容器技术-docker4

news2024/10/5 19:11:20

一、docker资源限制

在使用 docker 运行容器时，一台主机上可能会运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。

CPU 和内存的资源限制已经是比较成熟和易用，能够满足大部分用户的需求。磁盘限制也是不错的，虽然现在无法动态地限制容量，但是限制磁盘读写速度也能应对很多场景。

至于网络，docker 现在并没有给出网络限制的方案，也不会在可见的未来做这件事情，因为目前网络是通过插件来实现的，和容器本身的功能相对独立，不是很容易实现，扩展性也很差。

资源限制一方面可以让我们为容器（应用）设置合理的 CPU、内存等资源，方便管理；另外一方面也能有效地预防恶意的攻击和异常，对容器来说是非常重要的功能。

系统压力测试工具stress

stress是一个linux下的压力测试工具，专门为那些想要测试自己的系统，完全高负荷和监督这些设备运行的用户。

1. cpu资源限制

1.1 限制CPU Share

什么是cpu share:

docker 允许用户为每个容器设置一个数字，代表容器的 CPU share，默认情况下每个容器的 share 是 1024。这个 share 是相对的，本身并不能代表任何确定的意义。当主机上有多个容器运行时，每个容器占用的 CPU 时间比例为它的 share 在总额中的比例。docker 会根据主机上运行的容器和进程动态调整每个容器使用 CPU 的时间比例。

例子：

  如果主机上有两个一直使用 CPU 的容器（为了简化理解，不考虑主机上其他进程），其 CPU share 都是 1024，那么两个容器 CPU 使用率都是 50%；如果把其中一个容器的 share 设置为 512，那么两者 CPU 的使用率分别为 67% 和 33%；如果删除 share 为 1024 的容器，剩下来容器的 CPU 使用率将会是 100%。

好处：

 能保证 CPU 尽可能处于运行状态，充分利用 CPU 资源，而且保证所有容器的相对公平；

缺点：

 无法指定容器使用 CPU 的确定值。

设置 CPU share 的参数：

 -c --cpu-shares，它的值是一个整数

我的机器是 4 核 CPU，因此运行一个stress容器,使用 stress 启动 4 个进程来产生计算压力：（无CPU限制）

[root@yixuan ~]# docker pull progrium/stress
[root@yixuan ~]# yum install -y htop
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it progrium/stress --cpu 4
stress: info: [1] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [9] forked

在另外一个 terminal 使用 htop 查看资源的使用情况：

上图中看到，CPU 四个核资源都达到了 100%。

为了比较，另外启动一个 share 为 512 的容器：

1.先将没有做限制的命令运行起来
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it progrium/stress --cpu 4
2.在开启一个终端，运行做了CPU限制的命令
[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -c 512 progrium/stress --cpu 4
stress: info: [1] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [9] forked
3.在开启一个终端执行htop命令
[root@yixuan ~]# htop

因为默认情况下，容器的 CPU share 为 1024，所以这两个容器的 CPU 使用率应该大致为 2：1，下面是启动第二个容器之后的监控截图：

两个容器分别启动了四个 stress 进程，第一个容器 stress 进程 CPU 使用率都在 60% 左右，第二个容器 stress 进程 CPU 使用率在 30% 左右，比例关系大致为 2：1，符合之前的预期。

1.2 限制CPU 核数

限制容器能使用的 CPU 核数

-c --cpu-shares 参数只能限制容器使用 CPU 的比例，或者说优先级，无法确定地限制容器使用 CPU 的具体核数；从 1.13 版本之后，docker 提供了 --cpus 参数可以限定容器能使用的 CPU 核数。这个功能可以让我们更精确地设置容器 CPU 使用量，是一种更容易理解也因此更常用的手段.

--cpus 后面跟着一个浮点数，代表容器最多使用的核数，可以精确到小数点二位，也就是说容器最小可以使用 0.01 核 CPU。

限制容器只能使用 1.5 核数 CPU：

[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpus 1.5 progrium/stress --cpu 3
stress: info: [1] dispatching hogs: 3 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [8] forked

在容器里启动三个 stress 来跑 CPU 压力，如果不加限制，这个容器会导致 CPU 的使用率为 300% 左右（也就是说会占用三个核的计算能力）。实际的监控如下图：

可以看到，每个 stress 进程 CPU 使用率大约在 50%，总共的使用率为 150%，符合 1.5 核的设置。

如果设置的 --cpus 值大于主机的 CPU 核数，docker 会直接报错：

[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpus 8 progrium/stress --cpu 3  #启用三个进程做测试
docker: Error response from daemon: Range of CPUs is from 0.01 to 4.00, as there are only 4 CPUs available.
See 'docker run --help'.

