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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




内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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