docker常用命令

docker常用命令

 

 docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法。

  例如我们要查看 docker stats 指令的具体使用方法

 

 docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py
 -d:让容器在后台运行。
-p:将容器内部使用的网络端口映射到我们使用的主机上。

docker images 命令查看本地主机上已有的镜像

docker search [镜像名]  查看存放在DockerHub中的镜像,包含镜像名称的相关镜像都会列出来

 docker inspect  [镜像名]    查看镜像的详细信息

docker ps 来查看我们正在运行的容器

 docker port 可以查看指定 (ID或者名字)容器的某个确定端口映射到宿主机的端口号

 

docker logs -f  [ID或者名字] 可以查看容器内部的标准输出。

-f:让 docker logs 像使用 tail -f 一样来输出容器内部的标准输出。

 

docker top [ID或者名字] 来查看容器内部运行的进程 

 docker rm  [ID或者名字]] 命令来删除不需要的容器

docker image rm  [镜像名字] 删除本地镜像

docker pull [镜像名称]下载镜像

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值