如果多个容器都设置了 --cpus ，并且它们之和超过主机的 CPU 核数，并不会导致容器失败或者退出，这些容器之间会竞争使用 CPU，具体分配的 CPU 数量取决于主机运行情况和容器的 CPU share 值。也就是说 --cpus 只能保证在 CPU 资源充足的情况下容器最多能使用的 CPU 数，docker 并不能保证在任何情况下容器都能使用这么多的 CPU（因为这根本是不可能的）。

1.3 CPU 绑定

限制容器运行在某些 CPU 核

注：

一般并不推荐在生产中这样使用

docker 允许调度的时候限定容器运行在哪个 CPU 上。

案例：

假如主机上有 4 个核，可以通过 --cpuset 参数让容器只运行在前两个核上：

[root@yixuan ~]# docker run --rm -it --cpuset-cpus=0,1 progrium/stress --cpu 2 
stress: info: [1] dispatching hogs: 2 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [6] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [7] forked

这样，监控中可以看到只有前面两个核 CPU 达到了 100% 使用率。

2. mem资源限制

docker 默认没有对容器内存进行限制，容器可以使用主机提供的所有内存。

不限制内存带来的问题：

这是非常危险的事情，如果某个容器运行了恶意的内存消耗软件，或者代码有内存泄露，很可能会导致主机内存耗尽，因此导致服务不可用。可以为每个容器设置内存使用的上限，一旦超过这个上限，容器会被杀死，而不是耗尽主机的内存。

限制内存带来的问题：

限制内存上限虽然能保护主机，但是也可能会伤害到容器里的服务。如果为服务设置的内存上限太小，会导致服务还在正常工作的时候就被 OOM 杀死；如果设置的过大，会因为调度器算法浪费内存。

合理做法：

1. 为应用做内存压力测试，理解正常业务需求下使用的内存情况，然后才能进入生产环境使用
2. 一定要限制容器的内存使用上限，尽量保证主机的资源充足，一旦通过监控发现资源不足，就进行扩容或者对容器进行迁移如果可以（内存资源充足的情况）
3. 尽量不要使用 swap，swap 的使用会导致内存计算复杂，对调度器非常不友好

docker 限制容器内存使用量:

docker 启动参数中，和内存限制有关的包括（参数的值一般是内存大小，也就是一个正数，后面跟着内存单位 b、k、m、g，分别对应 bytes、KB、MB、和 GB):

-m --memory：容器能使用的最大内存大小，最小值为 4m

如果限制容器的内存使用为 64M，在申请 64M 资源的情况下，容器运行正常（如果主机上内存非常紧张，并不一定能保证这一点）：

[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -m 64m progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 64M --vm-hang 0
stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogvm worker 1 [6] forked
stress: dbug: [6] allocating 67108864 bytes ...
stress: dbug: [6] touching bytes in strides of 4096 bytes ...
stress: dbug: [6] sleeping forever with allocated memory

容器可以正常运行。
-m 64m：限制你这个容器只能使用64M
--vm-bytes 64M：将内存撑到64兆是不会报错，因为我有64兆内存可用。
hang:就是卡在这里。
--vm：生成几个占用内存的进程

而如果申请 150M 内存，会发现容器里的进程被 kill 掉了（worker 6 got signal 9，signal 9 就是 kill 信号）

[root@yixuan ~]# docker run --rm -it -m 64m progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 150M --vm-hang 0
stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogvm worker 1 [6] forked
stress: dbug: [6] allocating 157286400 bytes ...
stress: dbug: [6] touching bytes in strides of 4096 bytes ...
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 6 got signal 9
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (422) kill error: No such process
stress: FAIL: [1] (452) failed run completed in 1s

3. 限制IO

限制bps和iops
bps是 byte per second ，每秒读写的数量

iops是 io per second ，每秒IO的次数

注:目前Block I0限额只对direct IO (不使用文件缓存)有效。

可以同过下面的参数控制容器的bps和iops；

--device-read-bps:限制读某个设备的bps.
--devce-write-bps:限制写某个设备的bps.
--device-read-iops:限制读某个设备的iops.
--device-write-iops: 限制写某个设备的iops.

