windows中docker desktop默认端口

### Windows Docker Desktop 的默认端口配置 在 Windows 中,Docker Desktop 提供了一种简单的方式来管理和操作容器化环境。其默认端口配置主要围绕着 `2375` 和 `2376` 进行设置。 #### 默认端口说明 - **2375 端口** 此端口用于非加密通信(无 TLS)。然而,默认情况下,该端口仅绑定到本地回环地址 (`localhost`),这意味着外部网络无法通过此端口访问 Docker 守护进程[^1]。 - **2376 端口** 如果启用了 TLS 加密,则会使用 `2376` 端口来提供更安全的连接方式。不过,在标准安装过程中,TLS 并未被自动启用,因此大多数用户不会接触到这个端口[^3]。 #### 如何修改默认行为? 如果希望允许来自其他设备或同一局域网内的计算机访问 Docker API,可以通过调整 Docker Desktop 的高级设置实现: 1. 打开 Docker Desktop GUI 应用程序; 2. 转至 “Settings” -> “General”,确认已开启 WSL 2 后端支持 (推荐)[^4]; 3. 前往 “Resources” 下拉菜单中的子选项卡之一 —— Resources/Daemon/Expose daemon on tcp://0.0.0.0:2375; 4. 将上述字段设为 true 或手动输入 IP 地址范围以指定可访问源; 5. 可能还需要启动系统的某些辅助功能比如 "IP Helper Service"[^1]. 值得注意的一点是,当暴露公共接口时务必小心潜在的安全风险,并考虑实施防火墙规则或其他防护措施保护服务器免受恶意攻击者侵害。 ```python # Python 示例:测试是否能够连接到 Docker Daemon import requests try: response = requests.get('http://<your-docker-host>:2375/info') print(response.json()) except Exception as e: print(f'Error occurred while trying to connect: {e}') ```

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:本文针对风能和光伏发电出力的不确定性与极端波动问题,提出了一种基于条件生成对抗网络(C-GAN)的风光联合出力极端场景生成方法。通过引入气象条件等外部特征变量作为条件输入,构建C-GAN模型,有效捕捉风光出力的概率分布特性,生成具有高保真度和多样性的极端出力场景。研究详细阐述了网络结构设计、损失函数构建、训练流程及评价指标,并基于Python实现了完整算法代码,验证了该方法在生成极端场景方面的优越性能。结果表明,该方法能够为电力系统规划、运行风险评估与优化调度提供更为全面和可靠的场景支撑,尤其在应对罕见但高影响的极端事件方面具有显著优势。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统专业知识的科研人员、研究生,以及从事新能源并网、电力系统安全分析、综合能源系统优化等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统场景生成方法难以有效刻画风光出力极端事件的问题;②为电力系统安全稳定分析、备用容量配置、极端风险评估生成包含尾部风险的典型场景集;③深入理解和实践C-GAN在能源时间序列数据生成任务中的建模思路与技术细节。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践深度融合,建议读者在掌握GAN基本原理的基础上,结合文中的模型设计与代码实现进行复现、调试与参数调优,重点关注条件变量的融入方式、训练稳定性控制策略及生成场景的质量评估方法,以充分掌握该技术的应用精髓。

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内容概要:本文介绍了基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法通过学习真实电动汽车充电数据的复杂分布特征,利用DDPM这一先进的深度生成模型,逐步从噪声中恢复出具有高度真实感的充电行为序列,从而生成统计合理且多样性丰富的充电场景。该技术克服了传统场景生成方法在处理高维、非线性及时序依赖数据方面的局限性,能够精确捕捉充电起始时间、持续时长、充电电量及负荷曲线的内在规律。生成的场景数据可广泛应用于电力系统规划、配电网承载能力评估、负荷预测以及电动汽车与电网互动(如V2G)策略的研究中。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事电力系统、交通电气化、智能电网、负荷预测、能源系统规划等相关领域研究的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标:①为大规模电动汽车接入下的配电网影响分析提供高精度、多样化的输入场景,支撑系统脆弱性评估;②用于研究不同充电模式(如无序充电、有序充电、车网互动V2G)对电网日负荷曲线、峰谷差及局部过载风险的影响;③支撑包含电动汽车的综合能源系统、微电网的优化调度、风险评估与投资决策。; 阅读建议:读者应重点理解DDPM模型的核心思想、其在时序数据生成中的独特优势,以及如何将生成的虚拟场景与具体的电力系统工程问题相结合进行分析。建议结合所提供的代码进行动手实践,通过调整超参数、训练数据集来观察模型性能变化,从而深入掌握该技术的应用精髓。

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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