docker基本操作

1.启动docker

centos系统:service docker start

mac:可以通过图形化界面启动

2.寻找需要的镜像

docker search 镜像 (docker search django)

3.下载镜像

docker pull django

4.运行并进入docker 容器

docker run -i -t django /bin/bash   

run:启动一个容器

-i:表示启动一个可交互的容器

-t: 表示关联到容器的stdin和stdout

注意:在交互的容器里面可以输入exit退出整个容器并关闭,或者可以按 CTRL+PQ 退出交互而不停止容器。

5.后台运行docker

docekr run -d django /bin/sh -c 'while true;  do echo "Hello World;sleep 1;done"'

docker ps 可以查看正在运行的容器,得到具体容器信息。(docker ps -a 可以查看所有容器,包括停止运行的容器)

这时候可以输入docker log 容器ID  查看日志   docker kill 容器ID 可以关闭后台运行的容器。

6.docker 简单持久化

docker run -it -v /tmp:/home/django django /bin/bash

-v:挂载宿主机的/tmp 到容器内部的/home/django目录下,此时docker容器可以对宿主机文件进行操作。

7.宿主机和容器的端口映射

docker run -it -p 80:8000 -v /tmp:/home/django django /bin/bash

-p:将宿主机的80端口映射到容器的8000端口,此时访问宿主机的IP:80  就是访问容器内的8000端口。

8.进入后台运行的容器

docker attach 容器id







本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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