限制情况下：
[root@newrain ~]# docker run -it --device-write-bps /dev/sda:30MB ubuntu
root@10845a98036e:/# time dd if=/dev/zero of=test.out bs=1M count=800 oflag=direct
结果如下图1

不限制情况下：
[root@newrain ~]# docker run -it  ubuntu
root@10845a98036e:/# time dd if=/dev/zero of=test.out bs=1M count=800 oflag=direct
结果如下图2

图1

图2

二、端口转发

使用端口转发解决容器端口访问问题

-p:创建应用容器的时候，一般会做端口映射，这样是为了让外部能够访问这些容器里的应用。可以用多个-p指定多个端口映射关系。

mysql应用端口转发：

查看本地地址：

[root@yixuan ~]# ip a 
...
2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000
    link/ether 00:0c:29:9c:bf:66 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.246.141/24 brd 192.168.246.255 scope global dynamic ens33
       valid_lft 5217593sec preferred_lft 5217593sec
    inet6 fe80::a541:d470:4d9a:bc29/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever

运行容器：使用-p作端口转发，把本地3307转发到容器的3306，其他参数需要查看发布容器的页面提示

[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/mysql:5.7
[root@yixuan ~]# docker run -d --name mysql1 -p 3307:3306  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=Qf@123! daocloud.io/library/mysql:5.7
a4327dbddf665b4302c549320bff869b8a027c2e1eead363d84ce5d06acf2698

-e MYSQL_ROOT_PASSWORD= 设置环境变量，这里是设置mysql的root用户的密码

通过本地IP：192.168.246.141的3307端口访问容器mysql1内的数据库，出现如下提示恭喜你

1.安装一个mysql客户端
[root@yixuan ~]# yum install -y mysql
2.登录
[root@yixuan ~]# mysql -uroot -p'Qf@123!' -h 192.168.246.141 -P3307
Welcome to the MariaDB monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 3
Server version: 5.7.26 MySQL Community Server (GPL)

Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

MySQL [(none)]>

-P（大P）:当使用-P标记时，Docker 会随机映射一个 32768~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。如下：
[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/redis
[root@yixuan ~]# docker images
REPOSITORY                   TAG        IMAGE ID            CREATED           SIZE
daocloud.io/library/redis    latest     598a6f110d01        2months ago       118MB
[root@yixuan ~]# docker run --name myredis -P -d daocloud.io/library/redis
ca06a026d84a0605d9a9ce6975389a79f4ab9a9a043a03f088cd909c1fe52e29
[root@yixuan ~]# docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE                           COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
ca06a026d84a        daocloud.io/library/redis       "docker-entrypoint.s…"   22 seconds ago      Up 21 seconds       0.0.0.0:32768->6379/tcp             myredis

从上面的结果中可以看出，本地主机的32768端口被映射到了redis容器的6379端口上，也就是说访问本机的32768端口即可访问容器内redis端口。

在别的机器上通过上面映射的端口32768连接这个容器的redis

[root@docker-server2 ~]# yum install -y redis
[root@docker-server2 ~]# redis-cli -h 192.168.246.141 -p 32768
192.168.246.141:32768> ping
PONG
192.168.246.141:32768>

三、容器卷

把本地宿主机上面的某一个目录挂载到容器里面的目录去。这两个目录都不用提前存在，会自动创建

新卷只能在容器创建过程当中挂载

[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx -v /test:/test2 daocloud.io/library/nginx /bin/bash
root@86320e734cd1:/# ls
root@86320e734cd1:/# ctrl+p+q  #退出

测试：
[root@yixuan ~]# cd /test/
[root@yixuan test]# ls
[root@yixuan test]# touch a.txt 
[root@yixuan test]# cd
[root@yixuan ~]# docker exec -it testnginx /bin/bash
root@86320e734cd1:/# cd test2/
root@86320e734cd1:/test2# ls
a.txt

