docker 数据管理

容器中的数据可以存储在数据卷和数据卷容器中;

数据卷的使用:

数据卷的使用类似Linux挂载文件目录,通俗讲,数据卷是一个可以供容器使用的特殊目录;

数据卷的创建:

  • docker run -ti --name ubuntu -v /Data ubuntu:16.04 bash在这里插入图片描述
    此时,根目录下有一个Data目录,这个目录就是刚才讲的数据卷。

数据卷的删除:

数据卷是用来长期存储数据的,因此数据卷的生命周期独立于容器;
一个数据卷可以同时被多个容器挂载;
容器结束后数据卷并不会被删除,要删除数据卷的话使用 -v 参数;

  • docker rm -v ubuntu在这里插入图片描述
    注:删除最后一个挂载有数据卷容器的时候需要使用 -v 参数来删除数据卷,否则之后清理这些数据卷会很麻烦;

挂载一个宿主机的目录作为数据卷:

  • docker run -ti --name -v /home/captain/demo/:/Data ubuntu:16.04 bash
    在这里插入图片描述
    该命令会把宿主机的目录 /home/admin/demo 挂载到容器的 /Data 目录下;
    注:正常情况下,宿主机目录挂载到容器后,容器可以访问到宿主机目录中的内容的,但现在容器中 ls Data 时没有任何数据,不知道是否时win10子系统的原因;

docker 挂载数据卷的默认权限是读写,可以通过 :ro 选项将权限改为只读:

  • docker rm -v ubuntu #先删掉刚才创建的数据卷挂载在宿主机上的容器
  • docker run -it --name ubuntu -v /home/captain/demo/:/Data:ro ubuntu:16.04 bash

数据卷容器的使用:

数据卷容器也是一个普通的容器,只是专门作数据卷供其他容器挂载使用;
首先,创建数据卷容器:

  • docker run -itd -v /Data --name ubuntu ubuntu:16.04在这里插入图片描述
    其次,创建另一个容器挂载刚才创建的数据卷容器:
  • docker run -it --volumes-from ubuntu --name use_data_volumes ubuntu:16.04
    在这里插入图片描述
    注:
    数据卷容器被挂载的时候不必保持运行;
    如果删除了容器 ubuntu 和 use_data_volumes,数据卷不会被删除;如果想要删除数据卷,应该使用docker rm -v 容器名;
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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