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Go-KubeEdge是基于Kubernetes的原生边缘计算框架

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简介：
Go-KubeEdge是一款构建在Kubernetes之上的开源边缘计算解决方案，旨在提供一个轻量级且高效的平台，用于管理分布式网络环境中的设备和应用。 KubeEdge是一个开源系统，用于将容器化应用程序的编排功能扩展到边缘计算的主机上。

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  • Go-KubeEdge是基于Kubernetes的原生边缘计算框架
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    Go-KubeEdge是一款构建在Kubernetes之上的开源边缘计算解决方案，旨在提供一个轻量级且高效的平台，用于管理分布式网络环境中的设备和应用。 KubeEdge是一个开源系统，用于将容器化应用程序的编排功能扩展到边缘计算的主机上。
     
  • 华为KubeEdge在边缘计算领域的应用实践
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    简介：本文介绍了华为公司在边缘计算领域中使用KubeEdge的技术实践，展示了如何利用该框架实现高效、可靠的边缘设备管理与应用部署。 本段落介绍了Edge-cloud通信与执行环境的边缘基础设施（KubeEdge），将其视为云基础架构的一种扩展形式。该系统使边缘设备能够采用现有的云端服务及开发模型，并提供无缝连接于云端的能力。KubeEdge包含一个名为KubeBus的网络协议栈，分布式边缘元数据存储/同步服务以及应用程序编排功能。KubeBus设计有独立的OSI第2/3/4层协议实现，支持将云中的边缘节点和虚拟机联接为一个VPN，并提供不同租户间的多租户管理及通用的数据平面解决方案。运行于云端与边缘设备上的服务通过KubeBus进行通信，具备容错性和高可用性特性。
     
  • 边缘计算基础与架构介绍.pdf
    优质
    本PDF文档深入浅出地介绍了边缘计算的基本概念、工作原理及其核心架构，旨在帮助读者理解边缘计算的重要性及应用场景。 边缘计算及其架构入门指南提供了一个了解如何在靠近数据源的地方进行数据处理的途径，有助于减少延迟并提高效率。边缘计算架构通常包括设备、网关以及云平台等组成部分，旨在为各种应用和服务提供支持，特别是在物联网领域中发挥着重要作用。通过学习边缘计算的基础知识和其特有的架构设计原则，开发者可以更好地构建高效且响应迅速的应用程序。
     
  • BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载
    优质
    本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法，旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率，特别适用于移动设备中的计算密集型应用。 在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。
     
  • 边缘计算参考架构3.0（2018）
    优质
    《边缘计算参考架构3.0（2018）》是由中国IMT-2020(5G)推进组提出的一份技术报告，详细描述了边缘计算系统的整体框架和技术要求。 边缘计算参考架构3.0是由边缘计算产业联盟在2018年发布的。
     
  • 基于Canny算子的边缘检测
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    本研究探讨了Canny算子在图像处理中的应用，详细分析了其在边缘检测方面的优越性，并通过实验验证了算法的有效性和鲁棒性。 Canny边缘检测是一种经典的计算机视觉算法，在图像处理领域广泛应用以自动识别并描绘出显著的边界特征。该方法由John F. Canny于1986年提出，并结合了多种技术，旨在提供高质量且误检率与漏检率较低的边缘检测结果。 具体步骤包括： 1. **高斯滤波**：首先应用高斯滤波器对图像进行平滑处理以减少噪声干扰。该过程使用基于高斯函数的核来保持图像中的边界特征的同时去除高频噪音。 2. **计算梯度幅度和方向**：在消除背景噪声后，通过sobel或Prewitt算子获取每个像素点的水平与垂直梯度信息，并据此确定总的梯度强度及其主要方向。 3. **非极大值抑制（NMS）**：此步骤用于减少边缘检测中的伪响应。对于每一个像素而言，如果其在主梯度方向上不是局部最大，则该位置被标记为无效点。 4. **双阈值处理**：设定高低两个阈值以分别确定边界强度的界限。低于低阈值的所有区域将被视为背景；高于高阈值的部分则确认为真正的边缘；而处于两者之间的像素可能属于潜在边界的范畴。 Canny算子的优点在于其稳健性和精确性，然而它在面对复杂的纹理和光照变化时可能会出现误检或漏检的情况，并且由于计算量较大，在需要实时处理的应用场景中可能存在延迟问题。此外，尽管如此，该算法仍然广泛应用于图像分割、目标识别及机器人导航等领域。 实际编程实现过程中可以借助OpenCV等第三方库提供的内置Canny函数来简化边缘检测操作的复杂度和效率。
     
  • 基于梯度与边缘检测的图像边缘提取算法
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    本研究提出了一种结合梯度信息和边缘检测技术的新型图像边缘提取算法，旨在提高边缘识别的准确性和鲁棒性。 使用MATLAB算法实现图像处理中的边缘提取问题，包括经典梯度、拉普拉斯算子、Prewitt算子、Sobel算子等多种方法。该方案绝对可靠。
     
  • 基于移动边缘计算的动态卸载算法
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    本研究提出了一种基于移动边缘计算环境下的动态任务卸载算法，旨在优化资源分配与能耗效率，提升用户体验。 边缘计算源代码是指在边缘设备或网络节点上运行的程序代码，用于处理数据并提供接近终端用户的服务。这种方法减少了延迟，并提高了系统的响应速度和效率。边缘计算通常适用于物联网（IoT）、自动驾驶汽车、智能城市等场景中，能够有效提升用户体验和服务质量。 重写后的段落没有包含任何联系方式或者链接地址： 边缘计算源代码是在靠近数据产生地的设备或网络节点上执行的程序代码，旨在处理信息并为终端用户提供服务。这种技术减少了延迟时间，并提高了系统响应速度和效率。通常应用于物联网、自动驾驶汽车以及智能城市等领域中，能够有效提升用户体验和服务质量。
     
  • byjc.rar_基于Matlab的图像边缘检测_图像边缘_边缘检测_边缘检测matlab
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的图像边缘检测程序代码，适用于学术研究和技术开发。通过应用不同的算法如Canny、Sobel等进行边缘检测，帮助用户深入理解图像处理技术原理与实践操作。 边缘检测基于MATLAB的图像处理技术。