Docker常用命令

本文详细介绍了Docker的基础操作,包括如何启动、重启和关闭Docker服务,以及镜像和容器的相关命令,如查看、搜索、下载镜像,新建、启动、停止和删除容器等。此外,还涵盖了日志查看、容器进程信息、元数据检查和文件拷贝等高级操作,是Docker入门学习的实用指南。

打开docker

systemctl start docker

重启docker

systemctl restart docker

关闭docker

systemctl stop docker

一、帮助命令

1.显示docker版本信息

docker version

2.显示docker系统信息 包括镜像和容器的数量

docker info

3.帮助命令

docker --help


二、镜像命令

1.查看本地主机的镜像

docker images
-a 列出所有镜像
-q 只显示镜像id

2.搜索

docker search
–filter=STARS=3000 搜索镜像的STARS大于3000的
[docker search mysql --filter STARS=3000]

3.下载镜像 [分层下载 image核心 联合文件系统]

docker pull 镜像名[:tag]
不加版本号默认最新版本[latest]

docker pull mysql
docker pull mysql:5.7 指定版本下载

4.删除镜像

docker rmi -f [id|]

docker rmi -f $(docker images -aq) 删除所有镜像


三、容器命令

docker pull centos

1.新建容器并启动

docker run [参数] 镜像名字
–name Name 容器名字 mysql1 mysql2
-d 后台方式运行
-it 使用交互方式运行,进入容器查看内容
-p(小写) 指定容器端口

  • -p 主机端口:容器端口(主机端口映射到容器端口)
  • -p 容器端口

-P(大写) 随机指定端口

docker run -it centos /bin/bash 启动并进入容器

ls出来查看的是容器内部的centos的文件夹

2.列出所有的运行的容器

docker ps
-a 当前正在运行的+历史运行过的
-n=[num] 显示最近创建的[num]个容器
-q 只显示容器的编号

3.退出容器

exit 直接容器停止并退出
ctrl+p+q 容器不停止退出

4.删除容器

docker rm 容器id 删除指定容器,不能删除正在运行的容器
docker rm -f $(docker ps -aq) 删除所有容器
docker ps -a -q | xargs docker rm 删除所有容器

5.启动和停止容器

docker start 容器id 启动
docker restart 容器id 重启
docker stop 容器id 停止正在运行的
docker kill 容器id 强制停止

6.后台启动容器

docker run -d 镜像名
[坑]docker ps -a 会发现centos停止了

7.显示日志

docker logs

8.查看容器中进程信息

docker ps 容器id

9.查看容器元数据

docker inspect 容器id

10.进入当前正在运行的容器

docker exec -it 容器id /bin/bash

docer attach 容器id

exec 容器中开启一个新终端
attach 容器正在执行的终端

11.从容器内拷贝出来到主机top

docker cp 容器id:[容器内的]绝对路径A [主机的]绝对路径B

docker cp ab36a0ea8354:/home/test.cpp /home


四、其他

docker commit -m=“提交描述信息” -a=“作者” 容器id 目标镜像名:[tag]

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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