节点上的非守护进程 pod 已完成
可指定需要自动扩展的群组，以允许默认的 Kubernetes Autoscaler 继续扩展基于服务的工作负载
优先自动终止最老的节点
提供残留区，以确保在计划容器出现峰值时有额外空间
允许 cordoned nodes 持续进行调试
支持不同的云提供商 - 目前仅限 AWS
扩展率和利用率度量指标
Building
# Install dependencies make setup # Build Escalator make build
深入浅出强化学习：原理入门
郭宪、方勇纯 / 电子工业出版社 / 2018-1 / 79
《深入浅出强化学习：原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从最基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善。基于这个思路，分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略......一起来看看 《深入浅出强化学习：原理入门》 这本书的介绍吧!
