centos中docker-compose

### 安装 Docker 和 Docker-Compose 为了在 CentOS 中使用 `docker-compose`,首先需要确保已经正确安装并配置了 Docker。完成此操作后,可以继续按照以下说明来安装和配置 `docker-compose`。 #### 配置 Docker 源 可以通过添加官方仓库地址来进行 Docker 的源配置: ```bash sudo yum install -y yum-utils sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo[^3] ``` #### 启动并启用 Docker 服务 一旦 Docker 被成功安装,则应将其设为开机自动启动的服务,并立即启动该服务以验证其正常工作状态: ```bash sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker ``` #### 下载 Docker Compose 对于 `docker-compose` 的获取,推荐通过 GitHub 发布页面下载最新的稳定版本文件至 `/usr/local/bin/` 目录下,并赋予执行权限: ```bash sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep tag_name | cut -d\" -f4)/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` 上述命令会动态查找最新发布的标签名,并据此构建完整的 URL 地址用于下载对应的二进制可执行程序[^4]。 #### 设置国内镜像加速器 (可选) 如果遇到网络连接缓慢的情况,建议设置阿里云提供的中国大陆地区专用的 Docker Hub 加速服务器: 编辑或创建位于路径 `/etc/docker/daemon.json` 文件,加入如下 JSON 数据片段: ```json { "registry-mirrors": ["https://8kppz1zc.mirror.aliyuncs.com"] } ``` 之后重启 Docker 使更改生效: ```bash sudo systemctl restart docker ``` 此时便完成了 `docker-compose` 在 CentOS 上的基础环境搭建过程[^5]。

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RFAConv(感受野注意力卷积)-BiGRU(双向门控循环单元)多变量时间序列预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于RFAConv(感受野注意力卷积)与BiGRU(双向门控循环单元)的多变量时间序列预测模型研究,结合Python代码实现,旨在提升复杂时序数据的预测精度。该模型融合了卷积神经网络在局部特征提取方面的优势与BiGRU在捕捉时间序列前后依赖关系上的能力,通过引入感受野注意力机制,增强了模型对关键时空特征的选择性关注。文档还列举了多种相关的时间序列预测方法和技术组合,如贝叶斯优化、PatchTST、CNN-Agent Attention等,展示了当前多变量预测领域的多样化技术路径。整体聚焦于深度学习在能源负荷、风电光伏出力等实际工程场景中的建模与应用。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电气工程、能源系统、人工智能等相关领域研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统、微电网、分布式电源等场景下的多变量负荷或出力预测;②为时间序列预测任务提供先进的神经网络架构设计思路,提升预测准确性与模型解释性;③辅助科研人员复现最新算法并开展创新性研究。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点关注RFAConv与BiGRU的网络结构搭建与参数调优过程,同时可参考文档中列出的其他预测模型以拓展技术视野。

Python智能算法实现与优化工具库一个专注于用Python编程语言实现讲解并优化多种经典与前沿智能计算算法的综合性开源项目涵盖神经网络包括深度学习模型如CNNRNN.zip

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centos7使用docker-compose安装es(包括IK分词器扩展)+kibana

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通信工程施工监理中的关键控制点与办法

资源摘要信息: "通信工程施工关键控制点样本(1).doc" 通信工程施工关键控制点样本(1)详细描述了在无线设备安装及隐蔽工程中的关键质量控制点以及监理的相应措施,下面将详细分析并解释这些关键点。 无线设备隐蔽工程中常用问题及监理办法: 1. 机架底座固定不牢固:这是在设备安装中常见的问题,可能由于施工不规范或忽视了安全因素导致。监理办法包括监理人员现场旁站监督,并按照机架安装规范进行检查,确保使用正确的螺钉数量和规格进行固定。 2. 机柜安装中的DF架内告警线松动:这可能会导致通信中断或设备故障。监理应检查各插件设备模块的固定螺丝,确保所有接口的紧固和接触良好,按照设备安装规范执行操作。 3. 防水及馈线接口问题:包括馈线室外接口未做防水处理或防水处理不成功、馈线与跳线间接触不良等问题。监理需按照相关规范检查馈线接口,核算并使用正确的防水材料,确保接口的密封性和电气性能。 4. 天馈线的测试问题:天馈线测试结果需符合规定标准(VSWR<1.5)。监理须严格执行现场检查制度,认真记录测试数据。 5. 预置下倾天线的安装问题:安装时需考虑机械下倾度数,监理人员应现场旁站,检查安装情况,并采用现场复核制度确保角度正确。 无线配套隐蔽工程中常用问题及监理办法: 1. 轴线位置检查及工程定位测量:必须严格按照设计规定执行,监理人员应进行现场复核,并实行旁站监理制度。 2. 模板内清理问题:模板内未清除的浮土、积水、淤泥和杂物会导致浇筑混凝土质量下降。监理人员需现场旁站监理,并强化隐蔽工程验收程序。 3. 原业主楼面防水及保温层的处理:及时恢复防水和保温层是必要的,以免引起业主投诉。监理需实行现场检查,并对施工过程进行巡检。 4. 浅基本隐蔽工程问题:包括轴线、基坑尺寸、标高不符合设计规定等情况。监理应实行工程定位测量报验,旁站监理,并强化隐蔽工程验收流程。 5. 土方工程中的孔深和桩孔直径问题:监理人员要通过工程测量报验和现场复核来确保孔深及桩孔直径符合设计规定,并严格执行旁站监理制度。 在通信工程施工过程中,对上述关键点的控制是保障工程质量的重要环节。通过监理人员的现场旁站监督和验收,可以确保每一环节均按照规定执行,从而保证整个通信网络的稳定和可靠。监理在工程中扮演的角色,不仅仅是对质量的把控,更是对施工过程的指导和促进,确保工程能够顺利完成,达到设计和功能要求。
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裁切机OCI Artifact化固件标准(CNAB兼容):将.rar抽象为可签名、可版本化、可回滚的镜像资产——已通过OCI Distribution Spec v1.1互操作认证

