docker基础学习

本文介绍了Docker,它是基于镜像和容器的概念,并非虚拟机和操作系统。因作者未完全研究明白,推荐了Docker安装的参考文章。Docker只能运行在64位系统,给出了mac版、windows版的安装文章链接,还推荐了mac上操作的文章。

docker据说是挺强大的一个东西哈,不是虚拟机,不是操作系统,是镜像和容器的概念,由于珊妹儿还没有研究明白,所以在这里给大家推荐的是珊妹儿参考过的文章(大部分都是链接,有耐心的可以学一下哈,有百利而无一害的呦^_^)。。。

首先打头阵的是docker的安装:

请注意,由于 Docker 的局限性,Docker 只能运行在64位的系统中。

这里请参考(mac版)https://www.runoob.com/docker/macos-docker-install.html 大家都知道,docker原本是开发出来给运维人员使用的,并没有windows上的版本,但是后来发现使用者大多数都是开发者,所以后期又开发出了windows版本https://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.htmlhttps://docs.docker.com/docker-for-windows/install/)。由于珊妹儿是mac操作,所以以下介绍都是在mac上的操作,不过我还是为了我的那几个粉丝,给你们推荐个windows上docker的文章https://liuxiaowei574.github.io/2017/05/23/docker/,windows的更多操作有时间后期给大家补充上哈!

mac上的操作给大家推荐个文章http://dockone.io/article/1852

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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