3、Docker容器调试及构建实践指南

Docker容器调试及构建实践指南

1. 容器调试基础

在日常使用容器的过程中,常常需要了解正在运行的容器的具体情况。然而, docker ps 命令往往无法提供足够的信息来全面排查问题。在这种情况下, docker logs 命令是首选。

docker logs 命令用于显示容器发出的所有输出,包括标准输出(stdout)和标准错误输出(stderr)。例如,启动一个NGINX容器并访问其托管页面后,可以使用以下命令查看日志:

$ docker run -d \
             -p 8080:80 \
             nginx
06ebb46f64817329d360bb897bda824f932b9bcf380ed871709c2033af069118
$ # 用浏览器访问页面 http://localhost:8080
$ docker logs 06ebb46f
172.17.0.1 - - [02/Aug/2017:01:39:51 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "Mozilla/5.0 (Window
2017/08/02 01:39:51 [error] 6#6: *1 open() "/usr/share/nginx/html/favicon.ico" failed (2: No 
172.17.0.1 - - [02/Aug/2017:01:39:51 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 169 "-" "Mo
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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