docker入门

Docker实战指南
本文详细介绍Docker常用命令,包括查看容器ID、文件路径、运行nginx服务等操作,同时讲解如何使用Dockerfile创建并定制容器,是Docker初学者及进阶者的实用手册。

                          Docker 常用的命令

查看container id

$ docker container /s -a

查看容器下文件路径

$docker exer -it ID /bin/bash

替换文件

$docker cp 文件 ID://容器下路径

运行nginx服务

$ docker run -p8080:80 -d nginx

-p  本地访问8080 映射到nginx 80端口

查看正在运行的container 

$ docker ps

dockerfile  创建新容器

目录下创建文件 Dockerfile(也可以用其他文件名 但是不是很推荐)

打开文件

FROM  alpine:latest   (可以理解为 你这个新建的容器继承一个父类)

MAINTAINER lsx  (给这个容器备注)

RUN apt-get  你要干的事

CMD echo ‘运行容器你要输出的内容’

保存

在这个目录下执行

$ docker build -t  '新容器的名字'  .(最后一个点 这个目录下)

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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