docker常用命令

1、yum安装docker:
yum -y install docker

2、查看docker版本:
docker version

3、启动 Docker 后台服务
service docker start

4、测试运行 hello-world,由于本地没有hello-world这个镜像,所以会下载一个hello-world的镜像,并在容器内运行。
docker run hello-world

5、查看dokcer下的所有镜像:
docker images

6、查看所有容器:
docker ps -a

7、停止容器:
docker stop 容器id

8、删除容器:
docker rm 容器id

9、进入某个容器:
docker attach 容器名或id

10、创建某个容器并运行
docker run -dit -p 80:80 -p 22:22 centos镜像名或id

11、将容器打包成镜像
docker commit 容器id或名称 要打包的镜像名

12、删除本地镜像
docker image rm 镜像id

13、安全进入,exit不会关闭容器
docker exec -it 容器名称 /bin/bash

14、复制文件到docker
docker cp /home/mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz cf81b8554875:/home

15、将SpringBoot打成的jar包打包成镜像,在jar包和DockerFile文件目录下执行以下命令(注意最后有个点)
docker build -t 自定义镜像名称 .

16、若容器没有启动,需要使用 docker run 命令进入容器
docker run -it 镜像名 bash

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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