Docker技术实践

本文详细介绍了在CentOS7环境下使用阿里云源安装Docker 17.03.2的过程,包括设置仓库、安装及启动Docker服务。通过运行Hello World和Ubuntu镜像验证安装效果,并演示了构建、运行自定义镜像,以及操作Mysql镜像的具体步骤。

Docker技术实践

centos7 安装 docker17.03.2

采用国内阿里云安装


# Set up repository
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

# Use Aliyun Docker
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# 不指定版本号 默认安装最新版
sudo yum install docker-ce

在这里插入图片描述
安装结果如图

启动docker

# Start docker service
systemctl enable docker
systemctl start docker


# 重新加载设置  重启引擎
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

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可见能够正常启动docker

运行Helloworld

执行run hello world

docker run hello-world

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运行ubuntu镜像

执行命令

docker run -it ubuntu bash

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成功的安装并运行了ubuntu镜像

尝试输入指令成功
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显示docker信息

本地镜像库内容

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运行中的docker信息
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显示所有容器

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Mysql镜像

首先下载对应的镜像
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创建文件dockfile

FROM ubuntu
ENTRYPOINT ["top", "-b"]
CMD ["-c"]

构建镜像

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运行镜像

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启动服务器
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启动客户端
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查看sql数据库文件
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查看卷
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创建卷并挂载
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启动客户端并链接到服务器

docker run --name myclient --link mysql2:mysql -it mysql:5.7 bash

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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