9、Docker化.NET和.NET Core应用开发及镜像管理全解析

Docker化.NET和.NET Core应用开发及镜像管理全解析

1. Docker化应用的灵活性与优势

在开发过程中,我们可以将解决方案拆分为多个容器,从而显著提升灵活性。例如,当点击“Find Dinner”链接回到原始Web应用时,我们只需替换容器就能迭代主页并发布新的用户界面(UI),而无需对应用的其他部分进行发布或测试。

不过,在这个简单示例中,集成的主页可能没有新ASP.NET Core版本的样式,因为主应用仅读取页面的HTML,而不读取CSS文件或其他资产。更好的方法是在容器中运行代理,并将其用作其他容器的入口点,这样每个容器都能提供其所有资产。

将解决方案拆分为三个容器带来了诸多好处:
- 构建阶段 :可以专注于提供最高价值的功能,而无需花费精力测试未更改的组件。
- 部署阶段 :能够快速且自信地发布,因为推送到生产环境的新镜像将与测试的完全一致。
- 运行阶段 :可以根据组件的需求独立扩展。

此外,还需要确保所有容器具有预期的名称,按正确顺序启动,并位于同一Docker网络中,以保证整个解决方案正常工作。

1.1 主要的容器化主题

  • 遗留.NET Framework应用容器化 :使它们成为优秀的Docker公民,并与平台集成以进行配置、日志记录和监控。
  • 数据库工作负载容器化 :使用SQL Server Express和Dacpac部署模型,构建可
【路径规划】(螺旋)基于A星覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域覆盖任务的设备路径设计;②用于学习理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优方向。
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