10、Docker使用指南:镜像管理、容器操作与日志处理

Docker使用指南:镜像管理、容器操作与日志处理

镜像拉取与更新

在使用Docker时,即便你拉取了最新版本的镜像,Docker也不会自动帮你更新本地的镜像,你需要自己负责更新。不过,当你基于 ubuntu:latest 的新版本镜像进行部署时,Docker会在部署过程中按需下载缺失的镜像层。

从Docker 1.6版本开始,可以使用镜像的摘要信息从Docker Hub或基于Docker Registry 2.0代码库的任何注册表中拉取特定版本的镜像。这样做的好处是,当你希望确保拉取的是某个特定构建的镜像,而不想依赖于可能被移动的标签时,这种方式就非常有用。例如:

docker pull ubuntu@sha256:2f9a...82cf
容器检查

当你创建了一个容器(无论是否正在运行),可以使用 docker 命令来查看容器的配置信息。这在调试时非常有用,同时也能获取一些有助于识别容器的其他信息。

下面是具体操作步骤:
1. 启动一个容器:

$ docker run -d -t ubuntu /bin/bash
3c4f916619a5dfc420396d823b42e8bd30a2f94ab5b0f42f052357a68a67309b
  1. 使用 docker ps 命令列出所有正在运行的容器,
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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