Docker简介

Docker容器技术解析

Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。

Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。

容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app),更重要的是容器性能开销极低。

Docker的主要目标是"Build,ship and run any app anywhere ",也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理,使用户的APP(可以是WEB应用或数据库应用等)及其运行环境能够做到"一次封装,到处运行"。

linux容器技术的出现就解决了这样一个问题,而docker就是在它的基础上发展过来的。将应用部署在docker容器上面,而docker容器在任何操作系统上都是一致的,这就实现了跨平台,跨服务器。只需要一次配置好环境,换到别的服务器上就可以一键部署好,大大简化了操作。

虚拟机是带环境安装的一种解决方案。

它可以一种操作系统里运行另一种操作系统,比如在Windows系统中运行Linux系统。应用程序对此毫无感知,因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样,而对于底层来说,虚拟机就是一个普通文件,不需要了就删掉,对其他部分毫无影响。这类虚拟机完美地运行了另一套系统,能够使应用程序,操作系统和硬件三者之间逻辑不变。

虚拟机的缺点:占用资源大,安装步骤冗余,启动慢。

由于虚拟机技术存在上述缺点,Linux发展出了另一种虚拟化技术:Linux容器

Linux容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。有了容器,就可以将软件运行所需的资源打包到一个隔离的容器中。容器与虚拟机不同,不需要捆绑一整套操作系统,只需要软件工作所需要的库资源和设置。系统因此变得高效轻量并保证部署在任何环境中的软件都能如一地运行。

 

Docker的应用场景

  • Web 应用的自动化打包和发布。

  • 自动化测试和持续集成、发布。

  • 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。

  • 从头编译或者扩展现有的OpenShift或Cloud Foundry平台来搭建自己的PaaS环境。

Docker 的优点

  • 1、简化程序:
    Docker 让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,便可以实现虚拟化。Docker改变了虚拟化的方式,使开发者可以直接将自己的成果放入Docker中进行管理。方便快捷已经是 Docker的最大优势,过去需要用数天乃至数周的 任务,在Docker容器的处理下,只需要数秒就能完成。

  • 2、避免选择恐惧症:
    如果你有选择恐惧症,还是资深患者。Docker 帮你 打包你的纠结!比如 Docker 镜像;Docker 镜像中包含了运行环境和配置,所以 Docker 可以简化部署多种应用实例工作。比如 Web 应用、后台应用、数据库应用、大数据应用比如 Hadoop 集群、消息队列等等都可以打包成一个镜像部署。

  • 3、节省开支:
    一方面,云计算时代到来,使开发者不必为了追求效果而配置高额的硬件,Docker 改变了高性能必然高价格的思维定势。Docker 与云的结合,让云空间得到更充分的利用。不仅解决了硬件管理的问题,也改变了虚拟化的方式。

docker和传统虚拟化方式的不同之处:

  • 传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整的操作系统,在该系统上再运行所需应用进程。
  • 容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟。因此容器比传统虚拟机更轻便
  • 每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统,容器之间的进程不会相互影响,能区分计算机资源。
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
(清零流程:进维修模式—打开软件清零) 一、清零操作 第一步:打印机进入维修模式(查看维模式进法)。 第二步:废墨计数器:一般选【主要】 ,如报错002请选择【全】或【其它选项】。清零须用USB线把打印机接上电脑,进入维修模式放上纸,再点【清零】操作,提示【恭喜您!成功啦!】重开打印机清零完成。 报错提示: 1. 如报错006 001 005说明没进到维修模式。 2. 报错009说明硬件有问题,可点【读取】查看错误代码, 正常关闭打印机排除硬件问题再操作。 3. 报错002说明有废墨计数器未选对或软件不支持该型号。 4. 打印机有其它硬件问题时,点了【清零】后软件变灰不提示成功,过一分钟直接关打印机重开即可。 二、维修模式的进法(不同机型进法不同,认真阅读再操作) [G1800 G2800 G3800 G4800 IP8780 IP7280 IX6880 IX6780 MG3580 MG3680 TS5080 TS6080 TS6020......]维修模式方法如下: 1.先关闭电源 打印机放纸 2.按下【停止】键,再按【电源】 键。(两键都不松开) 3.当电源灯点亮时,不松【电源】键,只松【停止】键 4.连按5次【停止】键,两键同时松开。 5.电源灯长亮,进入成功。(有时两个灯) [G1810 G2810 G3810 G4810 G5080 G6080 G8080 GM2020 GM4080 TS3380 TS3480 TSS708 TS5120 TS5320 TS5180 TS6120 TS6180 TS6280 TS6220 TS6380 TS6320 TR4580 TR4520 TR7520] 维修模式方法如下: 1.先关闭打印机电源,机子里放纸,按下【电源】键不放手。 2.当电源灯亮时,不松【电源】键,连按5次【停止】键,两键同时松开。 3.电源灯长亮
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