20、Docker 容器化与全栈应用搭建指南

Docker 容器化与全栈应用搭建指南

1. Docker 基础操作

在指定目录下,我们可以使用 COPY 关键字将 package.json package-lock.json 文件添加到工作目录。由于 Node.js 应用默认运行在 3000 端口,所以使用 EXPORT 关键字选择 3000 端口进行 TCP 连接,这样就能从容器外部访问应用。

1.1 构建 Docker 镜像

要从 Dockerfile 创建 Docker 镜像,可使用 docker image build 命令。构建过程中,Docker 守护进程会读取 Dockerfile 并执行其中定义的命令,以下载和安装软件、将本地文件复制到镜像中并配置环境。在 Dockerfile 所在目录运行以下命令来构建镜像:

$ docker image build --tag nextjs:latest .
[+] Building 11.9s (10/10) FINISHED
 => [internal] load build definition from Dockerfile                   0.1s
 => => transferring dockerfile: 136B                                   0.0s
 => [1/2] FROM docker.io/library/node:current
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及其自动等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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