ubuntu安装docker使用rootless
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
负荷预测基于Transform-KAN的负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于Transform-KAN模型的电力负荷预测展开研究,提出一种融合Transformer强大序列建模能力与Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)高效函数逼近特性的新型深度学习预测框架。该模型旨在提升电力负荷预测的精度与鲁棒性,尤其适用于复杂时序数据的建模与趋势捕捉。文档配套提供完整的Python代码实现,涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果可视化等全流程,属于一系列聚焦于电力系统、能源管理与智能优化的科研仿真资源之一,强调算法的技术复现性与工程实践价值,适合用于学术论文复现与实际工程项目参考。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习理论知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的科研人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①实现高精度短期与长期电力负荷预测;②学习并复现Transform-KAN融合模型的架构设计与实现方法;③应用于智能电网调度、用电需求响应、新能源接入规划等实际场景中的时序预测任务,推动数据驱动的能源决策智能化。; 阅读建议:建议结合所提供的Python代码进行动手实践,重点关注模型结构设计原理、注意力机制与KAN模块的协同机制、超参数调优策略以及数据标准化处理流程,同时可参照同系列其他仿真资源拓展应用场景,以全面提升模型复现与创新能力。
Ubuntu-docker安装.zip
Ubuntu_docker安装.zip
WSL安装Docker指南[代码]
本文详细介绍了在WSL子系统(Ubuntu)中安装和配置Docker的完整流程。首先,文章说明了WSL子系统的前置条件,包括编辑wsl.conf文件以启用systemd,并验证systemd是否正常启动。接着,提供了Docker的安装方法,包括使用一键脚本安装Docker,并处理可能出现的错误。文章还详细介绍了两种管理Docker守护进程的方法:一是创建docker组并提升用户权限,二是使用Rootless模式(非root权限模式)。此外,还涵盖了更换Docker源和常用Docker命令的参考。全文内容详实,步骤清晰,适合需要在WSL环境中使用Docker的开发者参考。
NVIDIA容器工具安装[代码]
本文详细介绍了nvidia-container-toolkit的安装与配置过程,该工具是连接Docker与NVIDIA GPU的关键组件。文章首先解释了nvidia-container-toolkit的作用,即允许Docker容器访问宿主机上的NVIDIA GPU资源。接着提供了两种安装方式:使用apt和yum包管理器进行安装。安装完成后,文章指导用户如何配置Docker以使用NVIDIA容器运行时,包括修改daemon.json文件、重启Docker守护进程以及为Rootless模式下的Docker进行配置。最后,还提到了如何通过nvidia-ctk命令配置nvidia-container-runtime的config.toml文件。这些步骤确保了Docker容器能够顺利使用宿主机的GPU资源。
Podman保姆级教程[项目源码]
本文是一篇详细的Podman使用教程,涵盖了Podman的特性概述、版本兼容性比较、扩展功能、安装方法、网络实现原理、rootless容器用户映射实现方式、macvlan网络实现、podman与podman-compose使用示例、报错示例以及有待测试的功能。教程适用于CentOS、RHEL和Ubuntu等操作系统,提供了丰富的实验环境和详细的命令示例,帮助读者从基础到高级全面掌握Podman的使用。此外,文章还介绍了Podman与Docker的区别,以及如何平滑过渡到Podman,适合容器技术爱好者和专业人士阅读。
Linux离线安装Docker[源码]
本文详细介绍了在Linux系统中离线安装Docker的步骤。首先提供了两种获取Docker安装包的方式:在线下载和通过文章绑定资源获取。接着详细说明了如何解压和移动相关执行文件,以及如何查看Docker版本信息。然后,文章指导如何将Docker注册到Systemd的service,并提供了具体的配置文件内容。此外,还介绍了如何添加文件可执行权限、启动Docker并设置开机自启。最后,文章列举了一些常用的Docker命令,如启动、停止、查看状态和设置开机自启等。
Docker技术入门个人笔记
Docker技术入门个人笔记
6a12d7992ab028424dcec311_自动化运维工具推荐与安装指南.docx
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Ubuntu离线安装docker
Ubuntu离线安装docker 下载完成后,执行如下: dpkg -i containerd.io_1.6.6-1_amd64.deb docker-ce_20.10.17~3-0~ubuntu-bionic_amd64.deb docker-ce-cli_20.10.17~3-0~ubuntu-bionic_amd64.deb docker-ce-rootless-extras_20.10.17~3-0~ubuntu-bionic_amd64.deb
Ubuntu20.04-focal-离线安装docker
Ubuntu20.04--focal-离线安装docker相关文件: containerd.io_1.7.22-1_amd64.deb、docker-buildx-plugin_0.17.1-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-ce-cli_27.3.1-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、docker-ce_27.3.1-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-ce-rootless-extras_27.3.1-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、docker-compose-plugin_2.29.7-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-scan-plugin_0.9.0~ubuntu-focal_amd64.deb, 文件按这顺序安装: dpkg -i deb包名
Ubuntu20.04 离线安装docker相关资源
ubuntu.20.04~focal的相关deb安装文件下载: containerd.io_1.7.20-1_amd64.deb、docker-buildx-plugin_0.16.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-ce_27.1.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、docker-ce-cli_27.1.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-ce-rootless-extras_27.1.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、docker-compose-plugin_2.29.1-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb、 docker-scan-plugin_0.9.0~ubuntu-focal_amd64.deb
Docker 镜像离线迁移工具
支持通过tar离线导出、备份及迁移容器镜像,实现源仓库至私有仓库、本地containerd的镜像迁移。
F题 简易多功能计数1.rar
F题 简易多功能计数1.rar
如何通过精准数据提升园区科技企业创新能力评估的科学性?.docx
如何通过精准数据提升园区科技企业创新能力评估的科学性?
