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

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
Linux Docker是一个开源的容器管理平台,它使用户能够在虚拟化环境中运行和部署应用程序。下面是关于Linux Docker安装基本命令的解释: 1. 安装:在Linux中安装Docker需要运行一系列的命令。请访问官方网站(https://www.docker.com/)查找适合您的操作系统的安装程序。安装完成后,您需要配置Docker,将Docker服务启动,并将它与操作系统一起启动。 2. 启动:启动Docker容器可以使用“docker run”命令。这条命令会将您的容器启动,并返回一个容器ID号。如果您想更加详细地了解容器信息,您可以使用“docker ps”命令查询关于Docker容器的信息。 3. 停止:停止运行Docker容器可以使用以下命令: - Docker stop [容器 ID]:停止Docker容器。 - Docker rm [容器 ID]:删除Docker容器。 4. 构建镜像:当您需要一种特定的应用程序时,您可以构建一个Docker映像。这可以通过“docker build”命令来实现,您需要提供一个Dockerfile,它是用于指定映像内容的文件。 5. 导入和导出:您可以将您的Docker容器导入或者导出。此操作可以实现Docker容器的迁移或者备份。命令如下: - 导入:docker import [容器名称][路径或URL]。 - 导出:docker save -o [文件名].tar [容器名称]。 总之,上述是关于Linux Docker安装基本命令的解释。更多有关Docker的信息,请访问官方文档(https://docs.docker.com/)。
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