23、Docker 镜像仓库发布与使用指南

Docker镜像仓库发布与使用指南

Docker 镜像仓库发布与使用指南

在 Docker 的使用过程中,镜像的发布和管理是非常重要的环节。本文将详细介绍使用托管注册表进行镜像发布的相关内容,包括公共项目的自动化构建、私有托管仓库以及自建私有注册表的相关知识。

1. 使用托管注册表发布公共项目

对于开源项目所有者或刚开始使用 Docker 的人来说,托管注册表上的公共仓库是最佳选择。不过,人们对从互联网下载和运行的软件应保持谨慎,那些不公开源代码的公共仓库可能难以让部分用户信任。而托管(可信)构建在一定程度上解决了这个问题。

1.1 自动化构建发布公共项目

一些托管注册表提供自动化构建功能。自动化构建是指注册表提供商使用你提供的镜像源构建的镜像。由于注册表所有者是从可审查的源代码构建镜像,因此镜像使用者对这些构建的信任度更高。

使用自动化构建分发你的工作需要两个组件:一个托管的镜像仓库和一个托管的 Git 仓库,用于存放你的镜像源。Git 是一种流行的分布式版本控制系统,Git 仓库存储项目的更改历史。Docker Hub 与 Github.com 和 Bitbucket.org 集成,支持自动化构建。

这两个托管的 Git 仓库工具都提供了名为 webhooks 的功能。在这种情况下,webhook 是 Git 仓库通知镜像仓库源文件发生更改的一种方式。当 Docker Hub 收到 Git 仓库的 webhook 时,它将为你的 Docker Hub 仓库启动自动化构建。

自动化构建过程如下:
1. 从你注册的 Git 仓库中拉取项目的源代码,包括 Dockerfile。
2. Docker Hub 构建集群

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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