【记录】Docker操作指南

Docker实战:从安装到镜像与容器管理
本文详细介绍了Docker的安装、配置、镜像管理、容器操作及自建镜像的流程。从启动Docker服务,设置镜像仓库,到拉取、删除镜像,创建、启动、停止、删除容器,再到提交容器为镜像,涵盖了Docker基础操作的全过程。同时,强调了在使用过程中需要注意的权限问题和容器数据持久化的方法。

【记录】Docker操作指南

Docker安装

安装:选择下载离线安装包或者在线安装;

安装请查看 菜鸟教程docker安装

启动:安装完后启动

systemctl start docker
systemctl status docker	
需要权限的话命令前面添加sudo

配置:修改daemon.json添加镜像仓库服务器,为了拉取镜像

vim /etc/docker/daemon.json
{
     "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com",],
     "insecure-registries": ["https://registry.docker-cn.com"],
     "runtimes": {
             "nvidia": {
                  "path": "nvidia-container-runtime",
                  "runtimeArgs": []
              }
          }
 }
重启生效
systemctl deamon-reload
systemctl restart docker	
拉取镜像
docker pull 镜像名:版本

执行完后可以使用命令docker images查询已有镜像;镜像的其他操作不记录;可上网查;

拉取镜像确保本地有足够的存储空间;

删除镜像
docker rmi [镜像id]
创建容器
docker run -it [imgage id] /bin/bash
或者
docker run --runtime-nvidia -it [imgage id] /bin/bash

参数 -it 有兴趣可以自己查一下,这里姑且当做常用固定参数去记吧;

image id 为镜像id,使用命令docker images的时候可以看得到,通常docker会自动补全,写的时候写前几位就可以了,也能找得到;

创建容器命令 --runtime-nvidia表示是否调用显卡,可以在docker里面单独调用显卡;在第一步docker安装的时候需要安装显卡相关的docker安装包;

常用参数介绍:-v -p

-v:挂载目录:容器当中需要映射到本地的目录;如果你的重要文件需要落盘或者直接读取本地磁盘某个目录下文件,你需要这个参数,在容器运行的时候,容器内部的数据可以直接序列到本地磁盘,这样即使删了容器,本地磁盘的东西还在;更多的状况可能是你要读取本地目录;

-p: 端口映射,容器内部端口映射到本机端口;

docker run --runtime-nvidia -it -v [本地路径]:[容器路径] -p[本地端口]:[容器映射端口] [imgage id] /bin/bash
删除容器
docker rm [容器id]

正在运行的容易无法删除,先stop它

退出容器

注意是正常退出,不关闭该容器

ctrd +P+Q

如果使用exit或者ctrl+D在退出的同时还会杀了容器进程;要注意;

进入容器
docker attach [容器id]

docker ps -a 查看 所有的容器,然后选择一个容易,复制容器id,使用attach命令进入; 不能进入已经停止的容器

启动容器
docker restart [容器id]
关闭容器
docker stop [容器id]
或者
docker kill [容器id]

stop可以指定参数-t=多少秒,默认10秒;意思是给容器限时自己优雅的关闭,超时未能完成则强制使用kill关闭;kill则直接关闭容易, 具体处理机制不做介绍;

自建镜像

把容器提交为镜像

docker commit [容器id] 镜像名:版本

一般操作是,我们下载一个基础镜像,然后安装自己需要的包,接着把容器提交为镜像;

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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