news 2026/5/1 17:25:10

OPUS编解码器在audio DSP上的移植和应用贫

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
OPUS编解码器在audio DSP上的移植和应用贫

前言

在使用 kubectl get $KIND -o yaml 查看 k8s 资源时,输出结果中包含大量由集群自动生成的元数据(如 managedFields、resourceVersion、uid 等)。这些信息在实际复用 yaml 清单时需要手动清理,增加了额外的工作量。

使用 kubectl-neat 插件,可以自动移除这些由集群生成的冗余字段,仅保留有意义的内容,使 yaml 更加简洁,方便复用。

安装

插件方式安装

kubectl krew install neat

## 作为 kubectl 插件安装,使用方式为:

kubectl neat

二进制方式安装

## 版本选择:

## https://github.com/itaysk/kubectl-neat/releases

## 当前环境为 ubuntu 2404 LTS

wget https://github.com/itaysk/kubectl-neat/releases/download/v2.0.4/kubectl-neat_linux_amd64.tar.gz

tar xf kubectl-neat_linux_amd64.tar.gz

mv ./kubectl-neat /usr/local/bin/

## 创建别名(这里看个人习惯)

vim /root/.bashrc

alias kneat='kubectl-neat'

使用

本次使用二进制方式部署,实际上参数是相同的,没区别

root@network-demo:~# kubectl-neat help

Usage:

kubectl-neat [flags]

kubectl-neat [command]

## 示例是通过 kubectl plugin 方式安装,使用二进制安装改成 kubectl-neat 就好

Examples:

kubectl get pod mypod -o yaml | kubectl neat

kubectl get pod mypod -oyaml | kubectl neat -o json

kubectl neat -f - <./my-pod.json

kubectl neat -f ./my-pod.json

kubectl neat -f ./my-pod.json --output yaml

Available Commands:

## 自动补全命令用的

completion Generate the autocompletion script for the specified shell

get

help Help about any command

version Print kubectl-neat version

Flags:

-f, --file string file path to neat, or - to read from stdin (default "-")

-h, --help help for kubectl-neat

-o, --output string output format: yaml or json (default "yaml")

命令补全

简单来说就是按两下 tab 后自动补充没拼完的参数

?? 注:其实没啥用...他只能补全命令本身的参数,并不能补全 k8s 相关信息

root@network-demo:~# kubectl-neat completion --help

Generate the autocompletion script for kubectl-neat for the specified shell.

See each sub-command's help for details on how to use the generated script.

Usage:

kubectl-neat completion [command]

Available Commands:

bash Generate the autocompletion script for bash

fish Generate the autocompletion script for fish

powershell Generate the autocompletion script for powershell

zsh Generate the autocompletion script for zsh

Flags:

-h, --help help for completion

Global Flags:

-o, --output string output format: yaml or json (default "yaml")

## 当前环境使用 bash

root@network-demo:~# hostnamectl

Static hostname: network-demo

Icon name: computer-vm

Chassis: vm

Virtualization: kvm

Operating System: Ubuntu 24.04.3 LTS

Kernel: Linux 6.8.0-88-generic

Architecture: x86-64

## 添加命令补全

echo "source <(kneat completion bash)" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

## 查看效果

## 上面说没啥用的地方就在这...实际上能用的参数只有 get(kubectl-neat 自己的参数)

## 当你补全 get 后就会发现他无法识别 k8s 资源

root@network-demo:~# kubectl-neat

completion (Generate the autocompletion script for the specified shell) help (Help about any command)

get version (Print kubectl-neat version)

使用方式

## 这里我直接将 kubectl get -o yaml 与 kubectl-neat get -o yaml 输出对比

kubectl-neat get -- pods -n deepflow deepflow-server-fc484c85-p67gl -o yaml > deepflow-kneat.yaml

kubectl get pods -n deepflow deepflow-server-fc484c85-p67gl -o yaml > deepflow-kubectl.yaml

## 通过 icdiff 输出两个文件的对比结果,这里为了方便大家看,只把删除的内容放上来了

root@network-demo:~# icdiff deepflow-kubectl.yaml deepflow-kneat.yaml

creationTimestamp: "2026-01-23T02:24:57Z"

generateName: deepflow-server-fc484c85-

generation: 1

ownerReferences:

- apiVersion: apps/v1

blockOwnerDeletion: true

controller: true

kind: ReplicaSet

name: deepflow-server-fc484c85

uid: 528ab77f-67ba-4099-8771-bfe06ca9ce2f

resourceVersion: "4864722"

uid: 0d5ff97b-9c48-4abf-be8b-d2b76f7a14d2

nodeAffinity: {}

apiVersion: v1

apiVersion: v1

apiVersion: v1

apiVersion: v1

apiVersion: v1

scheme: HTTP

successThreshold: 1

timeoutSeconds: 1

protocol: TCP

protocol: TCP

protocol: TCP

protocol: TCP

scheme: HTTP

periodSeconds: 10

successThreshold: 1

timeoutSeconds: 1

resources: {}

securityContext: {}

terminationMessagePath: /dev/termination-log

terminationMessagePolicy: File

dnsConfig: {}

dnsPolicy: ClusterFirst

enableServiceLinks: true

nodeName: network-demo

restartPolicy: Always

schedulerName: default-scheduler

securityContext: {}

serviceAccount: deepflow-server

terminationGracePeriodSeconds: 30

defaultMode: 420

defaultMode: 420

apiVersion: v1

status:

## 下面是所有 status 内容...屡椅耘费

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/10 23:38:57

用MATLAB从零实现六足机器人步态仿真:交替三角与波动步态保姆级教程

用MATLAB从零实现六足机器人步态仿真&#xff1a;交替三角与波动步态保姆级教程 六足机器人凭借其出色的地形适应性和稳定性&#xff0c;在复杂环境探索、灾害救援等领域展现出巨大潜力。而步态规划作为机器人运动控制的核心&#xff0c;直接决定了机器人的移动效率和稳定性。本…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/12 2:57:52

5款降重降AI工具实测 2026毕业季首选SpeedAI科研小助手

2026年毕业季临近&#xff0c;知网、维普、Turnitin等主流学术检测平台的AIGC检测算法已完成新一轮迭代升级&#xff0c;论文AI生成率不再是无关紧要的附加指标&#xff0c;而是直接影响审核通过、答辩资格的核心门槛。教育部对学术成果中AI使用的规范要求不断收紧&#xff0c;…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/10 23:32:25

PyTorch实战:深度知识追踪(DKT)模型构建与调优指南

1. 深度知识追踪(DKT)基础与PyTorch环境搭建 深度知识追踪(Deep Knowledge Tracing, DKT)是教育技术领域的重要算法&#xff0c;它通过分析学生的历史答题记录&#xff0c;预测未来答题表现。这就像老师通过平时测验了解学生知识掌握程度一样&#xff0c;只不过DKT用神经网络实…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/12 5:00:16

Hugging Face数据集转换指南:从加载到分析

在数据科学和机器学习领域,处理数据集是一个常见且关键的步骤。特别是在使用Hugging Face的datasets库时,如何将数据从Hugging Face的格式转换为我们熟悉的Pandas DataFrame框架,是许多初学者遇到的挑战。今天,我们将详细探讨如何将Hugging Face的数据集转换为Pandas DataF…

作者头像 李华