42、Docker实用技巧与安装使用指南

Docker实用技巧与安装使用指南

1. 系统调用与调试技巧

在使用Docker时,有时输出可能一开始让人困惑,但多次查看后就会相对容易理解。每一行输出代表对Linux内核的一次调用,这些操作在所谓的内核空间中执行,与用户空间不同,用户空间的操作由程序执行,无需将责任交给内核。

1.1 深入了解系统调用

如果你想了解特定系统调用的更多信息,可以运行 man 2 callname 命令。可能需要使用 apt-get install manpages-dev 或适合你包管理系统的类似命令来安装手册页。另外,在谷歌上搜索 “man 2 callname” 也可能找到所需信息。

1.2 Docker抽象的局限性

有时候,Docker的抽象会失效。例如,程序期望SELinux文件存在,但由于SELinux在容器中看似已启用,而实施细节保存在主机上,导致操作失败。

1.3 使用strace调试

使用 strace 调试并理解程序的交互方式是一项非常有价值的技术,不仅适用于Docker,也适用于更广泛的开发场景。如果你使用的是非常精简的Docker镜像,可能不想在容器中安装 strace ,此时可以从主机使用 strace 。具体步骤如下:
1. 使用 docker top <container_id> 查找容器中进程的PID。
2. 使用 strace -p <PID>

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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