15、利用 Docker Compose 组织分布式解决方案

利用 Docker Compose 组织分布式解决方案

1. 升级应用服务

多次从同一个 Compose 文件运行 docker compose up 时,首次运行后不会有任何更改。Docker Compose 在运行时会将 Compose 文件中的配置与活动容器进行比较,除非定义发生变化,否则不会更改资源。这意味着可以使用 Docker Compose 管理应用程序升级。

例如,原本使用的数据库服务镜像为 dockeronwindows/ch03-nerd-dinner-db ,后来为数据库模式中的表添加了审计字段,并构建了新的数据库镜像 dockeronwindows/ch06-nerd-dinner-db 。在 ch06-docker-compose 目录中有第二个 Compose 文件 docker-compose-db-upgrade.yml ,该文件中除数据库使用新镜像外,所有服务定义与第一个文件相同:

nerd-dinner-db:
  image: dockeronwindows/ch06-nerd-dinner-db
  env_file:
    - db-credentials.env
  volumes:
   - db-data:c:database
  networks:
   - nd-net

在应用程序运行时,指定新的 Compose 文件名再次执行 docker compose up -d

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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