8、Docker 容器创建与配置详解

Docker 容器创建与配置详解

1. 容器技术发展背景

早在 21 世纪初,像 Google 这样需要将应用扩展到互联网规模的公司,就开始推动容器技术的发展,以便在布满计算机的数据中心之间更方便地分发应用。部分公司为内部使用维护了支持容器的自定义内核。随着 Linux 社区对容器功能需求的认识不断提高,Google 还将其部分支持容器的工作贡献到了主流 Linux 内核中。

2013 年末,在 Docker 发布几个月后,Google 开源了其内部使用多年的容器引擎 lmctfy。此时,Docker 已在媒体上被广泛讨论,它以易用性和先进技术的完美结合脱颖而出。此后,虽然也有其他有潜力的容器引擎发布,如 CoreOS Rocket,但 Docker 已占据领先地位。

1.1 CoreOS Rocket 简介

CoreOS Rocket 是一个开源的容器运行时,旨在解决 CoreOS 认为的 Docker 容器化方法及其支持工具集存在的严重缺陷。是否选择 CoreOS 的方案,需根据自身需求判断。

2. Docker 容器创建基础

2.1 创建容器的命令

通常,我们使用 docker run 命令来启动容器,但实际上它是将两个步骤合并为一个的便捷命令。第一步是使用 docker create 命令从基础镜像创建容器,第二步是使用 docker start 命令执行容器。

docker create docker run

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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