找出360云盘的离线下载

最新推荐文章于 2024-07-17 13:54:08 发布
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360云盘的离线下载功能被隐藏，不过只要改网址就可以找出来。

登陆网盘的后的网址为（每个人的网址前缀不同）：

http://c21.yunpan.360.cn/my


加后缀：

/?init=offline

如下：

http://c21.yunpan.360.cn/my/?init=offline
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【docker-compose】docker-compose的详细使用
linjun的博客
09-05 1万+
我们知道使⽤⼀个 Dockerfile 模板⽂件，可以让⽤户很⽅便的定义⼀个单独的应⽤容器。然⽽，在⽇常⼯作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现⼀个 Web 项⽬，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚⾄还包括负载均衡容器等，我们只能一个一个 ` 写dockerfile文件，然后bulid构建，run手动操作单个容器 ` Compose 恰好满⾜了这样的需求。
Docker容器回顾之运维篇●多实例管理
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
09-23 1952
前面我们回顾了docker的一些基本概念即运维操作命令，包括容器的启动原理，镜像，仓库，仓库注册，命令行启动一个容器实例，dockfile文件定义一个独立应用容器，那当我们启动多个容器，甚至想简化多个应用容器的管理，减少命令行的复杂参数，那又该如何管理和操作呢？其实，docker作为成熟的软件，已经给我们提供了这些解决方案，下面让我们看下Docker Compose、Docker Machine、Docker Swarm 集群管理是如何进行的。
Python-DockerSwarm模式集群操作API封装和SwarmUI的中间层应用
08-12
Docker Swarm 模式集群操作API封装和Swarm UI的中间层应用
如何使用Python写一个Docker远程管理工具_API数据的json格式化输出
坐公交也用券
06-27 379
一、前言 最近想自己手动写一个基于DockerAPI的远程管理工具，本系列文章将一直记录编写过程中遇到的问题及解决方法 相关链接： Dokcer远程访问实现类api功能 二、面临的问题 2.1、API数据混乱 一开始我写的代码是这样的 import json import requests url = 'http://1.1.1.11:2375/containers/json?all=1' r = requests.get(url) decoded = json.dumps(r.text).
Docker（三）portainer + Jenkins &后台 + python
weixin_45967615的博客
03-06 1676
一、使用Portainer部署Jenkins 1.在portainer中直接创建容器 2.创建成功，jenkins正在运行 3.服务器IP：8081访问成功，但需要密码，到服务器上找jenkins提示的目录 4.发现服务器上并没有这个目录 5.使用docker ps -a 查看容器，容器ID为：d1aa3bcf2754 6.使用命令：docker exec -u 0 -it d1aa3b...
自己写一个Python管理工具：如何去统计镜像数量？
坐公交也用券
06-28 457
一、前言 最近想自己手动写一个基于DockerAPI的远程管理工具，本系列文章将一直记录编写过程中遇到的问题及解决方法 相关链接： 第一篇：如何使用Python写一个Docker远程管理工具_API数据的json格式化输出 Dokcer远程访问实现类api功能 二、统计Docker镜像数量 首先使用Linux端查看Docker镜像列表 为了方便后期的数据筛选，对于相关对象（镜像/容器）的数量进行统计将会方便很多，下面附上Docker镜像数量的统计方法 import json impo.
【CentOS 7.6】Linux版本 portainer本地镜像导入docker安装配置教程，不需要魔法拉取！（找不着镜像的来看我）
励志成为会前后端、运维、云服务、嵌入式开发、AI和自动化技术的创业小老板！
07-05 1483
我本来根本不想写这篇博客，但我很不解也有点生气，优快云这么大没有人把现在需要魔法才能拉取的镜像放上来。你们都不放，根本不方便。我来上传资源。
52个有用的 Docker 工具
GY的的专栏
01-09 3186
Docker工具分类列表 编排和调度持续集成/持续部署（CI / CD）监控记录安全存储/卷管理联网服务发现构建管理 编排和调度 1. Kubernetes Kubernetes是市场上最实用的最受欢迎的容器编排引擎。最初作为一个Google项目开始，成千上万的团队使用它来部署生产中的容器。谷歌声称它每周使用Kubernetes运行数十亿个容器。 该工具通过将
