13、容器运行技巧大揭秘

容器运行技巧大揭秘

在容器运行的过程中,有许多实用的技巧可以帮助我们更高效地管理和使用容器。下面将为大家详细介绍几种常见的容器运行技巧。

1. 使用 Resilio Sync 实现分布式卷

在团队进行 Docker 实验时,可能需要在团队成员之间共享大量数据,但又没有足够资源搭建共享服务器。传统的复制文件方式在团队规模变大时会变得难以管理。这时可以使用 Resilio Sync 来解决这个问题。

1.1 原理

Resilio 是一种去中心化的文件共享技术,通过它可以在互联网上共享卷。其工作原理是:Resilio 服务器是一个 Docker 容器,拥有要共享的 /data 卷;Resilio 客户端拥有本地的 /data 卷,并与第一台主机的 Resilio 服务器进行同步。不同主机上的容器可以通过挂载 Resilio 客户端或服务器的卷来实现数据共享。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    subgraph Host1
    A(Resilio Server):::process --> B(Container):::process
    end

    subgraph Host2
    C(Resilio Client):::process --> D(Container):::process
    C --> E(Container):::process
    end

    A -. 共享密钥 .-> C
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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