Dockerfile概念、镜像原理、制作及案例讲解

news2024/11/24 17:00:20

1.Docker镜像原理

在这里插入图片描述
Linux文件操作系统讲解
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2.镜像如何制作

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.Dockerfile概念

在这里插入图片描述
Docker网址：https://hub.docker.com
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.1 Dockerfile关键字

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.案例

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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/891161.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

基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统可用于日常生活中检测与定位摔倒行人，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数…
阅读更多...
Transformer是什么，Transformer应用

Transformer是什么，Transformer应用

目录 Transformer应用 Transformer是什么 Transformer应用:循环神经网络 语言翻译：注重语句前后顺序 RNN看中单个特征； CNN：看中特征之间时序性 模型关注不同位置的能力 Transformer是什么 Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。关于注意力机…
阅读更多...
分布式事务与解决方案

分布式事务与解决方案

一、什么是分布式事务 首先我们知道本地事务是指事务方法中的操作只依赖本地数据库，可保证事务的ACID特性。而在分布式系统中，一个应用系统被拆分为多个可独立部署的微服务，在一个微服务的事务方法中，除了依赖本地数据库外&#…
阅读更多...
R语言实现神经网络（1）

R语言实现神经网络（1）

#R语言实现神经网络 library(neuralnet) library(caret) library(MASS) library(vcd) data(shuttle) str(shuttle)#因变量use; table1<-structable(windmagn~use,shuttle) mosaic(table1,shadingT) mosaic(use~errorvis,shuttle) prop.table(table(shuttle$use,shuttle$stab…
阅读更多...
当你出差在外时，怎样轻松访问远程访问企业局域网象过河ERP系统？

当你出差在外时，怎样轻松访问远程访问企业局域网象过河ERP系统？

文章目录 概述1.查看象过河服务端端口2.内网穿透3. 异地公网连接4. 固定公网地址4.1 保留一个固定TCP地址4.2 配置固定TCP地址 5. 使用固定地址连接 概述 ERP系统对于企业来说重要性不言而喻&#xff0c;不管是财务、生产、销售还是采购&#xff0c;都需要用到ERP系统来协助。…
阅读更多...
1191. K 次串联后最大子数组之和；2171. 拿出最少数目的魔法豆；1297. 子串的最大出现次数

1191. K 次串联后最大子数组之和；2171. 拿出最少数目的魔法豆；1297. 子串的最大出现次数

1191. K 次串联后最大子数组之和 核心思想&#xff1a;贪心&#xff0c;如果k < 2 那么只需要按照求最大子数组和来求即可&#xff0c;如果k>2了&#xff0c;那么如果子数组的和大于0就把它加在一起&#xff0c;如果不大于0就不要这部分。 2171. 拿出最少数目的魔法豆 …
阅读更多...
Octree八叉树python

Octree八叉树python

原理 简单示例&#xff1a; 假设我们有以下一组三维点云数据&#xff1a; points [[0.1, 0.1, 0.1],[0.4, 0.1, 0.1],[0.1, 0.4, 0.1],[0.4, 0.4, 0.1],[0.1, 0.1, 0.4],[0.4, 0.1, 0.4],[0.1, 0.4, 0.4],[0.4, 0.4, 0.4], ] 我们可以使用八叉树将这些点云数据存储在三维空…
阅读更多...
如何构造不包含字母和数字的webshell

如何构造不包含字母和数字的webshell

利用不含字母与数字进行绕过 1.异或进行绕过 2.取反进行绕过 3.利用php语法绕过 利用不含字母与数字进行绕过 基本代码运行思路理解 <?php echo "A"^""; ?> 运行结果为! 我们可以看到&#xff0c;输出的结果是字符"!"。之所以会…
阅读更多...
干翻Dubbo系列第十一篇：Dubbo常见协议与通信效率对比

干翻Dubbo系列第十一篇：Dubbo常见协议与通信效率对比

文章目录 文章说明 一&#xff1a;协议 1&#xff1a;什么是协议 2&#xff1a;协议和序列化关系 3&#xff1a;协议组成 &#xff08;一&#xff09;&#xff1a;头信息 &#xff08;二&#xff09;&#xff1a;体信息 4&#xff1a;Dubbo3中常见的协议 5&#xff1a;…
阅读更多...
数据结构—线性表的查找

数据结构—线性表的查找

7.查找 7.1查找的基本概念 问题&#xff1a;在哪里找&#xff1f;——查找表 查找表是由同一类型的数据元素&#xff08;或记录&#xff09;构成的集合。由于“集合”中的数据元素之间存在着松散的关系&#xff0c;因此查找表是一种应用灵便的结构。 问题&#xff1a;什么查找&…
阅读更多...
07- RTC实时时钟

