docker的简单操作

查看当前使用镜像:docker ps -a
查询镜像ID:docker images
删除镜像:docker rmi id

安装docker-compose:apt install docker-compose

批量暂停docker容器运行:docker stop $(docker ps -a | grep “arl” | awk ‘{print $1}’)
批量删除docker容器运行:docker rm $(docker ps -a | grep “arl” | awk ‘{print $1}’)
docker stop //停止容器
$() //返回在括号内运行脚本的结果
docker ps -a //列出所有容器的docker
| grep “xxx” //管道上一个命令的结果,grep以搜索包含字符串xxx的行
| awk ‘{print $1}’ //管道grep的搜索结果到awk命令,该命令被告知仅打印在第1列,其是容器的ID的值

修改镜像操作步骤:
1.进入你要修改的镜像
docker run -it ‘镜像id’ /bin/sh
2.做出你需要的改动
比如:vim main.py
3.生成新镜像
docker commit -m “备注” -a “作者” 容器id 镜像repository

### NEU-DET 和 GC10 数据集概述 NEU-DET 是一个用于检测工业缺陷的数据集,主要应用于钢铁表面缺陷识别领域。该数据集中包含了多种类型的钢材表面缺陷图像,旨在帮助研究人员开发更有效的缺陷检测算法[^1]。 GC10 样是一个专注于材料表面缺陷检测的数据集,特别是针对金属板材的十种不类型的常见缺陷。这些缺陷包括划痕、油斑、锈蚀等,在实际生产环境中非常普遍。通过使用这样的数据集可以训练机器学习模型来自动分类和定位各种缺陷位置。 ### 获取技术文档与资源下载途径 对于希望深入了解这两个数据集并获取相应资料的研究人员来说,通常可以从以下几个方面入手: #### 官方网站或论文发布平台 许多高质量的数据集都会伴随有详细的说明文件和技术报告,可以直接访问创建者提供的官方网站或者查阅原始发表的相关学术文章找到所需信息。 #### 开源社区贡献 GitHub 等代码托管平台上经常会有开发者分享自己基于特定数据集所做的项目实例以及配套的学习指南,这些都是非常好的参考资料来源之一。 #### 学术会议及期刊数据库 像IEEE Xplore Digital Library, Elsevier ScienceDirect 这样的在线图书馆收录了大量的关于计算机视觉领域的研究成果,其中不乏涉及如何利用上述提到的数据集来进行实验分析的内容描述。 ```bash # 使用搜索引擎查找官方网址或其他可靠渠道发布的最新版本的技术手册 google "NEU-DET official website" google "GC10 dataset documentation" # 访问知名开源软件库寻找相关实现案例 github search "NEU-DET implementation" github search "GC10 defect detection tutorial" ```
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