14、Docker Swarm与网络基础:从部署到联网的全面指南

Docker Swarm与网络基础:从部署到联网的全面指南

1. Docker Swarm 清理与常用命令

在完成 Swarm 应用的部署和管理后,需要进行清理工作。如果你按照示例部署了一个包含两个服务、一个网络和一个卷的 Swarm 应用,可以使用以下命令进行清理:

1.1 删除 Swarm 应用

$ docker stack rm ddd

此命令会删除应用的网络和服务,但不会删除卷,因为 Swarm 将卷的生命周期与容器和服务解耦。

1.2 删除卷

在托管 redis 副本的节点上运行以下命令来删除卷:

$ docker volume rm ddd_counter-vol

1.3 删除 Swarm

在所有 Swarm 节点上运行 docker swarm leave 命令来删除 Swarm。最后删除领导节点,可能需要使用 --force 标志。

1.4 Docker Swarm 常用命令

命令 描述
docker swarm init 初始化一个新的 Swarm
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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