docker学习3(最后篇)

本文详细介绍Docker数据卷的概念及使用方法,包括数据卷的特点、如何在容器中添加数据卷、数据卷容器的创建与使用等。文章还介绍了Dockerfile的基础知识及其常用指令。

docker容器数据卷

介绍

当我们在使用docker容器的时候,会产生一系列的数据文件,这些数据文件在我们关闭docker容器时是会消失的,但是其中产生的部分内容我们是希望能够把它给保存起来另作用途的,Docker将应用与运行环境打包成容器发布,我们希望在运行过程钟产生的部分数据是可以持久化的的,而且容器之间我们希望能够实现数据共享

特点:

1.数据卷可以在容器之间共享或重用数据

2.数据卷中的更改可以直接生效

3.容器的持久化

4.数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

5.容器间继承

数据卷命令操作

容器内添加

1.直接命令添加

docker run -it -v /宿主主机绝对路径目录:容器内目录 镜像名

2.查看数据卷是否挂载成功

docker inspect 容器id

3.dockerFile添加

  1. 构建dockerFile文件:

     FROM centos
     VOLUME ["/dataVolumeContainer1","/dataVolumeContainer2"]
     CMD echo "finished,--------success1"
     CMD /bin/bash
    
  2. 使用bulid生成镜像

     docker bulid -f /dockerfile -t cm/centos
    
  3. 查看镜像

     docker images
    
  4. 对应的宿主主机目录地址可以通过该命令查看到

     docker inspect 容器id
    

数据卷容器

说明

命名的容器挂载数据卷,其它容器通过挂载这个(父容器)实现数据共享,挂载数据卷的容器,称之为数据卷容器

特点

容器之间配置信息的传递,数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用他为止

命令–volumes-from

示例:docker run -it  --name doc02 --volumes-from doc01 cm/centos
说明:
	doc02是容器名称
	doc01是容器名称
	doc02的容器卷继承doc01的容器卷

dockerfile

dockerfile是什么

dockerfile是用来构建docker镜像的构建文件,是由一系列命令和参数构成的脚本

注意:

1.每条保留字指令都必须为大写字母且后面要跟随至少一个参数
2.指令按照从上到下,顺序执行
3.#表示注释
4.每条指令都会创建一个新的镜像层,并对镜像进行提交

dockerfile保留字指令

  1. FROM
    基础镜像,当前新镜像基于哪个基础镜像
  2. MAINTAINER
    镜像维护者的姓名和邮箱
  3. RUN
    构建容器时需要运行的命令
  4. EXPOSE
    当前容器对外暴露出的端口
  5. WORKDIR
    指定在容器创建后,终端默认登录进来的工作目录
  6. ENV
    用来构建镜像过程中设置环境变量
  7. ADD
    将宿主主机下的文件拷贝到镜像且ADD命令会自动处理URL和解压tar压缩包
  8. COPY
    类似ADD,拷贝文件和目录到镜像中,
  9. VOLUME
    容器数据卷,用于数据保存和持久化工作
  10. CMD
    指定一个容器启动时要运行的命令
    DockerFile中可以有多个CMD命令,但只有最后一个生效
    CMD会被docker run 之后的参数替换掉
  11. ENTRYPOINT
    指定一个容器启动时要运行的命令
    命令不会被替换掉
  12. ONBULID
    当构建一个被继承的DockerFile时运行命令,父镜像在被子镜像继承后父镜像的onbulid被触发
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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