Kubernetes 是一个强大的容器编排平台，广泛应用于各种规模的云原生应用。在 Kubernetes 中，Deployment 是一种用于管理应用实例的高级资源对象。通过调整 Deployment 的副本数量，可以轻松实现应用的伸缩性，

在Kubernetes中，ServiceAccount 是一种用于为Pod中的进程提供身份标识的对象。它的主要作用是允许这些进程与Kubernetes API进行交互，从而实现各种自动化任务。 ServiceAccountServiceAc

Kubernetes中的RBAC（Role-Based Access Control）是一种强大的授权模型，用于管理对集群资源的访问权限。RBAC允许集群管理员定义谁可以执行哪些操作（例如创建、查看、修改或删除资源），并在资源级别进行精确的

在 Kubernetes 中，资源类型被称为 kind，每种 kind 对应着 Kubernetes API 中的一个特定对象。了解和正确使用这些资源类型对于有效管理和部署应用程序至关重要。本文将详细介绍几种常见的 Kubernetes 资

Kubernetes（简称为K8s）是一个开源的容器编排平台，它以自动化容器部署、扩展和操作为目标，是现代云原生应用的重要基石。我们将探讨下Kubernetes的起源、整体架构、核心组件及其工作原理，全面理解这一强大工具的作用与运作方式。

Median Absolute Deviation (MAD)，即中位数绝对偏差，是一种用于衡量数据分散程度或数据集中的异常值的方法。它是一种稳健的统计量，尤其在面对噪声和异常值时，比标准差等方法更加稳健，能更好地反映数据的整体变动。 MA

在数据分析中，理解数据的分布特征至关重要。四分位法（Quartile Method）是分析数据分布的一种基础方法，它通过将数据集划分为四个相等的部分，帮助我们揭示数据的集中趋势和离散程度。四分位法特别适合处理异常值和非对称分布的数据集。 本

Z-score（标准分数）Z-score（标准分数）是数据分析中常用的一个标准化指标，用于衡量某个数据点与其所在数据集的平均值之间的偏离程度。具体而言，它表示一个数据点距离数据集均值的标准差数值。Z-score 计算的基本原理是将数据点转化

在数据分析中，方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和异常值（Outliers）是分析数据分布和变异性的重要统计工具。理解这些概念，并能够有效地应用它们，对于数据清洗、探索性数据分析（EDA）以及构建准确的

在数据分析中，我们常常会用到均值（Mean）、中央値（Median）和众数（Mode）这三个基本的统计量。这些统计量能够帮助我们更好地理解数据集的分布情况，发现数据中的趋势以及进行数据清洗和处理。 均值（Mean）均值是最常见的集中趋势指标