鲲鹏arm64欧拉操作系统,原本有containerd了,可以同时安装docker吗
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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Docker离线安装包构建[项目代码]
本文介绍了Docker离线一键安装工具的详细使用指南,支持在无网络环境下快速部署Docker和Docker Compose,适用于生产环境、内网环境等网络受限场景。工具支持跨架构(aarch64和x86_64)、一键操作、版本管理、镜像加速等功能,并提供了系统要求、快速开始步骤、安装教程、卸载和清理方法、命令行选项、脚本特性、常见问题解答等内容。文章还详细说明了daemon.json的默认配置和许可证信息,帮助用户轻松完成Docker的离线安装和管理。
华为云ECS安装Docker部署Redis教程[项目代码]
本文详细介绍了在华为云ECS弹性云服务器上安装Docker并部署Redis的全过程。首先,用户需在华为云控制台选择并配置服务器,如4核8G的C3云服务器,并通过CloudShell或第三方工具远程登录。接着,通过设置Docker仓库并安装Docker引擎,包括docker-ce、docker-ce-cli等组件。为加速镜像下载,建议配置阿里云镜像仓库。然后,使用docker run命令部署Redis容器,设置端口映射、数据持久化、自动重启及密码认证。最后,需在安全组中开放6379端口以便外部访问。文章还提供了可视化连接Redis的示例,并总结了常见问题如安全组配置和镜像仓库设置,适合云服务器和容器化部署初学者参考。
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openEuler安装雷池WAF脚本[可运行源码]
该脚本提供了在openEuler 2403系统上一键安装雷池WAF的详细步骤。首先检查系统环境和CPU指令集支持,处理DNS配置以避免IPv6解析问题。接着清理旧版Docker组件,安装Docker CE并启动服务。随后创建雷池安装目录,下载镜像包和配置文件,最后启动雷池WAF服务。脚本还包含验证Docker版本、修复Docker iptables链异常等步骤,确保安装过程顺利进行。安装完成后,提供控制台访问地址,方便用户管理WAF。
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银河麒麟V11部署K8s全记录[项目代码]
本文详细记录了在银河麒麟服务器操作系统V11(2503版本)上部署Kubernetes 1.34.1集群的完整过程,基于containerd + kubeadm方案,支持x86/ARM架构。文章从环境说明开始,包括系统版本、内核、K8s组件版本及网络规划,随后逐步指导所有节点的准备工作:配置静态IP、关闭防火墙和SELinux、禁用swap、设置时间同步、配置IP转发和内核参数、安装ipvsadm等。接着详细介绍了containerd的安装与配置,包括镜像加速设置,以及kubeadm、kubelet、kubectl的安装。集群初始化部分提供了完整的kubeadm-init.yaml配置示例,并说明了如何添加节点。网络插件选择Calico v3.30.3,并提供了安装步骤。此外,还涵盖了metrics-server和Kubernetes Dashboard的安装与配置,包括创建管理员账户和获取访问令牌。最后,通过部署Nginx应用验证集群功能,并给出了后续建议,如安装Ingress Controller、配置持久化存储、部署监控和日志系统等。文章强调在国产操作系统上部署K8s的挑战与成就感,适合信创环境下的运维人员参考。
AIMultica多智能体批量运维-环境变量配置与PowerShell踩坑实录
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复现基于GWO优化ICEEMDAN分解的混合储能系统功率分配策略(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的ANPC三电平并网逆变器一体化控制策略,旨在解决传统三电平逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡适应性差及动态响应慢等关键技术难题。通过深入分析ANPC三电平拓扑的结构优势,提出结合DPWMA调制以提升等效开关频率、降低输出谐波;采用正负序分离锁相技术实现电网不平衡工况下的精确相位同步;引入电网电压前馈控制增强系统对电压波动、畸变等外部扰动的抑制能力。仿真结果表明,该复合控制策略显著改善了并网电流波形质量,有效降低了总谐波畸变率,提升了锁相精度与系统在动态工况下的稳定性,适用于新能源发电、工业变流等对电能质量要求严苛的大功率并网应用场景。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源发电、储能系统、并网逆变器及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升高功率并网逆变器在电网电压不平衡、波动等复杂工况下的运行稳定性与并网安全性;② 优化并网电能质量,显著降低电流谐波含量,满足严格的并网标准;③ 改善系统动态响应性能,有效应对电网电压骤升/骤降及负载突变等瞬态扰动。; 阅读建议:建议结合文中所述的Simulink仿真模型进行实践验证,重点关注DPWMA调制的实现逻辑、正负序分离算法的设计原理以及前馈-反馈复合控制结构的搭建,深入理解各核心控制模块间的协同工作机制,以全面掌握高性能并网逆变器的控制精髓。
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人工智能基于Java+Vue的多智能体强化学习博弈对战平台设计 项目介绍 基于java+vue的多智能体强化学习的博弈对战平台设计与实现(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一个基于Java+Vue的多智能体强化学习(MARL)博弈对战平台的设计与实现,旨在构建一个支持多智能体协作与对抗的高性能、可视化、可扩展的实验环境。平台采用前后端分离架构,后端使用Spring Boot实现RESTful API与核心业务逻辑,前端基于Vue3+Element Plus实现交互界面,结合ECharts进行数据可视化。系统涵盖多智能体博弈环境、强化学习算法管理、实时监控分析、高并发通信与分布式数据存储等模块,支持Q-Learning等典型算法的集成与插件化扩展,提供状态空间、动作空间、奖励函数的标准定义及训练主循环实现,并通过WebSocket与消息队列保障实时性与稳定性。; 适合人群:具备Java和Vue基础,熟悉强化学习或人工智能相关知识,从事AI研发、算法研究、教学实验或系统开发的科研人员、高校师生及工程技术人员;适合工作1-3年并希望深入多智能体系统实践的应用开发者。; 使用场景及目标:①用于多智能体强化学习算法的研发、对比与验证,支持自定义博弈场景与策略插件;②服务于高校教学实验,提供可视化教学工具与实训平台;③支持工业级应用预研,如自动驾驶协同、无人机编队、智能交通调度等复杂系统仿真;④为学术研究提供可复现、可追溯的实验环境,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,结合模型描述与代码示例,建议读者结合完整项目代码(含GUI设计与详细实现)进行实践,重点关注多智能体环境同步机制、算法插件设计与前后端数据交互逻辑,边学边调试,深入理解MARL平台的整体架构与核心技术细节。
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