4、Docker容器化应用:从构建到调试与本地测试

Docker容器化应用:从构建到调试与本地测试

1. 多阶段构建容器

在容器构建中,多阶段构建是一种高效的方式。例如,有一个构建容器名为 buildstage ,负责构建代码,而运行时容器则使用精简的基础镜像,不包含编译工具。在多阶段构建的Dockerfile中,看起来像是将两个Dockerfile合二为一(每个都以 FROM 命令开头)。

第一个阶段使用包含Java编译器的完整OpenJDK基础镜像,专门用于编译应用程序;第二个阶段使用仅包含Java运行时环境的JRE基础镜像,只包含运行应用程序所需的内容。最终生成的生产容器只包含编译后的Java类和运行它所需的依赖项,而构建应用程序的第一个容器的中间产物在构建完成后实际上会被丢弃(技术上会保存在Docker缓存中,但不会包含在生产中使用的最终产物中)。

以下是运行示例的步骤:

$ cd Chapter02/2.1.8_MultiStage
$ docker build . -t compiled_code2
$ docker run compiled_code2
Hello Docker

还有一个使用多阶段构建过程编译服务器端Swift应用程序的示例,位于 Chapter02-swift/2.1.8_MultiStage 文件夹中,构建和运行方式相同。

2. 容器化服务器应用

前面的示例都是一次性运行的简单程序,而在Kubernetes中部署的最常见工作负载之一是HTTP服务,即监

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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