共享文件：
[root@yixuan ~]# mkdir /dir
[root@yixuan ~]# vim /dir/a.txt
123
[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx2 -v /dir/a.txt:/dir1/a.txt daocloud.io/library/nginx /bin/bash
root@f899be627552:/# cat dir1/a.txt 
123
root@f899be627552:/#
注意：如果是共享文件，修改宿主机上面的文件内容，容器里面的文件不会同步更新，如果在容器里面进行修改文件，本地会同步。

共享其他容器的卷（其他容器用同一个卷）：

[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx1 --volumes-from testnginx daocloud.io/library/nginx /bin/bash
root@50e6f726335c:/# ls
bin   dev  home  lib64	mnt  proc  run	 srv  test2  usr
boot  etc  lib	 media	opt  root  sbin  sys  tmp    var
root@50e6f726335c:/# cd test2/
root@50e6f726335c:/test2# ls
a.txt

实际应用中可以利用多个-v选项把宿主机上的多个目录同时共享给新建容器：

比如：

# docker run -it -v /abc:/abc -v /def:/def 1ae9

四、部署centos7容器应用

镜像下载：

[root@yixuan ~]# docker pull daocloud.io/library/centos:7

systemd 整合:

因为 systemd 要求 CAPSYSADMIN 权限，从而得到了读取到宿主机 cgroup 的能力，CentOS7 中已经用 fakesystemd 代替了 systemd 。 但是我们使用systemd，可用参考下面的 Dockerfile：

[root@yixuan ~]# mkdir test
[root@yixuan ~]# cd test/
[root@yixuan test]# vim Dockerfile
FROM daocloud.io/library/centos:7
MAINTAINER "soso"  soso@qq.com
ENV container docker

RUN yum -y swap -- remove fakesystemd -- install systemd systemd-libs
RUN yum -y update; yum clean all; \
(cd /lib/systemd/system/sysinit.target.wants/; for i in *; do [ $i == systemd-tmpfiles-setup.service ] || rm -f $i; done); \
rm -f /lib/systemd/system/multi-user.target.wants/*;\
rm -f /etc/systemd/system/*.wants/*;\
rm -f /lib/systemd/system/local-fs.target.wants/*; \
rm -f /lib/systemd/system/sockets.target.wants/*udev*; \
rm -f /lib/systemd/system/sockets.target.wants/*initctl*; \
rm -f /lib/systemd/system/basic.target.wants/*;\
rm -f /lib/systemd/system/anaconda.target.wants/*;

VOLUME [ "/sys/fs/cgroup" ]

CMD ["/usr/sbin/init"]

这个Dockerfile删除fakesystemd 并安装了 systemd。然后再构建基础镜像:

[root@yixuan test]# docker build -t local/c7-systemd .

执行没有问题这就生成一个包含 systemd 的应用容器示例

[root@yixuan test]# docker images
REPOSITORY         TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
local/c7-systemd   latest              a153dcaa642e        6 minutes ago       391MB

为了使用像上面那样包含 systemd 的容器，需要创建一个类似下面的Dockerfile：

[root@yixuan test]# mkdir http
[root@yixuan test]# cd http/
[root@yixuan http]# vim Dockerfile
FROM local/c7-systemd
RUN yum -y install httpd; yum clean all; systemctl enable httpd.service
EXPOSE 80
CMD ["/usr/sbin/init"]

构建镜像:

[root@yixuan http]# docker build -t local/c7-systemd-httpd .

运行包含 systemd 的应用容器:

为了运行一个包含 systemd 的容器，需要使用–privileged选项， 并且挂载主机的 cgroups 文件夹。 下面是运行包含 systemd 的 httpd 容器的示例命令：

[root@yixuan http]# docker run --privileged -tid -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro -p 80:80 local/c7-systemd-httpd

--privileged:授权提权。让容器内的root用户拥有正真root权限(有些权限是没有的)

注意：如果不加会运行在前台(没有用-d)，可以用ctrl+p+q放到后台去

测试可用：

[root@yixuan http]# yum install -y elinks
[root@yixuan http]# elinks --dump http://192.168.246.141  #apache的默认页面
                                 Testing 123..

   This page is used to test the proper operation of the [1]Apache HTTP
   server after it has been installed. If you can read this page it means
   that this site is working properly. This server is powered by [2]CentOS.

