Docker-单节点 容器间单双向通信,容器间共享数据

本文详细介绍Docker容器间的网络通信机制,包括Link单向通信、Bridge双向通信的原理及应用,以及容器间如何通过宿主机目录映射实现数据共享。通过实例演示,帮助读者掌握Docker网络配置和数据管理技巧。

在Docker创建容器后,为容器生成一个虚拟ip。对外是不能链接的,对内是互通互联的。但是ip会改变

Link单向通信

docker run -d --name 自己容器的名称 images   创建容器时name声明
docker inspect 容器ID                   查看容器元数据,networksetting查看虚拟ip,根据虚拟ip可以在容器内部ping通其他容器,但不能用名称直接ping通

docker run -d --name 自己容器的名称 --link 目标容器名称 images  link链接目标容器
在容器内部可以直接用目标容器名称ping通。在工程中配置项目地址时,直接指定目标容器名称即可

Bridge双向通信

docker创建了一块虚拟网卡,绑定在同一块虚拟网卡的容器都可以互联互通。对外通信,是宿主机物理网卡和虚拟网卡的对应。

docker network ls  列出网络服务列表,默认会有一个docker容器与外部联通的网桥
docker network create -d bridge my-bridge  创建自己的网桥,-d 指定类型为网桥

docker network connect my-bridge web    将web容器和redis容器绑定在同一个网桥,即可互联互通
docker network connect my-bridge redis

容器间共享数据

宿主机下的目录内容,会映射到容器内的目录

docker run --name 容器名  -v 宿主机路径:容器内挂载路径 镜像名
docker run --name t1 -v /usr/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat

挂载点设置方式(–volumes-from),同一管理挂载点

创建共享容器
docker create --name webpage  -v /usr/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat /bin/true
共享容器挂载点,使用创建的共享容器配置
docker run --volumes-from webpage --name t1 -d tomcat
 
测试例子:更改宿主机下/usr/webapps,访问各个容器是同步修改,因为其实就是各个容器对宿主机目录的映射关系
docker create --name webpage -v /usr/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat /bin/true
docker run -d --name t1 -p 8000:8080 --volumes-from webpage tomcat
docker run -d --name t2 -p 8001:8080 --volumes-from webpage tomcat
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时与闭合程度双重标准,准确识别长时闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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