/etc/yum.repos.d/docker-ce.repo源

### 如何配置 `/etc/yum.repos.d/docker-ce.repo` 文件以安装 Docker CE 为了成功配置用于安装 Docker CE 的 YUM 仓库文件,可以按照如下方式操作: 通过 `yum-config-manager` 添加阿里云提供的 Docker CE 软件源: ```bash sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo ``` 此命令会自动创建并保存名为 docker-ce.repo 的文件到 `/etc/yum.repos.d/` 目录下[^1]。 如果希望手动编辑该文件,则应确保其内容类似于下面这样(适用于 CentOS 系统),这同样基于阿里云所提供的模板来设置: ```ini [docker-ce-stable] name=Docker CE Stable - $basearch baseurl=http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/stable/$basearch/ enabled=1 gpgcheck=1 gpgkey=https://download.docker.com/linux/centos/gpg [docker-ce-test] name=Docker CE Test - $basearch baseurl=http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/test/$basearch/ enabled=0 gpgcheck=1 gpgkey=https://download.docker.com/linux/centos/gpg [docker-ce-nightly] name=Docker CE Nightly - $basearch baseurl=http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/nightly/$basearch/ enabled=0 gpgcheck=1 gpgkey=https://download.docker.com/linux/centos/gpg ``` 上述配置中包含了稳定版、测试版以及夜间构建版本三个不同的软件库选项。通常情况下只需要启用 `[docker-ce-stable]` 即可满足大多数需求;而其他两个部分则可以根据实际需要自行决定是否开启。 完成以上步骤之后,建议清理已有的包缓存以便使新加入的镜像生效: ```bash sudo yum clean all ``` 最后就可以利用 `yum install docker-ce` 来正常安装 Docker 社区版了。

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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内容概要:本文围绕基于物理信息神经网络(PINNs)求解铁木辛柯梁(Timoshenko)方程展开研究,采用PyTorch框架进行Python代码实现。通过将控制偏微分方程嵌入神经网络的损失函数中,利用深度学习方法直接求解复杂固体力学问题,在无需大量标注数据的前提下实现对梁结构位移与转角分布的高精度逼近。研究系统阐述了PINNs的理论基础、网络架构设计、边界条件施加策略及训练优化流程,并结合具体数值算例验证了该方法在处理高阶耦合微分方程方面的有效性与鲁棒性; 适合人群:具备扎实的深度学习与连续介质力学基础知识,熟悉PyTorch框架的应用,主要面向从事计算力学、结构工程、物理信息建模及相关交叉领域的研究生、科研人员和技术开发者,尤其适合有1-3年工作经验、致力于将人工智能技术融入传统工程仿真场景的专业人士; 使用场景及目标:① 探索PINNs在固体力学正/反问题中的实际建模路径,替代传统有限元等数值方法;② 学习如何将复杂的多场耦合控制方程转化为可嵌入神经网络的物理约束项;③ 掌握物理驱动建模的核心技巧,提升对工程系统泛化能力和解释性的建模水平; 阅读建议:建议读者结合配套代码逐模块调试,重点剖析损失函数中内部残差项与边界项的构造逻辑,深入理解物理规律与神经网络参数更新之间的耦合机制,并尝试将其推广至其他弹性力学或热传导问题以巩固学习成效。

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并行物理信息神经网络PINNs在NLS–MB 方程的孤子演化预测实例 【 torch求解】(Python代码实现)

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内容概要:本文详细介绍了基于并行物理信息神经网络(PINNs)对NLS–MB方程中孤子演化过程进行预测的研究实例,采用PyTorch框架实现数值求解。该方法通过将非线性薛定谔方程的物理规律嵌入神经网络的损失函数中,实现了数据驱动与物理先验知识的有效融合,显著提升了对复杂非线性动力系统长期演化的建模精度与泛化能力,展示了PINNs在量子物理、非线性光学等科学计算领域的强大应用潜力。; 适合人群:具备深度学习基础与偏微分方程理论知识,从事科学计算、工程仿真或非线性系统研究的研究生、科研人员及算法工程师。; 使用场景及目标:① 掌握PINNs在非线性物理系统中的建模流程与训练技巧;② 学习如何利用PyTorch构建融合物理约束的神经网络求解器;③ 应用于孤子动力学、光纤通信、玻色-爱因斯坦凝聚等领域的演化预测与参数反演问题。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行实践操作,深入理解模型的网络架构设计、物理残差项构造、边界条件处理及多任务损失平衡等关键技术细节,并尝试将其迁移至其他偏微分方程求解问题中,以深化对PINNs方法论的理解与创新能力。

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