【云计算】Docker的安装

本文介绍了Docker的基础知识,包括其组成:镜像、容器和仓库。重点讲述了在CentOS系统上安装Docker的前提条件,强调了系统必须为64位且内核版本要求。此外,还解析了`docker run`命令的工作原理,它通过client-server结构与Docker守护进程交互,创建和管理容器。

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我想分享的云计算技能/知识点

Docker的安装

该技能/知识点的背景介绍

Docker的组成

Docker分为三个部分组成: 1.镜像 image 2.容器 container 3.仓库 repository

镜像:镜像就像一个模板,可以通过这个模板创建容器服务,比如有个tomcat镜像,我们要运行起来然后它就会变成一个容器(提供服务) 通过镜像可以创建多个容器,服务或者项目运行在容器中。

容器:Docker利用容器技术做到独立运行一个或者一组应用,通过镜像创建,有启动 停止,删除这种基础操作,可以把容器看成简易的linux。

仓库:存放镜像的地方,有公有和私有,共有所有人都可以访问,Docker Hub,阿里云等都有容器服务。

该技能/知识点实际运用

安装前提

Docker 运行在 CentOS 7上,系统要是64位,内核版本为 3.10 以上。

Docker 运行在 CentOS-6.5 或更高的版本的 CentOS 上,系统要是64位,内核版本为 2.6.32-431 或者以上。

uname -r 查看自己的内核
#第一步
#确定自己的内核以及系统没问题之后,进行一下卸载旧版本,如果报告未安装这些包,则没有问题。
yum remove docker \
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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