4、Docker 容器构建与管理全攻略

Docker 容器构建与管理全攻略

一、Docker 镜像构建基础

1.1 简单 Node.js 镜像构建

在构建 Docker 镜像时,我们可以通过 Dockerfile 来描述构建过程。以下是一个简单的 Dockerfile 示例:

# Copy all of the app files into the image 
COPY . .
# The default command to run when starting the container 
CMD [ "npm", "start" ]

构建镜像的步骤如下:
1. 从 Docker Hub 的 node:16 镜像开始,这是一个预配置好的包含 Node.js 16 的镜像。
2. 设置工作目录,为后续命令提供基础路径。
3. 初始化 Node.js 依赖,先将 package.json package-lock.json 复制到镜像中,然后使用 RUN 命令安装必要的依赖。
4. 复制除 node_modules 之外的程序文件到镜像中, node_modules 会通过 .dockerignore 文件排除。
5. 指定容器运行时要执行的命令。

创建 simple-node Docker 镜像的命令如下:


                
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值