docker常用命令

本文总结了Docker的一系列常用命令,包括查看容器和镜像状态、管理容器和镜像、容器内执行命令等操作。适合Docker初学者快速上手。
docker ps
docker -compose ps

查看所有镜像的列表:docker images

保存镜像到一个tar包; -o, --output="" Write to an file :docker save -o test.tar protection_server2

删除一个或多少容器:docker rm fb0868cb83e4 81d78616a832 9a52a941c4bc 0b4d8ac28af1

删除image:docker rmi b44b87ae7835

从tar 镜像归档中载入镜像:docker load -i test.tar

停止一个运行中的容器 :docker stop image

运行一个docker:docker run -d -p 8090:8080 -v portlogpath:/home/xxx/xxxxx/logs -t new_image
同时映射log至本地

在运行的容器中执行命令:docker exec -it container_id

将容器的状态保存为镜像:docker commit (此时指定新image name)
load 后的image name 来自commit时的指定
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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