Docker学习-01

Docker三要素:镜像容器仓库

  1. Docker镜像就是一个只读的模板,镜像可以用来创键Docker容器,一个镜像可以创建很多个容器
Docker面向对象
容器对象
镜像
  1. Docker利用容器独立运行的一个或者一组应用。容器是用镜像创建的运行实例
    它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。
  2. 仓库是集中存放镜像文件的场所。
    仓库仓库注册服务器是有区别的。仓库注册服务器往往存放着多个仓库,每个仓库中有包含多个镜像,每个镜像又有不同的标签(tag)

Docker执行流程图

在这里插入图片描述

Docker 安装

1、centos6.8 安装Docker
  1. yum install -y epel-release
  2. yum install -y docker-io
  3. 安装后的配置文件:ls /etc/sysconfig/docker
    cat /etc/sysconfig/docker
  4. 启动docker后台服务:service docker start
  5. docker service 验证
2、centos7.0 安装Docker
# 以前安装过,需要执行这个命令卸载,否则跳过
>yum remove docker \
>                   docker-client \
>                   docker-client-latest \
>                   docker-common \
>                   docker-latest \
>                   docker-latest-logrotate \
>                   docker-logrotate \
>                   docker-engine


  1. yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
  2. docker官方默认仓库地址
    yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
    阿里云镜像仓库地址
    yum-config-manager \ --add-repo \ http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
  3. yum-config-manager --enable docker-ce-edge
    yum-config-manager --enable docker-ce-test
    4. yum-config-manager --disable docker-ce-edge
    5. yum install docker-ce

帮助文档:docker --help
在这里插入图片描述
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ctrl+p+q:退出容器,但不关闭

  1. docker exec -it [容器名] /bin/bash:重新进入容器中
  2. docker attach [容器名]:重新进入
    attach和exec区别

docker cp [容器名:容器内路径] 目的主机路径:从容器中拷贝文件到主机上面
el:> docker cp centos:/tmp E:\

docker ps -q:获取所有正在运行容器的ID
docker rm -f [容器名/ID]:强制删除正在运行容器
docker rm -f $(docker ps -q):强制删除所有容器
——————————————————————————————————————

将容器打包成新的镜像——commit

docker commit -a="用户名" -m="日志信息" [容器ID/容器名] 目录1/xxxxx:1.2:打包新的镜像
在这里插入图片描述

Docker容器数据卷

1、直接命令添加
  1. docker run -it 镜像名:简单的启动容器
  2. docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 镜像名:添加容器数据卷(容器和宿主机的数据能够同步)
    docker run -it -v D:\Code\Docker/myDataVolume:/dataVolumeContainer centos
  3. 命令带权限
    docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名:添加容器数据卷(容器和宿主机的数据能够同步)只读
2、DockerFile添加
  1. 构建dockerfile文件
# volume test
FROM centos
VOLUME ["/dataVolumeContainer1","/dataVolumeContainer2"]
CMD echo "finished,----------success1"
CMD /bin/bash

类似于下面
docker run -it -v /host1:/dataVolumeContainer1 -v /host2:/dataVolumeContainer2 centos /bin/bash

  1. 通过build去构建,生成镜像
    docker build -f [dockerfile的路径] -t [构建的镜像名字] .
    el:docker build -f /mydocker/Dockerfile -t zzyy/centos .
    ★★最后的.不要忘记了
    在这里插入图片描述

  2. run容器
    docker run -it --name centoslj lljjj/centos /bin/bash

**注意:**若Docker挂载主机目录Docker访问出现cannot open directory。:Permission denied错误。
解决办法:在挂载目录后面多加上一个--privileged=true
docker run -it -v D:\Code\Docker/myDataVolume:/dataVolumeContainer --privileged=true centos

★★★容器数据卷-容器间的传递共享

容器之间配置信息的传递,数据卷的周期一直持续到没有容器使用它为止!
docker run -it --name dc01 centos:容器dc01
docker run -it --name dc02 --volumes-from dc01 centos:容器dc02,继承至dc01
docker run -it --name dc03 --volumes-from dc01 centos:容器dc03,继承至dc01
dc01,dc02,dc03三个容器的数据都是共享的

  1. 当删除容器dc01时,dc02和dc03里面内容还存在,二者可以继续共享
  2. 在删掉容器dc01基础下,dc02里面发生改变,容器dc03也会改变;反之改变dc03,那么容器dc02也会改变
遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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