构建Docker1

去docker hub注册

REPOSITORY:仓库

TAG      :镜像标签

IMAGE ID  : 标识镜像

 

我的docker账号

id:  kjfure

email: kjfure@163.com



构建

1.查看

$sudo docker imags

$sudo docker imags ubuntu

 

2.从仓库拉取镜像

$sudo docker pull ubuntu

$sudo docker pull ubuntu:14.04

 

3.登陆

$sudo docker login

 

4.使用docker commit 创建

$sudo docker run -it ubuntu:14.10 /bin/bash

#apt-get -yqq update

#exit

$sudo docker commit a84bee1cc3b7 kjfure/apache2

$sudo docker commit -m="xxxxx"-author="xxxxx" a84bee1cc3b7 kjfure/apache2:webserver

$sudo docker inspect kjfure/apache2

5.使用Dockerfile

 

         Dockerfile由一系列指令和参数组成,指令大写且后面跟随一个参数。

         每条指令执行都会创建一个新的镜像层并进行提交,这样保证如果没有指令正常结束,也会得到一个可以使用的镜像。

        

         FROM指定基础镜像

         MAINTAINER

         ENV设置环境变量

         RUN构建时运行指令

         CMD启动时运行指令

         ENTRYPOINT启动时运行指令

         WORKDIR创建时构建目录

         USER指定docer运行的用户

         VOLUME指定卷

         ADD将构建环境下的文件复制到镜像中去

         COPY将构建环境下的文件复制到镜像中去

         ONBUILD添加触发器

         EXPOSE端口

 

$sudo mkdir static_web

$sudo touch Dockerfile

$sudo vi Dockerfile

 

$ sudo docker build-t="kfure/dockerfile_web" .  #注意这里有一个小圆点.为Dockerfile的路径

$ sudo docker build-t="kfure/dockerfile_web:v1" .

$sudo docker build --no-cache -t="kjfure/dockerfile_web".


指定端口与宿主机通讯

$sudo docker run -d -Pubuntu:10.04 #EXPOSE

 

$sudodocker run -d -p 80 ubuntu:10.04

$sudo docker run -d -p [宿主机端口]:[docker port] ubuntu:10.04

 

$sudo docker ps -l

$sudo docker port [宿主机端口] [docker port]

 

6.将镜像推送到dockerhub

 

$ sudodocker push kjfure/dockerfile_web

 

7.删除一个镜像

$sudodocker -rmi kjfure/dockerfile_web

Dockerhub 直接界面删除




【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值