10、Docker镜像仓库的推送与拉取

Docker镜像仓库的推送与拉取

1. 运行镜像仓库容器

运行自己的镜像仓库可以让团队成员之间共享镜像,并利用快速的本地网络存储所有应用程序构建的输出,而无需依赖互联网连接。通常,我们会在一台可广泛访问的服务器上运行镜像仓库容器,其配置如下:
- 镜像仓库在服务器上的容器中运行。
- 客户端机器连接到服务器,使用本地镜像仓库来推送和拉取私有镜像。

为了使镜像仓库容器可访问,需要将容器的5000端口发布到主机的5000端口。仓库用户可以使用主机服务器的IP地址或主机名访问容器,这将成为仓库名称中使用的镜像仓库域名。

同时,还需要从主机挂载一个卷,以便将镜像数据存储在已知位置。当替换为新版本的容器时,仍可使用主机的域名访问,并且所有由前一个容器存储的镜像层仍然可用。

以下是在主机服务器上运行镜像仓库容器的示例,假设主机上有一个配置为E:盘的RAID阵列用于存储镜像仓库数据:

mkdir E:\registry-data
docker container run -d -p 5000:5000 -v E:\registry-data:C:\data dockeronwindows/ch04-registry

这里,卷被映射到容器内的C:\data,G:驱动器别名仅存在于容器内部。

2. 使用友好域名访问镜像仓库

在网络中,若容器运行在IP地址为192.168.2.146的物理机上,虽然可以使用192.168.2.146:5000作为镜像仓库域名来标记镜像,但这种方式不够灵活。更好的做法是使

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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