以下是对您提供的技术博文进行**深度润色与重构后的终稿**。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **去除所有显性标题层级(如“引言”“总结”等)**,以自然段落流替代章节划分; ✅ **打破“总—分—总”结构**,从真实产线痛点切入,将原理、实践、权衡、陷阱有机交织; ✅ **彻底删除模板化表达**(如“本文将阐述…”“首先…其次…”),代之以工程师口吻的判断、反问、经验直觉与现场教训; ✅ **注入大量一线工程洞察**:不是解释“什么是artifactType”,而是告诉你“为什么你第一次用harbor推firmware会404”“为什么省略--manifest-digest会
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汉诺塔问题用问题规约法怎么一步步拆解?每步操作和总移动次数怎么算出来?

### 使用问题规约法解决汉诺塔(Hanoi)问题 #### 1. Hanoi 塔问题概述 Hanoi 塔问题是经典的递归问题之一,其目标是从初始柱子 A 将所有的盘子通过辅助柱 B 移动到目标柱 C,遵循以下规则: - 每次只能移动一个盘子。 - 在任何时刻,大盘子不能放置在小盘子之上。 对于给定的盘子数量 \( n \),可以通过 **问题规约法** 来分解该问题为更简单的子问题[^1]。 --- #### 2. 解决方案设计 根据递归的思想[^2],当需要将 \( n \) 个盘子从源柱 A 移动到目标柱 C 时: 1. 首先将顶部的 \( n-1 \) 个盘子从源柱 A
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EUFrame_Toolkit:PHP多端开发框架与数据库类库整合

