1、Docker 实践指南:从基础到生产的全方位解析

Docker 实践指南:从基础到生产的全方位解析

1. Docker 概述

Docker 自 2013 年开源以来,发展迅猛,到 2018 年已在 GitHub 上获得近 50,000 颗星和超过 14,000 个分支,还得到了 Red Hat、IBM、Microsoft、Google、Cisco 和 VMWare 等公司的大量拉取请求。它满足了众多软件组织的关键需求,即能够以开放灵活的方式构建软件,并在不同环境中可靠、一致地部署。使用 Docker 构建、传输和运行应用程序,无需学习新的编程语言、购买昂贵的硬件,也无需进行大量的安装和配置工作。

2. Docker 基础
2.1 Docker 是什么及用途
  • 定义 :Docker 是一种容器化技术,可将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器,确保在不同环境中都能一致运行。
  • 优势 :解决了软件部署过程中环境不一致的问题,提高了开发和部署效率。
  • 关键概念 :包括镜像(Image)、容器(Container)和仓库(Registry)。镜像是容器的模板,容器是镜像的运行实例,仓库用于存储和分发镜像。
2.2 构建 Docker 应用
  • 创建新 Docker 镜像的方法
    • 编写 Dockerfile:这是一种文本文件,包含了一系列用于构建镜像的指令。
    • 例如,以下是一个简单的
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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