Docker入门学习教程
我是一个博客
07-17 1306
Docker是一组平台即服务（PaaS）的产品。它基于操作系统层级的虚拟化技术，将软件与其依赖项打包为容器。托管容器的软件称为Docker引擎。Docker能够帮助开发者在轻量级容器中自动部署应用程序，并使得不同容器中的应用程序彼此隔离，高效工作。
Docker安装到使用
qq_43145585的博客
10-20 1901
Docker [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AtNgiUS8-1634697398686)(Docker.assets/image-20200606203315597.png)] 参考资料 官方文档：https://docs.docker.com/docker-for-windows/ 【官方文档超级详细】 仓库地址：https://hub.docker.com/ 【发布到仓库，git pull push】 b站教程：https://www.bilibili.
01.Portainer-容器界面化管理工具
LLCN的博客
08-04 703
以前总喜欢自己搭建一些好玩的服务，如Jellyfin，NextCloud等等，刚开始原生搭建时每次都要环境版本折腾一些时间，例如jdk，数据库，多个服务各自依赖的版本又有不同要求，并且如果需要换服务器，环境迁移时真的很痛苦。后来慢慢的docker火起来了。在我尝试接触docker后，我之后所有的服务有镜像的几乎全部使用docker去搭建，常见热门的一些好玩的项目几乎也都有官方的docker镜像，甚至我现在开发完的项目都是打包镜像后去进行部署，方便你我他。
portainer-ce-2.1.1升级至2.19.4
qq_37296445的博客
07-12 753
因老版portainer存在多用户拉取镜像回报偶发性异常问题；docker rm portainer 移除服务，
Docker 图形界面管理工具Portainer
Yosigo_的博客
08-01 421
Docker图形界面管理工具Portainer Portainer官网 1. 搜索查看镜像（portainer） [root@docker01 ~]# docker search portainer NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED portainer/portainer This Repo
Docker更新portainer-ce镜像容器（适用Synology）
天宇龙腾的博客
01-10 4002
【代码】Docker更新portainer-ce镜像容器（适用Synology）
Docker【portainer】容器可视化升级
菜鸡
12-27 3300
portainer 容器可视化升级 '停止 容器' lenovo@lenovo-laptop:~$ docker stop portainer portainer '删除 容器' lenovo@lenovo-laptop:~$ docker rm portainer portainer '获取 镜像' lenovo@lenovo-laptop:~$ docker pull portainer/portainer-ce Using default tag: latest latest: Pulling fro
Docker 可视化图形化工具 Portainer
qq_36306519的博客
05-17 734
Docker 可视化图形化工具 Portainer
Portainer更换新版本
csj50的专栏
03-07 2936
1、停止原有版本2、删除3、安装新版本参考资料：
安装Docker可视化工具Portainer原版英文版本
张俊杰 的博客
08-24 471
安装 搜索 [root@zjj101 /]# docker search portainer NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED portainer/portainer This Repo is now deprecated, use portainer/p…
Docker轻量级图形页面管理之Portainer
惊云
04-08 371
Docker轻量级图形页面管理之Portainer 本次以单机版为例 1，查看portainer镜像 docker search portainer [root@centos8 ~]# docker search portainer NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED portainer/portainer
猫箱用的ai框架
最新发布
03-18
