docker jenkins

本文详细介绍如何配置系统防火墙以开放特定端口,并设置阿里云YUM源以优化软件包管理。此外,还提供了Docker的安装步骤,包括配置加速镜像、运行Jenkins容器及基本操作指南。

配置防火墙

systemctl start firewalld.service
firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=8000/tcp 
systemctl restart firewalld.service

配置阿里云yum源

yum install -y wget
mv /etc/yum.repos.d /etc/yum.repos.d.bak
mkdir /etc/yum.repos.d
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
yum clean all
yum makecache

安装 Docker

#使用yum安装docker
yum install -y yum-utils  device-mapper-persistent-data lvm2
yum-config-manager --add-repo  https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum install docker-ce -y
systemctl enable docker
systemctl start docker

配置docker加速镜像

mkdir -p /etc/docker
tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://eh3x8cdp.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

运行jenkins

#运行 - 使用jenkinsci/blueocean镜像,包含blueocean,也可以使用 官方镜像:jenkins
docker run --name=jenkins -p 8000:8080 -p 50000:50000 -idt jenkinsci/blueocean
#查看日志,首次启动日志中有密码串
docker logs -f jenkins
#停止
docker stop jenkins
#启动
docker start jenkins
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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