Docker

本文参考菜鸟教程,介绍了Docker的使用方法。包括启动方式,运行前检查命令,启动容器时各参数的含义及用法,如指定容器名称、端口映射、挂载目录等。还讲解了容器管理,如删除、停止、启动等操作,以及镜像管理,如列出、获取镜像等,最后给出了镜像加速和实例问题解决办法。

参考菜鸟教程 https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html

1. 启动docker

命令行启动 或点击图标app启动
2. 运行前检查
$ docker 查看所有命令
$ docker --version
$ docker info
$ docker images 查看当前所有镜像

3. 启动容器:docker run imageID

–name 容器名称,用一个有意义的名称命名即可。
-i -t 保留命令行运行(之后可以输入命令)
-p 7777:8888
7777是宿主机暴露出来的端口号,8888是容器内jupyter服务器的端口号。
-d:让容器在后台运行。
-v : 表示需要将本地哪个目录挂载到容器中,格式:-v <宿主机目录>:<容器目录>
eg:~/tensorflow:/notebooks/data
将本地的~/tensorflow文件夹挂载到新建容器的/notebooks/data下(这样可是实现本地文件和docker文件互通)
tensorflow/tensorflow为指定的镜像,默认标签为latest(即tensorflow/tensorflow:latest)
-w 指定其为工作目录
在这里插入图片描述
后台:
在这里插入图片描述

		runoob@runoob:~/python$ docker run  -v $PWD/myapp:/usr/src/myapp  -w /usr/src/myapp python:3.5 python helloworld.py
	命令说明:
		-v :$PWD/myapp:/usr/src/myapp :将主机中当前目录下的myapp挂载到容器的/usr/src/myapp
		-w :/usr/src/myapp :指定容器的/usr/src/myapp目录为工作目录
		python helloworld.py : 使用容器的python命令来执行工作目录中的helloworld.py文件

3. 容器管理

 $ docker ps  -a  //使用 docker ps 来查看我们 **正在运行** 的容器

在这里插入图片描述

docker rm +容器名 //删除容器时,容器必须是停止状态,否则会报错
docker rm $(docker ps -a -q)
docker stop +ID 或者名字
docker start +容器名 //已经停止的容器,我们可以使用命令 docker start 来启动。
在这里插入图片描述
其他:
docker port +(ID 或者名字)//容器的某个确定端口映射到宿主机的端口号
docker logs [ID或者名字] //可以查看容器内部的标准输出。
docker top +容器名 //查看容器内部运行的进程
docker inspect +容器名 //查看 Docker 的底层信息。它会返回一个 JSON 文件记录着 Docker 容器的配置和状态信息。

4. 镜像管理

docker images //列出本地主机上的镜像
REPOSITORY:表示镜像的仓库源
TAG:镜像的标签(可以理解为不同的版本号)
IMAGE ID:镜像ID
CREATED:镜像创建时间
docker pull 获取新镜像

	Crunoob@runoob:~$ docker pull ubuntu:13.10

我们可以从 Docker Hub 网站来搜索镜像,Docker Hub 网址为: https://hub.docker.com/
我们也可以使用 docker search 命令来搜索镜像
在这里插入图片描述
ps:
镜像加速
mac:http://f971cfe6.m.daocloud.io加入deamon-Registry mirrors

实例:
1、docker ps或docker images
Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?
原因:未打开docker,启动docker图标,直至展示running
2、打开后发现需要指定运行目录
ls查看当前目录结构,选择映射目录
再停掉容器:
docker stop 362f8b09c8f43517957423b23f5e0d07ffa164864170262ec14150f2ad267
再打开的时候加-v 参数

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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