docker初学

最新推荐文章于 2025-07-29 17:36:55 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-29 17:36:55 发布 · 166 阅读 · 0

本文主要介绍了Docker的安装及基本使用方法，包括通过Dockerfile构建镜像的具体指令，并演示了如何利用Maven插件及Docker命令来创建和管理镜像。
Docker 初学者教程
我码玄黄的博客
02-11 779
Docker是轻量级应用容器引擎，包含镜像、容器等基本概念。本文介绍在Ubuntu上安装Docker的步骤及基本操作，如拉取镜像、运行容器等。Docker可简化应用部署和管理，建议探索高级功能。
Docker初学
weixin_56172466的博客
04-26 392
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包应用以及依赖到一个可以抑制的容器中，然后发布到流行的Linux机器上，实现虚拟化。容器完全使用沙盒机制，他们不依赖与任何语言，相互之间不会有任何接口。：帮助安装Linux应用，部署应用。1，Docker运行开发中将应用，依赖，函数库，配置一起打包，形成可移植镜像。2，Docker应用运行在容器中，使用沙箱机制，相互隔离Docker镜像中包含运行环境，包括系统的函数库，仅依赖系统的Linux内核，因此可以在任意Linux系统运行。
Docker初学者需要了解的几个知识点(三)：Docker引擎与Docker Desktop
yongyuandeziji的博客
07-29 887
Docker 引擎是容器管理的核心动力，Linux 系统和 Windows 服务器可单独安装该引擎，通过命令行操作管理容器；而普通 Windows 系统（非服务器版）则需借助集成了引擎的图形化工具 Docker Desktop 来管理容器。
docker初学笔记
鹏的博客
04-28 1541
Docker的基本组成 docker利用容器（Container）独立运行的一个或一组应用； 容器时用镜像创建的运行实例 容器可以被启动、开始i、停止、删除。每个容器都是相互隔离的】保证安全的平台； docker相当于一个精简版的虚拟机，只保留了运行应用是所需要的库（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等和运行再其中的应用程序），摒弃了硬件模拟等； docker三要素 镜像（images）相当于每个容器的模板 容器（container）每个容器的实例，应用都是部署在容器中的 仓库（repos
docker 初学
小松鼠米老鼠
06-27 210
作为一个菜鸟刚开始看的头大，找了几个网站慢慢研读下。 留做参考 https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html http://www.docker.org.cn/index.html https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/install/centos.html ...
Docker初学者指南
faithful1的博客
07-12 1221
什么是docker?Docker 是一种虚拟化技术，它将应用程序及其依赖项打包到一个称为容器的标准化单元中。与传统的虚拟机不同，Docker 容器共享主机操作系统的内核，因此更轻量、启动更快、性能更高。**通俗回答：**开发了一个项目，可以在本机运行。比如这个项目需要依赖很多的库，如果别人的机器或者服务器想要运行这个项目就得一个个安装这些库并配置环境。工作量可能及其繁琐。但是有了docker就可以直接部署上线了。
Docker 初学笔记
YuQiao0303的博客
11-18 708
简介 因与同事公用GPU服务器，采用docker来实现环境的相互隔离。这里记录一下。 比如我们有两个人AB要开发同一torch版本下的deeplearning项目，还有两人CD要用同一个tensorflow版本的项目。大家希望彼此的环境，文件，操作等互不影响。 解决方案是，用两个镜像，一个torch一个tf；四个容器，ABCD各一个。 docker中有两个重要概念，镜像（Image）和容器（Container）。镜像就像一个装系统用的光盘，是只读的；容器就像用这个光盘装好的系统（虚拟机），可以修改，对容器的
docker初学者的建议
xinxinaitoutou的博客
02-26 299
镜像（Image）：只读模板（如 Ubuntu + Nginx 的预装环境），不可修改，通过 Dockerfile 构建。从简单场景开始（如单容器 Web 服务），逐步掌握网络、存储和编排（如 Kubernetes），避免过早陷入复杂架构。仓库（Registry）：存放镜像的仓库，默认是 Docker Hub（类似 GitHub）。容器（Container）：镜像的运行实例，可读写，但停止后默认丢失数据（需挂载卷持久化）。可视化工具：Portainer（管理容器的 GUI 工具，适合新手）
docker初学记录
m0_37155951的博客
03-11 800
$ docker run -it busybox sh 其中，it为interactive tty的缩写，运行该命令后，即可使用shell命令对docker内部进行操作，在此之前，我们是与本机linux系统进行交互操作的，运行该命令后，我们进入与busybox这一docker进行命令行交互的模式 教程中说要运行： docker run -d -P --name static-site prakhar1989/static-site 然后运行： $ docker port static-site
精选资源
docker初学者+tomcat和nginx启动镜像（详细过程）
01-17
大学生学习使用docker-初学者
KSpeeder-Store_一个基于DPanel的轻量级容器应用商店平台_提供一键部署常用容器镜像的便捷解决方案_支持图形化界面浏览和安装推荐应用_特别适合Docker初学者和追.zip
08-15
KSpeeder-Store 对于那些刚刚接触 Docker 或者对容器技术了解不多的初学者来说，是一个非常理想的工具，它简化了容器镜像的部署过程，降低了学习曲线。 DPanel 作为该平台的后端支持，是一个强大而灵活的管理面板，...
docker-beginner:Docker初学者教程
04-11
码头工人 Docker初学者教程
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Docker初学者指南：Tomcat和Nginx镜像启动详解
Docker 初学者指南 - 使用 Docker 启动 Tomcat 和 Nginx 镜像 在本文中，我们将详细介绍如何使用 Docker 启动 Tomcat 和 Nginx 镜像，这将是一个非常有价值的学习资源，尤其适合大学生学习使用 Docker。 Tomcat ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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