11、Docker 容器操作、日志管理与监控全解析

Docker 容器操作、日志管理与监控全解析

1. 进入容器并探索 shell

要进入一个 Docker 容器的 shell,可以使用如下命令:

sudo docker-enter 3c4f916619a5 /bin/bash

进入容器后,我们可以查看容器内正在运行的进程:

ps -ef

输出结果可能如下:

UID        PID  PPID  C STIME TTY          TIME CMD
root         1     0  0 22:12 ?        00:00:00 /bin/bash
root        12     1  0 22:16 ?        00:00:00 ps -ef

这表明当我们让 Docker 启动 bash 时,容器内仅运行了这一个进程,没有其他进程自动启动。需要注意的是,Docker 容器默认不会像完整的虚拟机那样在后台启动任何服务,它的轻量化特性决定了不会启动 init 系统。如果需要运行完整的 init 系统,需要手动指定。

在容器内,可用的命令可能有限。由于容器基于 Ubuntu 发行版,可以使用 apt-get 安装更多软件包,但这些更改仅在当前容器的生命周期内有效,修改的是容器的顶层,而非基础镜像。

2. 返回命令执
【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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