标题中提到了几个关键的IT知识点:PHP多端应用开发框架、内置关系型及非关系型数据库类库、自定义模板引擎、语言本地化解析器、以及对Nginx、Apache、IIS服务器的支持。接下来,将对这些知识点逐一进行详细说明。 ### PHP多端应用开发框架 PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言,特别适用于网站开发。多端应用开发框架是指一种能够使开发者更容易地创建可以在多种设备上运行的应用程序的软件框架。这种框架通常会提供一套标准的代码库和工具,让开发者能够集中注意力在业务逻辑的实现上,而不是各种设备的适配上。EUFrameToolkit正是这样的一个框架,它可能提供了基础的结构、模块化组件和通用功能,使得开发者可以高效地开发出适用于Web、移动端等不同平台的应用程序。 ### 内置关系型数据库和非关系型数据库类库 关系型数据库和非关系型数据库是目前软件开发中使用最为广泛的两种数据存储方式。关系型数据库,如MySQL、PostgreSQL,使用严格的表结构存储数据,适合于需要复杂查询和事务处理的场景。非关系型数据库,如MongoDB、Redis,则提供更为灵活的数据存储方式,适合于处理大量的分布式数据。内置的关系型和非关系型数据库类库意味着EUFrameToolkit框架已经将这两种数据库的操作抽象成类库,开发者可以直接使用这些类库进行数据库操作,无需额外的数据库连接和操作代码,从而大幅提高开发效率。 ### 可自定义模板引擎和语言本地化解析器 模板引擎是用于分离业务逻辑与展示逻辑的工具。它允许开发者使用特定的模板语法来生成HTML或其他格式的文档。当使用模板引擎时,开发者只需关注如何编写模板,而模板引擎负责将数据与模板结合生成最终内容。语言本地化解析器则允许应用程序支持多语言功能,它能够根据用户的语言偏好,自动翻译和呈现不同语言的内容。EUFrameToolkit提供的自定义模板引擎和语言本地化解析器表明开发者能够根据需要定制和扩展这些功能,以满足特定的应用需求。 ### 支持Nginx、Apache、IIS服务器 Nginx、Apache和IIS是当今最流行的三种Web服务器软件。Nginx以其高性能和低资源占用而闻名,特别适合于处理静态内容和高并发连接。Apache是目前使用最广泛的Web服务器,功能强大且稳定,支持广泛的模块。IIS是微软出品的服务器产品,主要在Windows平台上使用,其优势在于与微软的技术栈高度集成。EUFrameToolkit支持这三种服务器意味着它能够适应不同环境和需求,开发者可以根据项目需要和现有服务器环境灵活选择。 ### 标签:Python 虽然标题和描述中主要涉及PHP相关的知识点,但标签中提到了Python。这可能表明EUFrameToolkit框架虽然以PHP为主,但也可能支持Python,或者在某些情况下可以与Python进行交互。Python作为另一种流行的编程语言,广泛应用于后端开发、数据分析、人工智能等领域。如果EUFrameToolkit确实支持Python,这将为开发者提供更多选择,也体现了该框架的灵活性和跨语言特性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表 附赠资源.docx、说明文件.txt、EUFrame_Toolkit-main这几个文件名表明,解压后的压缩包中包含一些额外的资源和文档。这些文件可能是框架的使用说明、示例代码、配置文件等,对于理解和使用EUFrameToolkit框架是非常有价值的。其中,EUFrame_Toolkit-main很可能指向框架的主体目录,包含了核心文件和代码。 综上所述,EUFrameToolkit是一个强大的多端应用开发框架,内置了多种数据库操作功能,并且支持多语言和多种服务器环境。开发者可以利用这个框架快速搭建出功能完善的Web应用,同时它也表现出一定的扩展性和灵活性,适用于不同的开发场景和服务器配置。
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裁切机数字孪生.rar语义建模标准(Asset Admin v1.2草案):XML工艺参数_ PNG刀具图谱_ JSON校准日志统一建模→支持OPC UA PubSub自动注册→附开源转换工具链

以下是对您提供的技术博文进行深度润色与结构重构后的完整版本。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **彻底去除所有显性标题层级**(如“引言”“总结与展望”等) ✅ **取消原始标题与摘要、关键词、参考链接等元信息** ✅ **打破“总—分—总”机械结构,以真实产线问题切入,自然展开逻辑流** ✅ **融合多模态建模、本体工程、协议桥接、工具链实现、质量评估与前沿演进,形成有机叙事** ✅ **语言高度去模板化:大量使用设问、插入语、口语化表达、工程师视角的判断与权衡** ✅ **注入一线实践洞察**——不是“应该怎么做”,而是“我们试过什么,为什么选这个,踩过哪些坑”
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Git生态系统都包含哪些关键组成部分?它们各自起什么作用?

### Git 生态系统的概述 Git 是一种分布式版本控制系统,广泛用于软件开发和其他领域中的文件变更管理。围绕 Git 构建了一个庞大的生态系统,其中包括各种工具、服务以及与其他技术的集成。 #### 工具 许多工具被设计用来增强 Git 的功能或简化其操作流程。以下是几个常见的例子: - **GitHub Desktop**: 提供图形化界面来管理和提交代码仓库的变化[^4]。 - **SourceTree**: 类似 GitHub Desktop 的客户端应用,支持 Mac 和 Windows 平台上的 Git 操作[^5]。 - **TortoiseGit**: 集成到 Win
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素数域上的加法与乘法同态加密切换协议研究