<think>好的，我现在需要帮助用户推荐适合猫箱项目的AI框架。首先，用户提到的“猫箱项目”具体是指什么呢？根据参考内容，用户提到的Cats Demo是一个展示如何部署Docker应用的示例，主要功能是播放猫的GIF动画。而用户现在想寻找适用于该项目的AI框架，可能需要结合图像处理或动物行为识别等功能。 首先，我需要明确用户的需求。猫箱应用可能涉及猫咪的识别、行为分析、互动功能等。例如，通过摄像头识别猫咪的品种、动作，或者根据猫咪的行为触发某些互动，比如自动投喂、播放声音等。因此，用户可能需要一个能够处理图像或视频数据的AI框架，并且能够集成到Docker环境中，方便部署和管理。 接下来，我需要考虑哪些AI框架适合这些需求。常见的AI框架包括TensorFlow、PyTorch、OpenCV等。TensorFlow和PyTorch适合深度学习模型的开发和训练，而OpenCV则更适合图像处理和计算机视觉任务。此外，如果用户需要实时处理，可能需要考虑框架的性能和轻量化，比如使用TensorFlow Lite或ONNX Runtime。 另外，用户的项目已经使用了Docker和Traefik进行部署管理，因此推荐的AI框架需要能够方便地容器化，并且与现有架构兼容。例如，TensorFlow Serving可以用于部署训练好的模型，适合生产环境。而FastAPI或Flask可以作为后端服务框架，提供API接口供前端调用。 还需要考虑是否有预训练的模型可用，特别是针对猫咪的识别。例如，ImageNet上有预训练的模型可以识别多种物体，包括动物，但可能需要微调以适应特定的猫咪品种或行为。用户可能需要使用迁移学习，利用现有的模型如ResNet、YOLO（用于实时目标检测）等。 此外，如果用户希望实现互动功能，比如根据猫咪的动作触发响应，可能需要结合实时视频流处理和动作识别模型。这时，使用OpenCV进行视频流捕获，配合YOLO或MobileNet进行实时检测，可能是一个方向。 最后，用户可能需要一些工具来监控和管理AI模型的性能，比如Prometheus和Grafana进行监控，或者使用MLflow管理机器学习生命周期。这些工具可以集成到现有的Docker环境中，帮助用户更好地管理和维护AI组件。 总结下来，推荐的AI框架需要具备以下特点：支持图像/视频处理、易于容器化部署、有预训练模型可用、社区支持良好、能够与现有Docker和Traefik架构集成。基于这些考虑，我会列出TensorFlow、PyTorch、OpenCV、FastAPI等作为候选，并说明它们适用的场景和集成方法。</think>### 适合猫箱应用的AI框架推荐 猫箱项目（如Cats Demo）若需集成AI功能（如猫咪图像识别、行为分析或互动反馈），以下框架和工具可满足需求： #### 1. **TensorFlow/PyTorch（深度学习模型开发）** - **适用场景**：训练猫咪图像分类模型（如品种识别）、动作检测（如跳跃、抓挠）或生成式模型（生成猫的GIF动画）。 - **集成方式**： - 使用预训练模型（如ResNet、MobileNet）进行迁移学习，标注少量猫的图片微调模型。 - 部署时，通过TensorFlow Serving或TorchServe将模型封装为Docker容器，提供REST API接口[^1]。 - **示例代码**： ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights=&#39;imagenet&#39;) ``` #### 2. **OpenCV（实时图像处理）** - **适用场景**：实时视频流分析（如检测猫咪活动区域）、动态GIF合成或基础特征提取。 - **集成方式**： - 在Docker容器中运行OpenCV，处理摄像头输入或上传的猫咪图片。 - 结合背景减除算法（如MOG2）检测猫咪运动轨迹。 - **示例代码**： ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 调用摄像头 ``` #### 3. **YOLO（实时目标检测）** - **适用场景**：精准定位猫咪在画面中的位置（边界框标注），支持多猫识别。 - **集成方式**： - 使用YOLOv5或YOLOv8的预训练模型，通过Docker部署推理服务。 - 输出结果可用于触发互动（如猫咪靠近时播放声音）。 - **示例代码**： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO(&#39;yolov8n.pt&#39;) results = model.predict(source=&#39;cat_video.mp4&#39;) ``` #### 4. **FastAPI/Flask（API服务封装）** - **适用场景**：将AI模型封装为HTTP接口，供前端调用（如上传图片返回分析结果）。 - **集成方式**： - 使用FastAPI编写模型推理接口，通过Traefik配置HTTPS路由和负载均衡[^1]。 - **示例代码**： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/detect_cat") def detect_cat(image: UploadFile): # 调用模型处理图片 return {"result": "cat_detected"} ``` #### 5. **MLflow（模型生命周期管理）** - **适用场景**：记录模型训练参数、版本控制和部署监控。 - **集成方式**： - 在Docker集群中部署MLflow服务，与Portainer结合管理模型迭代[^1]。 --- ###
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