docker学习一——docker简介

本文深入探讨Docker作为轻量级虚拟化技术的优势,对比传统虚拟机,介绍其镜像、容器、仓库三大核心概念,及如何提升内存利用率、缩短启动时间,并在持续集成中发挥关键作用。
为什么使用docker

docker是一种虚拟化技术,跟传统的虚拟机相比有很大的优势,不用占用太大的内存消耗,充分利用宿主机内存,启动时间以倍数比例减少,以及在持续集成方面都会展现出很大的优势。

传统的虚拟机技术:需要首先进行硬件虚拟,再进行软件虚拟,这样会特别占用宿主机内存,这也是为什么一台电脑上装了虚拟机以后会很卡的原因。
传统的虚拟机技术
docker技术:只需要在宿主机上装一个docker服务,就可以在docker服务上安装各种容器,容器间互相隔离,利用宿主机的内核,不用再虚拟出一套硬件以及运行完整的操作系统等额外开销,就会节省很多内存。
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docker和虚拟机的对比总结:
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docker基本概念

docker一共包括三个概念:镜像、容器、仓库。也就是说这三个概念连起来就是整个docker的生命周期

镜像

docker镜像是一个特殊的操作系统,就是说除了提供容器运行所需要的库和资源以外基本上不提供别的数据,只是保证你的系统可以正常启动即可,后续就是根据个人需要重新构建。

docker的存储时分层的,所以docker镜像并不是由一个文件组成的,而是由一组文件系统组成的,或者说是由多层文件系统联合而成的。

在构建镜像的时候会一层一层构建,前一层是后一层的基础,每一层构建完就不会在发生改变,后一层上的任何改变只发生在自己的一层,比如,删除前一层文件的操作,实际不是真的删除前一层的文件,而是仅在当前层标记为该文件已删除,在最终容器运行的时候,虽然看不到这个文件,但是实际上该文件会一直跟随镜像。

容器

镜像和容器的关系就像是类和对象的关系。
容器得运行实质是进程,但是与真正得宿主机进程不太一样,他有自己的root系统,可以看作是一个小的Linux系统,容器内的进程是运行在一个隔离的环境中,所以说比在宿主机上运行更加安全。
镜像使用的是分层存储,容器也是一样,容器是在镜像的基础上添加的容器存储层,数据存在容器中是不安全的,一旦容器被删除,容器内的数据也会被删除,所以如果想实现数据的持久化,可以使用数据卷的技术,挂载到本地目录,即使容器被删除,数据还可以持久保存。
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镜像运行起来以后就是在镜像的基础上添加的容器层

仓库

docker仓库就是集中存放镜像的地方。通常来说,一个仓库会包含同一个软件的不同版本的镜像,而标签就常用于对应软件的各个版本,我看通过<仓库名>:的形式来指定具体是这个软件的哪个版本的镜像,如果不给标签,将以latest作为默认标签,这在拉取镜像的时候表现明显。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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