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Docker快速部署教程
最新推荐文章于 2024-12-26 08:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30371793/article/details/52353591

docker作为去年比较火的一款快速部署工具，正好最近闲来无事就去学习饿了下

首先是安装docker


sudo apt-get install apt-transport-https 

 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 36A1D7869245C8950F966E92D8576A8BA88D21E9 

vi /etc/apt/sources.list.d/docker.list
     deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial main


sudo apt-get update


sudo apt install lxc-docker

安装完后尝试启动docker

sudo service docker start


在执行docker  info

sudo docker info


Containers: 7
 Running: 0
 Paused: 0
 Stopped: 7
Images: 3
Server Version: 1.12.1
Storage Driver: aufs
 Root Dir: /var/lib/docker/aufs
 Backing Filesystem: extfs
 Dirs: 18
 Dirperm1 Supported: true
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: cgroupfs
Plugins:
 Volume: local
 Network: host null bridge overlay
Swarm: inactive
Runtimes: runc
Default Runtime: runc
Security Options: apparmor seccomp
Kernel Version: 4.4.0-24-generic
Operating System: Ubuntu 16.04 LTS
OSType: linux
Architecture: x86_64
CPUs: 4
Total Memory: 7.539 GiB
Name: lkzlr
ID: XQ32:AKBQ:DQFN:E3GQ:BYSC:ZQMZ:KYXZ:7YUF:EOIN:7PO7:2QYC:FRY4
Docker Root Dir: /var/lib/docker
Debug Mode (client): false
Debug Mode (server): false
Username: lkzlr
Registry: https://index.docker.io/v1/
WARNING: No swap limit support
Insecure Registries:
 127.0.0.0/8


若输出如上面列表则安装成功


然后去下载镜像

sudo docker pull ubuntu:14.04

示例下载ubuntu 14.04的镜像


然后运行他

sudo docker run -i -t ubutnu:14.04 /bin/sbin

若要后台运行则加上参数-d


运行后就对他进行配置跟ubuntu 14.04 的配置一致   http://blog.youkuaiyun.com/qq_30371793/article/details/50387589


配置完成后退出docker


然后去 hub.docker.com 注册用户登陆并创建库


创建完成后在终端里面登陆docker账号

sudo docker login

并输入账号密码


登陆完成后将镜像加入后台运行

然后去提交容器到自己的docker 库


sudo docker commit 运行时的容器id 账号/库名:tag名

sudo docker push账号/库名:tag名


qq_30371793
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基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
docker学习路径
03-03
<think>嗯，用户想了解Docker的学习路径。首先我得理清楚Docker的基础知识，然后分步骤来规划。可能用户是刚开始接触容器技术，需要从最基础的概念讲起。 首先应该介绍Docker是什么，为什么需要它。然后安装和环境配置，这部分可能需要涵盖不同操作系统的安装步骤，比如Windows、macOS和Linux。接着是基本命令，像镜像和容器的管理，这部分比较实用，用户可能需要实际操作例子。 接下来是Dockerfile和镜像构建，这是关键部分，用户需要学会如何自定义镜像。之后是数据管理和网络配置，这些在实际项目中很重要，比如卷的使用和容器间通信。然后是Docker Compose，处理多容器应用，用户可能会用到这个来部署复杂应用。 高级部分可能需要包括Docker Swarm和Kubernetes的基础，但用户可能暂时不需要太深入，可以简要提一下。最后是安全性和最佳实践，确保用户了解如何安全地使用Docker。 还要考虑用户可能的应用场景，比如开发、测试或者生产环境部署。可能需要推荐一些实践项目，比如搭建Web应用，帮助用户巩固知识。另外，学习资源方面，官方文档和社区资源很重要，可以推荐一些书籍或者在线课程。 需要检查是否有遗漏的部分，比如是否提到监控和日志管理，或者与其他工具集成，比如CI/CD。不过作为学习路径，可能先集中在核心内容，高级话题可以后续扩展。 最后，确保结构清晰，步骤由浅入深，让用户能够循序渐进地学习。避免使用过于专业的术语，保持解释的易懂性。同时，注意使用正确的Markdown格式，特别是数学公式部分，不过在这个问题中可能用不上，但需要遵守系统指令中的格式要求。</think>以下是分阶段Docker学习路径（建议配合实践操作）： 一、基础入门阶段（1-2周） 1. 核心概念理解 - 容器与虚拟机的本质区别（资源隔离 vs 硬件虚拟化） - 镜像分层存储原理（联合文件系统） - 容器生命周期管理（创建→运行→停止→销毁） 2. 环境搭建 ```bash # Linux安装示例 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker sudo systemctl enable --now docker ``` 3. 基础指令实践 ```bash docker run -d -p 80:80 --name web nginx:alpine # 启动Nginx容器 docker exec -it web sh # 进入容器shell docker logs --tail 50 web # 查看日志 ``` 二、进阶应用阶段（2-4周） 1. Dockerfile编写技巧 ```dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"] ``` 2. 数据持久化方案 ```bash docker volume create db-data docker run -d -v db-data:/var/lib/mysql mysql:8.0 ``` 3. 网络配置实践 ```bash docker network create app-net docker run -d --net=app-net --name db redis:6 docker run -d --net=app-net -p 8080:80 webapp ``` 三、生产级部署阶段（1-2个月） 1. Docker Compose编排 ```yaml version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - redis redis: image: "redis:alpine" ``` 2. 镜像优化策略 - 多阶段构建（减少最终镜像体积） - 安全扫描（使用docker scan） - 镜像签名验证 3. 容器监控方案 ```bash docker stats # 实时资源监控 docker run -d -p 8080:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock dockersamples/visualizer ``` 四、持续学习建议 1. 官方文档精读（https://docs.docker.com） 2. 实验平台练习（推荐Play with Docker） 3. 参与社区项目（Docker GitHub仓库issue区） 4. 云原生技术延伸（Kubernetes、Service Mesh） 重点实践项目建议： 1. 构建完整LNMP环境 2. 实现CI/CD流水线 3. 搭建微服务架构演示系统 4. 容器安全加固实验 避坑指南： - 避免使用latest标签 - 容器内不要存储重要数据 - 生产环境限制容器资源配额 - 定期更新基础镜像版本 学习资源推荐： - 《Docker——容器与容器云（第2版）》 - 极客时间《深入剖析Kubernetes》（前4章） - Docker官方认证课程（DCA） - Katacoda交互式学习平台 建议每天保持1小时实践时间，通过实际项目巩固知识体系。遇到问题时，善用docker inspect命令分析容器状态，多查阅Docker官方文档的CLI参考手册。
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