4、Docker使用指南:从基础到高级应用

Docker使用指南:从基础到高级应用

1. Docker API与命令行工具

Docker官网提供了丰富的API文档。随着生态系统的成熟,针对各种流行语言都出现了强大的Docker API库实现。Docker维护了Python和Go的SDK,但第三方维护的库往往更出色。例如,第三方的Go和Ruby库功能更丰富,而且随着Docker新版本的发布能快速更新。

大多数可以通过Docker命令行工具完成的操作,通过API也能相对轻松地实现。不过,有两个明显的例外,即需要流式传输或终端访问的端点,比如运行远程shell或在交互模式下执行容器。在这些情况下,使用可靠的客户端库或命令行工具通常会更方便。

2. 容器网络

虽然Docker容器主要由运行在主机系统上的进程组成,但在网络层,它们的行为通常与其他进程有很大不同。Docker最初只支持单一的网络模型,现在则提供了一系列强大的配置选项,能满足大多数应用程序的需求。大多数人会使用默认的配置,即桥接模式。

桥接模式可以这样理解:每个Docker容器就像一个私有网络中的主机,Docker服务器充当虚拟网桥,容器则是其后面的客户端。网桥是一种网络设备,可将一侧的流量复制到另一侧。因此,你可以把它看作一个小型虚拟网络,每个容器就像连接到该网络的主机。

实际的实现方式是,每个容器都有自己的虚拟以太网接口,连接到Docker网桥,并被分配一个IP地址。Docker允许你将主机上的单个或多个端口绑定并暴露给容器,这样外部世界就能通过这些端口访问容器。流量在到达容器之前,会经过一个代理,该代理也是Docker守护进程的一部分。

Docker会从未使用的RFC 1918私有

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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