再来个安装openssh-server的例子：

[root@yixuan http]# cd ..
[root@yixuan test]# mkdir ssh
[root@yixuan test]# cd ssh/
[root@yixuan ssh]# vim Dockerfile
FROM local/c7-systemd
RUN yum -y install openssh-server; yum clean all; systemctl enable sshd.service
RUN echo 1 | passwd --stdin root
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/init"]
[root@yixuan ssh]# docker build --rm -t local/c7-systemd-sshd .
[root@yixuan ssh]# docker run --privileged -tid -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro -p 2222:22 local/c7-systemd-sshd
[root@yixuan ssh]# ssh 192.168.246.141 -p 2222
[root@ce1af52a6f6c ~]#

五、docker数据存储位置

查看存储路径
[root@yixuan ~]# docker info | grep Root
 Docker Root Dir: /var/lib/docker
 
修改默认存储位置：
在dockerd的启动命令后面追加--data-root参数指定新的位置
[root@yixuan ~]# vim  /usr/lib/systemd/system/docker.service
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock --data-root=/data

[root@yixuan ~]# systemctl daemon-reload 
[root@yixuan ~]# systemctl restart docker

查看是否生效：
[root@yixuan ~]# docker info | grep Root
 Docker Root Dir: /data
 
 [root@yixuan ~]# cd /data/
[root@yixuan data]# ls
builder  buildkit  containers  image  network  overlay2  plugins  runtimes  swarm  tmp  trust  volumes

六、docker网络

容器网络分类

查看当前网络：

[root@yixuan ~]# docker network list
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
9b902ee3eafb        bridge              bridge              local
140a9ff4bb94        host                host                local
d1210426b3b0        none                null                local

docker安装后，默认会创建三种网络类型，bridge、host和none以及自定义网络模式

1、bridge:网络桥接

默认情况下启动、创建容器都是用该模式，所以每次docker容器重启时会按照顺序获取对应ip地址。

2、none：无指定网络

启动容器时，可以通过--network=none,docker容器不会分配局域网ip

3、host：主机网络

 docker容器和主机共用一个ip地址。
 使用host网络创建容器：
[root@yixuan ~]# docker run -it --name testnginx2 --net host 98ebf73ab
[root@yixuan ~]# netstat -lntp | grep 80
tcp6       0      0 :::80                   :::*                    LISTEN      3237/docker-proxy

浏览器访问宿主ip地址

4、固定ip:

创建固定Ip的容器：

4.1、创建自定义网络类型，并且指定网段
[root@yixuan ~]# docker network create --subnet=192.168.0.0/16 staticnet
4efd309244c6ad70eda2d047a818a3aec5b162f5ca29fb6024c09a5efbf15854
通过docker network ls可以查看到网络类型中多了一个staticnet:
[root@yixuan ~]# docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
9b902ee3eafb        bridge              bridge              local
140a9ff4bb94        host                host                local
d1210426b3b0        none                null                local
4efd309244c6        staticnet           bridge              local

 4.2、使用新的网络类型创建并启动容器
 [root@yixuan ~]# docker run -itd --name userserver --net staticnet --ip 192.168.0.2 daocloud.io/library/centos:7
 通过docker inspect可以查看容器ip为192.168.0.2:
 [root@yixuan ~]# docker inspect userserver | grep -i ipaddress
            "SecondaryIPAddresses": null,
            "IPAddress": "",
                    "IPAddress": "192.168.0.2",

关闭容器并重启，发现容器ip并未发生改变

5、自定义网络模式

自定义网络模式：Docker 还允许创建自定义网络来实现更灵活的网络配置。在自定义网络模式下，可以创建一个独立的网络，并将容器连接到该网络中。这样可以在自定义网络中实现容器之间的通信，同时也可以通过网络的连接方式将容器连接到宿主机网络或其他网络。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1880043.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Qt：5.QWidget属性介绍(isEnabled和geometry)

Qt：5.QWidget属性介绍(isEnabled和geometry)

目录 一、 QWidget属性的介绍&#xff1a; 二、Enabled属性&#xff1a; 2.1Enabled属性的介绍&#xff1a; 2.2获取控件当前可用状态的api——isEnabled()&#xff1a; 2.3设置控件当前的可用状态的api—— setEnabled() &#xff1a; 2.4 实例&#xff1a;通过一个按钮&…
阅读更多...
Gin框架基础

