docker 上制作armv8环境
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于Debian_9_stretch构建的ARMv7架构兼容的Manylinux标准Python多版本Docker镜像项目_极简说明为提供完整开发环境的轻量化容器镜像内容关键词包.zip
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pytorch-aarch64:用于 aarch64 ARMv8 ARM64 的 PyTorch 轮 (whl) 和 docker,具有视觉、音频、文本和 csprng
pytorch-aarch64 用于aarch64 /ARMv8/ARM64设备的 、、、和轮 (whl) 和aarch64图像 ( ) | | 安装 pip install torch -f https://torch.kmtea.eu/whl/stable.html 备份链接: pip install torch -f https://cf.torch.kmtea.eu/whl/stable.html (国内用户请使用 ) 如果需要,添加torchvision 、 torchaudio 、 torchtext 、 torchcsprng和其他包。 注意:此命令安装最新版本。 要选择特定版本,请查看部分。 要手动选择whl文件,请检查。 码头工人 docker run -it kumatea/pytorch 要拉取镜像,请运行docker pull kumatea/p
这是一个基于Docker容器技术构建的跨平台交叉编译环境项目_它集成了针对多种CPU架构的预配置GCC交叉编译工具链_包括ARMv4EB_ARMv4TL_ARMv4L_ARMv5L.zip
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docker-workspace:跨amd64,armv7,arm64v8的一致开发环境
介绍 跨amd64,arm / v7,arm64 / v8的一致开发环境。 在Intel Ice Lake,ARM Cortex-A53和Cortex-A72(Raspberry Pi,使用arm / v7和arm64 / v8),Apple M1(具有arm64 / v8)上进行了测试。 脾气暴躁,脾气暴躁,交际能力强的人通过了自我测试。大多数软件包已经过简短测试,并已在所有三个平台上使用。 该图像的目的是在可用性,正确性和最新版本之间取得平衡。由于Docker发布了RC1版本的Apple Silicon,这可能是在Apple M1上设置Linux工作区的最简单方法,并且似乎没有其他方法可以在新的M1芯片上运行VM。 用法 启动容器: docker run -v /some-path-to-home:/home -d --rm --name workspace vxst/workspa
armhf-ubuntu-docker:armhf (ARMv7+) 设备的 Ubuntu-Core 映像
这些是的 Ubuntu Core 映像。 有关更多信息,请参阅。 将构建以下 Ubuntu 版本: 14.04,值得信赖 13.10,俏皮 12.04,精准 图像是使用脚本。 用法 只需在FROM mazzolino/armhf-ubuntu:<VERSION>使用FROM mazzolino/armhf-ubuntu:<VERSION>即可使用。 我会定期更新图片(我保证)。 或者,您可以构建和推送您自己的映像,如以下部分所述。 建造 您可以构建自己的镜像版本并将其推送到 Docker 索引。 可以在 armhf(“armv7l”)和 x86 机器(仅限 64 位,因为 Docker 支持)上构建。 请参阅有关如何安装先决条件的仿真支持部分。 构建所有发行版: ./build-all.sh 构建特定的 Ubuntu 版本: ./build.sh 14.04 图像将自动推送为
chirpstack-docker-arm:官方chirpstack-docker的ARMv7和ARM64构建
chirpstack-docker-arm ARMv7和ARM64构建。 支持的ChirpStack组件 rp栈网关桥 支持的ARM版本 ARMv7 的ARM64 执照
BusyBox环境Armv7l-ARMv7 架构
安装curl命令
busybox环境armv7l---ARMv7 架构 安装curl命令
sonarqube armv8 docker镜像tar包文件
sonarqube armv8 docker镜像文件 包含 c c++ 开源插件 包含数据库配置 postgres, 在arm64v8 docker 环境下,docker导入,docker-compose up -d 运行即可 包含了 docker-compose的文件
registrator-v7-armv8.tar
适用armv8架构服务器的registrator注册服务的docker镜像,registrator版本为v7,编译源码来自于https://github.com/gliderlabs/registrator.git
tensorflow-aarch64:用于aarch64 ARMv8 ARM64的TensorFlow轮(WHL)和Docker
tensorflow-aarch64 适用于aarch64 / ARMv8 / ARM64的轮(WHL)和aarch64映像 安装 pip install tensorflow -f https://tf.maku.ml/whl/stable.html 备份链接: pip install torch -f https://cf.tf.maku.ml/whl/stable.html 如果要预构建依赖项的轮子,例如grpcio和h5py ,请添加作为另一个索引: pip install tensorflow -f https://tf.maku.ml/whl/stable.html -f https://ext.maku.ml/whl/stable.html 要手动选择whl文件,请检查。 docker run -it kumatea/tensorflow 要拉出图像,请运行doc
armhf-transmission:用于ARMv7(armhf)平台的Docker容器中的传输守护程序
概述 这个Docker容器使在ARMv7(armhf)平台(例如Raspberry 2,Utilite,Cubox-i,Odroid)等平台上启动并运行Transmission的实例变得更加容易。 基本图像中使用 ,得益于 快速开始 Transmission config目录用于存储所有配置,我建议使用将其安装为主机目录 Transmission-Daemon将由守护程序用户运行。 第一步是确保守护程序用户是config文件夹的所有者: docker run -u root -v /host/data/transmission:/config gerardribas/armhf-transmission chown -R daemon /config 容器接受另一个要在/dowloads上传递的卷,该卷是放置下载的种子的文件夹。 容器公开以下端口: 网页介面:9091 端口转发
