Docker安装以及基本命令:

本文详细介绍了Docker的安装步骤及常用命令,包括安装、启动、查看状态、开机自启等操作,同时提供了解决常见问题的方法。还涵盖了镜像搜索、下载、管理及容器的创建、启动、连接、执行命令、重启、停止、删除等核心操作。

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Docker安装以及基本命令:
yum -y install docker //安装docker
systemctl start docker //启动docker,未返回信息则启动
ps aux | grep docker //查看docker是否运行
systemctl enable docker //开机自启


  • 可能在安装过程中会因为系统中安装Google浏览器出现问题:
    • 解决:
rm -rf /etc/yum.repos.d/google-chrom.repo
yum clear all
  • 如果启动docker出现错误:
先查看错误
vi /etc/sysconfig/docker
OPTION

  • 虚拟机:

    • ifconfig:ip
    • ssh ip
    • 用户名
    • 密码
  • docker命令:

//搜索centos镜像
docker search [镜像名 eg: centos]
//下载镜像比较慢
docker pull 镜像名称:镜像版本 [lastest最新版本] 
docker pull centos:7
docker pull centos:lastest
//列出本地主机的所有镜像
docker images
//创建容器
docker run -i -t --name server1 centos /bin/bash
-i 可以在bash中输入
-t 可以在bash中输出
--name 指定容器名
centos /bin/bash
//查看容器:
exit 退出 
docker ps -a
会看但刚才创建的ccontainer信息


//启动容器
docker start 容器名


//查看容器
docker ps


//重启 容器
docker restart 容器名


//停止容器
docker stop 容器名
ps 之后就不会看到容器
//连接容器就像连接一台虚拟机:
docker ps
docker attach server1
docker attach id也可以

//exec外部运行容器内命令:
docker start server1
docker ps
docker exec server1 echo"hello world" 输出hello world 
//rm 删除容器
docker rm server1 (如果在运行就不可以这样删除,可以在rm 后加 -f 强制删除)


//rmi删除镜像
docker images
docker rmi centos:latest
docker images
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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