Gin框架基础

1、一个简单的Gin示例 下载并安装Gin: go get -u github.com/gin-gonic/gin1.1 一个简单的例子 package mainimport ("net/http""github.com/gin-gonic/gin" )func main() {// 创建一个默认的路由引擎r : gin.Default()// 当客户端以GET方式访问 /hello…
阅读更多...
企业化运维(6)_redis数据库

企业化运维(6)_redis数据库

Redis&#xff08;Remote Dictionary Server )&#xff0c;即远程字典服务&#xff0c;是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库&#xff0c;并提供多种语言的API。 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似&#xff0…
阅读更多...
优化模型验证30：多车场车辆路径问题模型及Gurobipy验证

优化模型验证30：多车场车辆路径问题模型及Gurobipy验证

目录 1 数学模型 1.1 用到的符号集合 1.2 模型公式 2 模型验证代码 2.1 Gurobipy代码 2.2 结果可视化 多车场车辆路径问题的定义：大型的物流公司拥有多个车场,而每个车场都有若干车辆用于配送，决策者需要根据客户的所在位置，将客户分配到合适的车场和车辆中。 1 数学模…
阅读更多...
深度学习基准模型Transformer

深度学习基准模型Transformer

深度学习基准模型Transformer 深度学习基准模型Transformer&#xff0c;最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出&#xff0c;是自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域的一个里程碑式模型。它在许多序列到序列&#xff08;seq2seq&#xf…
阅读更多...
matlab仿真 通信信号和系统分析（上）

matlab仿真 通信信号和系统分析（上）

&#xff08;内容源自详解MATLAB&#xff0f;SIMULINK 通信系统建模与仿真 刘学勇编著第三章内容&#xff0c;有兴趣的读者请阅读原书&#xff09; 一、求离散信号卷积和 主要还是使用卷积函数conv&#xff0c;值得注意的是&#xff0c;得到的卷积和长度结果为81&#xff0…
阅读更多...
lumbda常用操作

lumbda常用操作

文章目录 lumbda的常用操作将List<String>转List<Integer>filter 过滤max 和min将List<Object>转为Map将List<Object>转为Map&#xff08;重复key&#xff09;将List<Object>转为Map&#xff08;指定Map类型&#xff09;过滤List重复 lumbda的常…
阅读更多...
【强化学习的数学原理】课程笔记--2（贝尔曼最优公式，值迭代与策略迭代）

【强化学习的数学原理】课程笔记--2（贝尔曼最优公式，值迭代与策略迭代）

目录 贝尔曼最优公式最优 Policy求解贝尔曼最优公式求解最大 State Value v ∗ v^* v∗根据 v ∗ v^* v∗ 求解贪婪形式的最佳 Policy π ∗ \pi^* π∗一些证明过程 一些影响 π ∗ \pi^* π∗ 的因素如何让 π ∗ \pi^* π∗ 不 “绕弯路” γ \gamma γ 的影响reward 的…
阅读更多...
15- 22题聚合函数 - 高频 SQL 50 题基础版

15- 22题聚合函数 - 高频 SQL 50 题基础版

目录 1. 相关知识点2. 例子2.15 - 有趣的电影2.16 - 平均售价2.17 - 项目员工 I2.18 - 各赛事的用户注册率2.19 - 查询结果的质量和占比2.20 - 每月交易 I2.21 - 即时食物配送 II2.22 - 游戏玩法分析 IV 1. 相关知识点 函数 函数含义order by排序group by分组between 小值 an…
阅读更多...
基于web的产品管理系统

基于web的产品管理系统

文章目录 项目介绍主要功能截图：部分代码展示设计总结项目获取方式🍅 作者主页：超级无敌暴龙战士塔塔开 🍅 简介：Java领域优质创作者🏆、 简历模板、学习资料、面试题库【关注我，都给你】 🍅文末获取源码联系🍅 项目介绍 基于web的产品管理系统,java项目。 ecli…
阅读更多...
2024最新boss直聘岗位数据爬虫，并进行可视化分析

2024最新boss直聘岗位数据爬虫，并进行可视化分析

前言 近年来，随着互联网的发展和就业市场的变化，数据科学与爬虫技术在招聘信息分析中的应用变得越来越重要。通过对招聘信息的爬取和可视化分析，我们可以更好地了解当前的就业市场动态、职位需求和薪资水平，从而为求职者和招聘企业提供有价值的数据支持。本文将介绍如何使…
阅读更多...
Chrome浏览器web调试（js调试、css调试、篡改前置）