manylinux2014-cross-arm:manylinux2014 aarch64armv7l交叉编译docker镜像
manylinux2014跨臂 manylinux2014 aarch64 / armv7l交叉编译docker镜像 建筑学 作业系统 标签 目标Python 托管Python aarch64 Ubuntu 14.04 aarch64 从manylinux2014_aarch64复制 的Python 3.9 armv7l Ubuntu 12.04 armv7l / armv7 /opt/python/cp3* ,从源代码构建 的Python 3.9 目标交叉编译器和安装在映像中。 环境变量 设置了以下环境变量列表: CARGO_BUILD_TARGET CARGO_TARGET_${target}_LINKER
Go语言安装包(ARMv6版)
最新官方安装包go1.10.2.linux-armv6l.tar.gz(版本号1.10.2)
docker-jeedom:Jeedom 在 docker 容器中(对于带有硬浮点处理器的 ARMv7)
码头工人jeedom(armhf) Jeedom 在 docker 容器中,用于 Raspberry Pi 2 和其他具有硬件浮点计算的 ARMv7 CPU JEEDOM 是一个家庭自动化项目,旨在将他的房子、电子产品及其自动化项目连接在一起。 您可以随时在本地或远程控制您的家,并在发生事件时收到警报。 JEEDOM 是一个开源且免费的项目,支持 Z-Wave,允许使用它自己的自动化解决方案。 ##构建 JEEDOM 容器 在构建 JEEDOM 容器之前,我建议您使用自己的密码更改 Dockerfile 中的普通密码。 要构建容器,您必须进入包含 Dockerfile 的目录并运行: docker docker build . 您可以使用以下命令为 docker 映像选择一个名称: docker build -t username/name . 如果你只想测试 Jeedom 并
docker-compose-linux-armv7
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pytorch-arm:适用于ARM armv7l的PyTorch车轮(WHL),具有视觉,音频,文本和CSPRNG
火炬臂 于ARM / armv7l设备的 ,,,和轮子(WHL) pip install torch -f https://torch.maku.ml/whl/stable.html 该仓库用于释放arm轮。 有关自述文件,脚本和更多详细信息,请检查主项目: 环境 是的,提取一个armv7l映像,运行它,您现在正在仿真ARMv7。 它的速度不及使用gcc-arm-linux-gnu ,但是就这么简单。 主机:x86 目标:ARMv7 / armv7l 操作系统:Debian Buster / 10 GCC:v8.3.0 编译类型:交叉编译 虚拟化: Docker
docker-homebridge:用于amd64,arm64,armv7的Homebridge容器(基于debian:buster-slim)
docker-homebridge:用于amd64,arm64,armv7的Homebridge容器(基于debian:buster-slim)
speedtest:一种在Docker上运行速度测试的方法
速度测试 此应用程序运行速度测试,并将历史记录保存在.json文件和汇总的.csv文件中。 如果发现带宽在指定值以下,它也可以通过电子邮件提醒您。 可以在Linux上针对AMD64和ARMv7运行。 上游链接 Docker注册表@ GitHub @ 快速开始 您需要将卷挂载到/data ,文件将保存在该卷中。 像这样运行它: docker run --rm -ti -v ` pwd ` /data:/data giggio/speedtest run 运行后,将具有日期/时间结构的speed.csv文件(例如202011212124.json)和speed.csv文件。 添加一个cron 具有历史记录的一个好主意是添加一个cron作业(使用crontab -e ),如下所示: 0 */3 * * * docker run --rm -ti -v /path/to/my/
armel-docker-debian:所有与docker相关的armv5tel作品。 使用Buffalo LS-XHL进行测试
码头工人-armv5tel LS-XHL规格 网址: : : 机器Feroceon-KW板MVLSXH-BA CPU 88F6281 1.2GHz时钟速度RAM 256MB = 2 x 128MB(Hynix HY5PS1G831C) 在LS-XHL中安装Debian 从Debian官方存储库使用Debian安装程序: : 分区如下: / dev / sda1,ext3,挂载为/ boot / dev / sdb2,ext4,安装为/ / dev / sdb3,ext4,挂载为/ home / dev / sdb4,ext4,作为交换安装 从Debian存储库下载uImage,uInitrd,然后复制到/ dev / sdb1中,如下所示:uImage.buffalo ----> uImage initrd.buffalo ----> uInitrd 插入LS-XH
docker-archlinux-daily
在这里构建: : Docker仓库: : 原始自述文件: 基本Arch Linux ARM Docker映像 适用于AArch32(ARMv7-A)和AArch64(ARMv8-A)上的Arch Linux ARM的Docker映像。使用本机pacman和Docker多阶段构建构建。 Travis CI每周使用Qemu仿真在可公开查看的基础结构上进行构建。 运行图像 映像位于。使用方便的docker run : docker run --rm -ti agners/archlinuxarm 除了使用上面的多体系结构容器,您还可以直接获取特定于体系结构的映像: docker run --rm -ti agners/archlinuxarm-arm32v7 标签 标签 更新 类型 描述 最新的 每周 最小的 最少的具有pacman支持的Arch Linux ARM 层结构 该图像是
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