资源摘要信息:"模p加密切换协议" 模p加密切换协议是一种在同态加密领域内提出的新型协议,它支持在加法同态加密和乘法同态加密之间进行高效的切换。为了实现这一点,该协议主要基于素数域Z/pZ构建。这种设计不仅提高了加密操作的效率,而且显著降低了在数据传输过程中所需的通信轮次和比特复杂度。这对于实现安全的两方计算具有重要意义,尤其是在涉及多项式求值和隐私保护的应用场景中。此外,该方案在保持高效性的同时,还保持了安全性,并能够扩展到包含恶意敌手的模型中。 在深入探讨之前,我们先了解一些基础概念: 同态加密(Homomorphic Encryption):这是一种特殊类型的加密技术,它允许用户在密文上直接进行特定的计算,并在解密后得到与在明文上直接进行同样计算相同的结果。同态加密分为三种主要类型:部分同态加密(PHE)、次同态加密(SHE)和全同态加密(FHE)。其中,加法同态加密支持对密文进行无限次加法操作;乘法同态加密则支持对密文进行无限次乘法操作;全同态加密则同时支持无限次加法和乘法操作。 安全两方计算(Secure Two-Party Computation, 2PC):这是密码学中的一种技术,它允许两个参与方在保护各自隐私的前提下共同计算某个函数的值。例如,假设Alice和Bob各自拥有一个秘密数值,他们希望计算这两个数值的和,但又不想让对方知道自己的具体数值。安全两方计算协议能确保在计算结束后,双方都能得到和的结果,而各自的原始输入保持私密。 模p算术:这里的p指的是素数,而Z/pZ指的就是模p的整数环,即所有整数模p的剩余类集合。在模p算术中,数字的运算结果都是对p取模后的结果。例如,在Z/5Z中,11模5的结果是1,因为11除以5的余数是1。 以下为详细知识点: 1. 加密切换协议的概念:加密切换协议是允许在两种不同的加密方案之间切换密文的技术。这样的协议可以将一个加密方案下的密文转换为另一个方案下的密文,从而允许两种不同类型的同态加密操作。在安全两方计算中,这种切换能力非常重要,因为它允许两个参与方在保持数据安全的前提下灵活地对数据执行不同的操作。 2. 该协议的实现基础:模p加密切换协议主要基于素数域Z/pZ来实现。素数域提供了一个数学上的结构,使得我们可以定义加法和乘法运算,同时保证了运算结果符合同态加密的要求。利用素数域的优势,可以在保证加密操作安全性的前提下,大幅度减少通信轮次和降低比特复杂度,这使得数据处理更加高效。 3. 应用场景:由于该协议特别适用于多项式求值和隐私保护场景,因此在需要进行安全计算的环境中尤为有用。例如,在金融行业,可能需要在不泄露用户具体信息的前提下,对用户的金融数据进行分析和计算;在医疗领域,也需要保护患者隐私的同时,对相关医疗数据进行分析。模p加密切换协议能够确保这些敏感数据在进行计算操作时的安全性。 4. 安全性和效率:该协议之所以受到关注,是因为它在保证加密操作效率的同时,还兼顾了安全性。这对于在现实世界中部署同态加密技术至关重要,因为效率和安全性是评估一个加密协议是否实用的两个关键标准。此外,该协议还可以适用于恶意敌手模型,意味着即便其中一方是恶意的,协议仍然能够保证数据的安全性和计算的正确性。 5. 与其他协议的比较:文中提到Couteau、Peters和Pointcheval在CRYPTO 2016会议上介绍的加密切换协议(ESP)是模p加密切换协议的前身,该协议能够实现从一个加密方案到另一个方案的密文切换。然而,Couteau等人构建的ESP用于在Elgamal和Paillier加密方案之间切换,这两者本身并不完美契合。因此,他们不得不设计复杂的协议来实现切换。与之相比,模p加密切换协议在素数域Z/pZ的基础上进行构建,可能在效率和实现上有所优化。 总结来说,模p加密切换协议提供了一个高效的解决方案,用于在加法同态加密和乘法同态加密之间进行切换,并且特别适用于多项式求值和隐私保护的场景。这种协议在保持操作高效性的同时,也确保了加密操作的安全性,并且能够应对复杂的恶意敌手模型。在研究和实际应用中,该协议无疑为同态加密技术的发展提供了一个新的方向,并为安全两方计算领域带来了新的机遇。
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裁切机Linux边缘节点.rar性能瓶颈破局(BusyBox unzip实测吞吐仅8.3MB_s):内存映射优化+Deflate SIMD加速+eBPF实时监控三重提效,性能提升4.2倍

# 面向工业裁切机的实时解压性能优化:从内存映射到SIMD加速再到eBPF闭环 在智能工厂的产线深处,一台工业裁切机正安静地运行着——它没有炫目的UI,不接入云平台,甚至没有常驻运维工程师。它的固件升级包是一个217MB的ZIP文件,内含32768个嵌套目录与14万多个小尺寸配置项;一次OTA升级需在70℃高温舱中完成,P99解压延迟必须稳定控制在100ms以内,否则将导致机械臂运动时序错乱、材料裁切偏移超差。这不是理论推演,而是某汽车零部件厂真实产线的日复一日。 这类设备构成了工业边缘计算的“沉默大多数”:RAM ≤ 512MB、无MMU或仅支持轻量级MMU、无后台运维、固件更新周期长达
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Calibre 命令行怎么把版图导出成 GDS II 文件?有哪些常用参数和注意事项?

### Calibre 命令行输出 GDS 文件的方法 在使用 Calibre 工具时,可以通过命令行实现 GDS 文件的输出。以下是具体方法及相关说明: #### 使用 `calibre` 命令生成 GDS 文件 Calibre 提供了一系列命令行工具来处理版图数据,其中可以利用 `-write_gds` 参数完成 GDS 文件的导出操作。基本语法如下所示[^1]: ```bash calibre -export -format gds -input input_file.def -output output_file.gds ``` 上述命令表示将输入文件(通常是 DEF 或 LE