Chrome浏览器web调试（js调试、css调试、篡改前置）

目录 1. 打开开发者工具（Dev Tool） 2. 打开命令菜单 截图 3. 面板介绍 4. CSS调试 右键检查快速到达元素处 查找DOM数 利用面板Console查找DOM节点 内置函数查找上一个选择点击的元素 5. 调试JS代码（Javascript调试） 日志调试 选择查看日志等级 眼睛观测变量 …
阅读更多...
关于Unity运行时动态修改材质的小秘密

关于Unity运行时动态修改材质的小秘密

一、问题背景 在以往的Unity项目中涉及到修改材质的需求时&#xff0c;也只是改改材质贴图&#xff0c;材质颜色等&#xff0c;也没遇到那么多动态修改材质的坑。最近在做Unity App Demo时也遇到了要修改材质的小需求&#xff0c;本以为几分钟就能完成了&#xff0c;却花费了我…
阅读更多...
【FPGA项目】System Generator算法板级验证-快速搭建外围测试电路

【FPGA项目】System Generator算法板级验证-快速搭建外围测试电路

&#x1f389;欢迎来到FPGA专栏~System Generator算法板级验证-快速搭建外围测试电路 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是小夏与酒&#x1f379; ✨博客主页&#xff1a;小夏与酒的博客 &#x1f388;该系列文章专栏&#xff1a;FPGA学习之旅 文章作者技术和水平有限&#xff0c;如果文…
阅读更多...
深入解析MySQL语句的执行步骤

深入解析MySQL语句的执行步骤

目录 MySQL架构概述语句执行步骤总览连接管理与线程处理语法解析查询缓存语义解析与预处理查询优化执行计划生成存储引擎层执行结果集返回优化查询性能的技巧结论 MySQL架构概述 在深入探讨MySQL语句执行的具体步骤之前&#xff0c;我们先来了解MySQL的整体架构。MySQL架构主…
阅读更多...
简单多状态DP问题

简单多状态DP问题

这里写目录标题 什么是多状态DP解决多状态DP问题应该怎么做&#xff1f;关于多状态DP问题的几道题1.按摩师2.打家劫舍Ⅱ3.删除并获得点数4.粉刷房子5.买卖股票的最佳时期含手冷冻期 总结 什么是多状态DP 多状态动态规划&#xff08;Multi-State Dynamic Programming, Multi-St…
阅读更多...
Chapter8 透明效果——Shader入门精要学习笔记

Chapter8 透明效果——Shader入门精要学习笔记

一、基本概念 在Unity中通常使用两种方法来实现透明效果 透明度测试&#xff08;无法达到真正的半透明效果&#xff09;透明度混合&#xff08;关闭了深度写入&#xff09; 透明度测试 基本原理&#xff1a;设置一个阈值&#xff0c;只要片元的透明度小于阈值&#xff0c;就…
阅读更多...
pandas数据分析（2）

pandas数据分析（2）

列 执行df.columns获取DataFrame列信息&#xff1a; 如果在构造DataFrame时没有提供列名&#xff0c;那么pandas会用 从0开始的数字为列编号。我们也可以为列命名&#xff0c;和为索引命名类似&#xff1a; 同样也可以重命名列名&#xff1a; 使用df.drop删除列&#xff1a; 删…
阅读更多...
Apple - Text Layout Programming Guide

Apple - Text Layout Programming Guide

本文翻译整理自&#xff1a;Text Layout Programming Guide&#xff08;更新日期&#xff1a;2014-02-11 https://developer.apple.com/library/archive/documentation/Cocoa/Conceptual/TextLayout/TextLayout.html#//apple_ref/doc/uid/10000158i 文章目录 一、文本布局编程指…
阅读更多...
小米集团25届校招留学生面试经验汇总及入职测评笔试题型分析

小米集团25届校招留学生面试经验汇总及入职测评笔试题型分析

一、小米校招24年春招智能驾驶产品管理面试经验分享 ​ - **自我介绍**&#xff1a;准备一个精炼的自我介绍&#xff0c;突出自己的优势和适合岗位的特点。 - **项目经验**&#xff1a;详细回顾你在实习或项目中的具体角色和贡献&#xff0c;准备用成果和数据支撑。 - **行业…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023