Docker-镜像

本文深入解析Docker作为开源容器引擎的核心价值,包括其快速交付、便捷升级、简化运维及高效资源利用的特点。阐述了Docker的基本组成:镜像、容器和仓库,以及其工作原理,如何通过CS结构实现对容器的管理和操作。

what

Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的Linux或windows机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制的,相互之间不会有任何接口

why

Docker用来部署环境,发布项目。在没用Docker之前,我们要发布项目,必须确保服务器上已经安装好了相关环境和中间件,常见的情况时,部署一个项目需要5分钟,安装环境和中间件需要1-2天。

Docker部署项目会极快的自动的帮我们部署好相关环境,并且每一个项目都是一个集装箱。他们之间相互隔离,在保证每一个项目执行效率时,简化了传统部署中复杂的依赖关系。

特点

  1. 应用更快速的交付和部署

  2. 更便捷的升级和扩缩容

  3. 更简单的系统运维

  4. 更高效的计算资源利用

基本组成

1. 镜像(image)戳我→什么是镜像

  • docker镜像就好比一个目标,可以通过这个目标来创建容器服务。通过镜像可以创建多个容器

2. 容器(container)

  • 容器由镜像创建而来,应用最终以容器的形式运行。可以把容器理解为一个简易的Linux系统

3. 仓库(repository)

  • 仓库就是存放镜像的地方,仓库分为公有和私有。最著名的仓库是Docker Hub
    在这里插入图片描述

工作原理

Docker是一个CS结构的系统,Docker的守护进程运行在主机上,通过Socket从酷虎的访问

当DockerServer接收到Docker-Client的指令时,就会执行这个命令
在这里插入图片描述

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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