docker compose快速入门

开篇Docker compose是一种docker容器的任务编排工具

官方地址:https://docs.docker.com/compose/
 
1.compose简介

1.1 compose是什么?
compose是定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过编写,您可以使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后,使用单个命令创建并启动配置中的所有服务。
 
1.2 docker compose的特点?
- 本质:docker 工具
- 对象:应用服务
- 配置:YAML 格式配置文件
- 命令:简单
- 执行:定义和运行容器
 
2.compose快速入门
docker compose 安装
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#安装依赖工具
sudo apt-get install python-pip -y
#安装编排工具
sudo pip install docker-compose
#查看编排工具版本
sudo docker-compose version
#查看命令帮助
docker-compose --help
PIP 源问题
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#用pip安装依赖包时默认访问https://pypi.python.org/simple/,
#但是经常出现不稳定以及访问速度非常慢的情况,国内厂商提供的pipy镜像目前可用的有:
 
#在当前用户目录下创建.pip文件夹
mkdir ~/.pip
#然后在该目录下创建pip.conf文件填写:
[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
compose简单配置文件
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#创建compose文件夹
:~$ mkdir -p ./docker/compose
#进入到文件夹
:~$ cd ./docker/compose
#创建yml文件
:~$ vim docker-compose.yml
docker-compose.yml 文件内容
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version: '2'
services:
  web1:
    image: nginx
    ports:
      - "9999:80"
    container_name: nginx-web1
  web2:
    image: nginx
    ports:
      - "8888:80"
    container_name: nginx-web2
运行一个容器
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#后台启动:
docker-compose up -d
#注意:
    #如果不加-d,那么界面就会卡在前台
#查看运行效果
docker-compose ps
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,很大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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