docker and go language

Docker与Go
最新推荐文章于 2024-09-29 21:58:15 发布
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本文介绍了为何选择使用Go语言来编写Docker。通过分析Go语言的特点及其对于Docker项目的适用性, 展示了Go语言在容器化技术领域的优势。
Go语言跨平台开发：交叉编译与Docker结合
Golang编程笔记的博客
05-23 531
本文旨在为Go语言开发者提供一套完整的跨平台开发解决方案，涵盖从本地交叉编译到基于Docker的自动化构建流程。我们将探讨如何结合这两种技术优势，实现更高效、更可靠的跨平台应用交付。文章首先介绍Go语言的跨平台特性，然后深入交叉编译技术，接着探讨Docker在Go开发中的应用，最后展示如何将两者结合实现更优的跨平台工作流。交叉编译(Cross-compilation): 在一个平台上生成另一个平台可执行程序的过程容器化(Containerization): 将应用及其依赖打包到标准化单元中的技术。
Golang热重载开发：Docker环境下的实现方案
Golang编程笔记的博客
04-23 751
在Golang开发过程中，传统的开发模式往往需要开发者在代码修改后手动停止并重新启动应用程序，这一过程不仅繁琐，而且会浪费大量的时间，尤其是在开发和调试阶段。热重载开发可以在代码发生变化时自动重新编译和运行应用程序，大大提高了开发效率。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，能够为应用提供一个隔离且一致的运行环境，使得应用在不同的开发、测试和生产环境中都能稳定运行。
golang 通过docker 搭建 ocr识别
gitxuzan
07-08 4218
开源gosseract 地址 gosseract 首先下载docker 和docker-compose ，具体的查看官网 注意 docker版本和docker-compose 版本一致 gosseract 在源码中找到dockerfile 文件如下(做了稍微的修改，只安装golang 和 tesseract-ocr/)： ##### docker build -f docker_file -t otiai10:0.1 . # This is a working example of settin
制作Go程序的Docker容器（以及容器和主机的网络问题）
ZhongUncle的博客
11-18 1084
今天突然遇到需要将 Go 程序制作成 Docker 的需求，所以进行了一些研究。方法很简单，但是官方文档和教程有些需要注意的地方，所以写本文进行记录。 首先介绍一下示例程序，示例程序是一个 HTTP 服务器，会显示sin(r)/r的图像，如下：新建一个目录draw-surface，然后在里面新建一个draw-surface.go文件，内容为：在容器中运行构建Docker映官方文档很奇怪，Containerize your application 中介绍说用docker init来新建所需的文件，但是
docker 命令
hnsqls的博客
12-01 441
【代码】docker 命令。
如何在Ubuntu 18.04上使用Docker和Nginx部署Go Web应用程序
08-12 388
The author selected the Free and Open Source Fund to receive a donation as part of the Write for DOnations program. 作者选择了免费开放源基金来接受捐款，这是Write for DOnations计划的一部分。 介绍 (Introduction) Docker is the m...
centos7下部署Docker+Jenkins+Gitlab+Golang持续集成环境
无风的雨
04-17 3790
前言 持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。 随着DevOps理念和敏捷理念的发展，以及微服务方案的 通过采用自动化工具，实现项目的持续集成，加快项目的迭代。 ...
超详细Python教程——Docker容器技术详解
月流霜的专栏
07-23 1796
软件开发中最为麻烦的事情可能就是配置环境了。由于用户使用的操作系统具有多样性，即便使用跨平台的开发语言（如Java和Python）都不能保证代码能够在各种平台下都可以正常的运转，而且在不同的环境下我们安装的软件需要依赖的软件包也是不一样的。那么问题来了，我们安装软件的时候可不可以把软件运行的环境一并安装？我们是不是可以把原始环境一模一样地复制过来呢？
docker——容器化部署
m0_48853274的博客
09-29 6350
- Docker是基于Google公司推出的Golang语言开发而来，基于Linux内核的Cgroups、NameSpace，以及Union Fs等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。 - 对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。 - 利用Docker可以实现开发，测试，生产环境的部署一致性，极大的减少运维成本。
【docker】第7篇 使用 Docker Engine API 进行开发（docker相关镜像操作）
Fanjufei的博客
11-07 562
Docker提供了Docker Engine API与Docker daemon交互，Docker提供了Go和Python版本的SDK。本质上Docker Engine API是一个RESTful的接口，可以通过HTTP请求操作。
华南农业大学Linux综合性实验：使用Docker/Docker-Compose完成三种语言（Java、PHP、Go）的环境搭建
ssxxzzyybaba的博客
06-17 1197
本博客只对编写Dockerfile/Docker-Compose的过程进行阐述，仅是对实验过程的一次记录，不会对如何连接服务器的过程进行解释。请确保自己服务器上的端口已经放行。本人完成实验大约在一个月前，因此博客的内容是一个月的记录，在6月上旬国内镜像下架了一批，不保证仍能够正常拉取镜像。
Docker
qq_45769329的博客
11-06 5812
从基础到深入学习Docker
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip
12-07
FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip
docker grade
03-29
Does it go beyond the basic requirements and add value to the overall solution? Overall, the grade of a Docker project will depend on how well it meets these criteria and any additional requirements...
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