Docker的核心概念

本文详细介绍了Docker的三大核心概念:镜像、容器及仓库。镜像是创建容器的只读模板,容器则是镜像的运行实例,而仓库则用于集中存放镜像文件。

Docker镜像

Docker镜像(Image)类似于虚拟机镜像,可以将它理解为一个面向Docker引擎的只读模板,包含了文件系统。
镜像是创建Docker容器的基础。通过版本管理和增量的文件系统,Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有的镜像,用户设置可以从网上下载一个已经做好的应用镜像。

Docker容器

Docker容器(Container)类似于一个轻量级的沙箱,Docker利用容器来运行 和隔离应用。容器是从镜像创建的应用运行实例,可以将其启动、开始、停止、删除,而这些容器是相互隔离、互不可见的。
可以把容器看做一个简易版的Linux系统环境(这包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等),以及运行在其中的应用程序打包而成的应用盒子。
镜像自身是只读的。容器从镜像启动的时候,Docker会在镜像的最上层创建一个可写层,镜像本身保持不变。

Docker仓库

Docker仓库(Repository)类似于代码仓库,是Docker集中存放镜像文件的场所。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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