Docker初识01

大背景介绍下:Docker是一个开源的应用容器引擎,也有人描述docker是一种linux容器管理引擎。Docker基于GO语言开发,遵循Apache2.0协议开源。Docker主要让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的linux机器上,实现虚拟化。

我个人了解Docker,觉得最形象的一句话是:打破'代码即应用'观念  从系统环境开始,自底至上打包应用。程序员只负责移交代码的时代会慢慢远去,站在交付人的角度,docker的这种交付方式更受欢迎。

什么人需要了解docker?我个人觉得更多的是运维以及后台开发人员的需求更大。当然感兴趣什么人都可以学习,我以前认识的一位朋友是英语老师,竟然在寒假学习Jquery。一个弄微商的朋友对区块链感兴趣,我当时震惊了,可能在当前时代,什么职业都避免不了学习网络知识。

docker的应用场景:

1、web应用的自动化打包和发布。

2、自动化测试核持续集成、发布。

3、在服务环境中部署核调整数据库或其他后台应用。

当然有人就会疑问docker与虚拟机有什么区别呢?这个问题的回答很简单:

docker,容器和虚拟机共享内核

虚拟机 ,宿主机OS上运行虚拟机OS

下面就写几个docker常用的命令:

 docker  ps  查看容器创建

 docker images 查看镜像

docker inspect 364 查看容器进本信息

docker update 更新应用配置,例如内存限制    eg:docker update -m 100m 364

docker rm 364

docker exec -it 364 sh  从宿主主机到容器

exit 返回退出

docker build -t="lb:v1" . 

docker events 监听所有docker状态

等等,docker的命令太多了,这些命令更多的是大家借助 -help命令去自己查询,看命令的具体含义,这是学习任何知识的基本技能。

PS:有一条命令也经常会用到:查看linux内核版本 cat /proc/version  或者  uname -a  因为docker 命令支持的是Linux 3.10以上内核版本。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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