docker安装及基本命令

本文详细介绍了Docker在Ubuntu系统上的安装步骤,包括访问官方文档、安装过程及常见命令使用,如版本查看、信息获取、运行示例容器、容器与镜像管理等,并提供了免sudo执行Docker的配置方法。

1.官网,打开很慢https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/

跟着一步步走 安装

2.命令

docker --version

docker info
docker run hello-world 


docker ps 查看正在运行的容器

docker ps -a 查看所有容器

docker image ls 查看镜像列表

docker container ls -all 查看所有的容器

3.免sudo 执行 docker

(1)先确定是不是有docker的用户组,应该是有,检查一下子

  sudo groupadd docker

 (2)添加用户到docker 用户组

    sudo gpasswd -a 用户名 docker

    重启docker服务 

  sudo service docker restart

 注销

 再进入就能免sudo了 

 

 

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Spinoza/p/11560283.html

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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