【顶级EI复现】基于新扩展移相角重构的双有源桥变换器全功率范围最小电流应力优化控制策略研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对双有源桥(DAB)DC-DC变换器在全功率范围内运行时存在的电流应力大、回流功率高及效率受限等问题,提出一种基于新扩展移相角重构的优化控制策略,并通过Simulink平台完成系统级仿真实现。研究首先建立DAB变换器的数学模型,进而引入扩展移相角调控机制,通过优化移相角组合以实现对电流应力的精确控制;在此基础上,结合KKT最优性条件进行分段解析优化,推导出不同功率区间内的最优移相角配置方案,有效降低峰值电流与回流功率。同时,深入分析全功率范围内的软开关实现条件,设计闭环控制系统,实现最小电流应力与全范围零电压开关(ZVS)的协同优化。文中提供了完整的仿真模型架构与关键模块实现细节,验证了该策略在多种工况下的有效性、鲁棒性与动态响应性能,复现成果达到顶级EI期刊论文水平,具备较强的科研参考价值与工程应用前景。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的硕士/博士研究生、科研人员及从事DAB变换器拓扑与控制算法研发的工程技术人员,尤其适用于具备一定电路建模能力与Simulink仿真经验的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握DAB变换器中电流应力与回流功率的成因及其优化机理;② 学习基于KKT条件的分段解析优化方法在电力电子系统中的建模与应用;③ 实现全功率范围内最小电流应力与软开关的协同控制设计;④ 复现高水平期刊研究成果,支撑科研项目申报、学术论文撰写或毕业课题研究。; 阅读建议:建议结合文中涉及的“KKT最优性条件”与“分段解析建模”等理论资料辅助学习,按照文档目录循序渐进地理解控制策略的设计逻辑,重点剖析Simulink模型中各控制环路与逻辑判断模块的实现方式,动手搭建并调试仿真模型,对比不同工况下的电流波形与效率变化,以深入掌握优化机制与实际性能边界。
LC118A马达驱动IC
LC118A马达驱动IC
基于PSCAD与MATLAB联合仿真的IEEE 9节点电力系统网络攻击数据集生成框架研究
内容概要:本文提出了一种基于PSCAD与MATLAB联合仿真的IEEE 9节点电力系统网络攻击数据集生成框架,旨在利用高保真电磁暂态仿真技术构建适用于智能电网虚假数据注入攻击(FDIA)研究的高质量数据集。该框架充分发挥PSCAD在电力系统动态建模方面的精确性优势,结合MATLAB在算法设计与数据处理上的强大功能,实现了从系统建模、攻击逻辑植入、动态响应仿真到数据采集与可视化的全流程集成。文章详细阐述了仿真环境的搭建方法、虚假数据注入攻击模型的设计原理、数据生成的具体流程以及结果后处理策略,并提供了可复现的技术路径,为电力系统网络安全研究提供了可靠的数据支撑与实验平台。; 适合人群:电力系统自动化、能源互联网安全、工业控制系统安全领域的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合具备PSCAD和MATLAB仿真基础并从事电力系统安全分析与防御机制研究的专业人士。; 使用场景及目标:①开展虚假数据注入攻击对电力系统状态估计影响的机理研究;②开发与验证新型攻击检测、识别与恢复算法;③构建标准化、可复现的电力系统网络安全测试数据集,支持学术界与工业界的算法 benchmark 与技术评估。; 阅读建议:建议结合文中提到的“PSCAD输出转换与绘图流程”配套资源进行实践操作,重点关注PSCAD与MATLAB之间的数据接口设计、时间同步机制与仿真步长匹配,确保联合仿真过程的稳定性与数据一致性。
朋友圈霸屏广告系统源码资源
自研系统源码 可去招商做贴牌代理和商户
YOLO26算法室内农产品分拣草莓目标检测+训练好的模型+395张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[草莓(Strawberry)] · 训练集:277 张 · 验证集:79 张 · 测试集:39 张 · 总计:395 张 该数据集专注于室内农产品分拣场景,针对草莓进行精确检测,为农业自动化分拣系统提供高质量数据支持,显著提升农产品处理效率与质量控制水平。 该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含277张、79张和39张图像,分布比例合理,确保模型训练充分、验证可靠及测试客观,有效支持模型性能评估与优化。 该数据集的标注工作严谨细致,所有草莓目标均被准确框选并标注,边界框贴合物体轮廓,标注信息规范统一,为模型学习提供... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 35 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8707** mAP50-95 | 0.6840 Precision | 0.8897 Recall | 0.7821 train/box_loss | 0.6451 train/cls_loss | 0.5173 val/box_loss | 0.8969 val/cls_loss | 0.8392 【训练过程分析】 35 轮训练后 mAP50 为 0.8707,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.6840,定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.8... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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