07- RTC实时时钟

RTC实时时钟 RTC实时时钟RTC时钟来源&#xff1a;RTC的特征&#xff1a;简化的RTC框图及原理简介&#xff1a;RTC由两部分组成&#xff1a;RTC相关库函数&#xff1a;库函数的讲解和使用&#xff1a;RTC配置步骤&#xff1a; 示例 RTC实时时钟 RTC时钟来源&#xff1a; RTC的特…
阅读更多...
并发编程4：Java 中的并发基础构建模块

并发编程4：Java 中的并发基础构建模块

目录 1、同步容器类 1.1 - 同步容器类的问题 1.2 - 迭代和容器加锁 2、并发容器类 2.1 - ConcurrentHashMap 类 2.2 - CopyOnWriteArrayList 类 3、阻塞队列和生产者-消费者模式 3.1 - 串行线程封闭 4、阻塞方法与中断方法 5、同步工具类 5.1 - 闭锁 -> CountDow…
阅读更多...
【分布式共识算法】Basic Paxos 算法

【分布式共识算法】Basic Paxos 算法

basic paxos算法&#xff1a;描述的是多个节点就某个值达成共识。 muti-paxos 算法&#xff1a;描述的是执行多个basic paxos实例&#xff0c;就一系列值达成共识。 共识其实&#xff0c;比如当多个客户端请求服务器&#xff0c;修改同一个值X 多个阶段达成共识。 原理 角色…
阅读更多...
213、仿真-基于51单片机智能电表电能表用电量电费报警Proteus仿真设计(程序+Proteus仿真+原理图+配套资料等)

213、仿真-基于51单片机智能电表电能表用电量电费报警Proteus仿真设计(程序+Proteus仿真+原理图+配套资料等)

毕设帮助、开题指导、技术解答(有偿)见文未 目录 一、硬件设计 二、设计功能 三、Proteus仿真图 四、原理图 五、程序源码 资料包括&#xff1a; 需要完整的资料可以点击下面的名片加下我&#xff0c;找我要资源压缩包的百度网盘下载地址及提取码。 方案选择 单片机的选…
阅读更多...
ARM DIY 硬件调试

ARM DIY 硬件调试

前言 之前打样的几块 ARM 板&#xff0c;一直放着没去焊接。今天再次看到&#xff0c;决定把它焊起来。 加热台焊接 为了提高焊接效率&#xff0c;先使用加热台焊接。不过板子为双面贴片&#xff0c;使用加热台只能焊接一面&#xff0c;那就优先焊主芯片那面&#xff0c;并…
阅读更多...
分布式链路追踪——Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

分布式链路追踪——Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure

要解决的问题 如何记录请求经过多个分布式服务的信息&#xff0c;以便分析问题所在&#xff1f;如何保证这些信息得到完整的追踪&#xff1f;如何尽可能不影响服务性能&#xff1f; 追踪 当用户请求到达前端A&#xff0c;将会发送rpc请求给中间层B、C&#xff1b;B可以立刻作…
阅读更多...
End-to-End Object Detection with Transformers

End-to-End Object Detection with Transformers

DERT 目标检测 基于卷积神经网络的目标检测回顾DETR对比Swin Transformer摘要检测网络流程DERT网络架构编码器概述解码器概述整体结构object queries的初始化Decoder中的Muiti-Head Self-AttentionDecoder中的Muiti-Head Attention 损失函数解决的问题 基于卷积神经网络的目标检…
阅读更多...
使用JavaMail发送邮件时嵌入公司logo图片

使用JavaMail发送邮件时嵌入公司logo图片

使用JavaMail发送邮件时嵌入公司logo图片 第一种方式&#xff1a;img标签和logo图片链接第二种方式&#xff1a;使用img标签和图片base64字符串第三种方式&#xff08;推荐&#xff09;&#xff1a;将logo当做附件一起发送并设置ContentID&#xff0c;再使用img标签&#xff0c…
阅读更多...
C++——移动构造和完美转发

C++——移动构造和完美转发

1.什么是右值 右值引用是C11的概念&#xff0c;与之对应的是左值引用。 当一个对象被用作右值的时候&#xff0c;用的是对象的值(内容)&#xff1b;当对象被用作左值的时候&#xff0c;用的是对象的身份(在内存当中的位置)。 以上的概念是摘录自《C primer》。 但是这样的概…
阅读更多...
【SentenceTransformer系列】计算句子嵌入的概念(01/10)

【SentenceTransformer系列】计算句子嵌入的概念(01/10)

一、说明 要分清词嵌入和句子嵌入的区别。 句子嵌入是指将句子或文档表示为固定长度的向量的过程&#xff0c;使得向量能够捕获句子的语义和上下文信息。它是自然语言处理 (NLP) 和机器学习中的常见任务&#xff0c;因为它可以帮助对句子之间的关系和相似性进行建模&#xff0c…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023