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Docker镜像详谈(4): 镜像的json文件
题图摄于北京奥林匹克公园 编者注：继上次《Docker镜像详谈(3): 镜像内容存放在哪里？》文章之后，本周介绍镜像json文件的作用，以及动态容器和静态镜像的深层关系。 经过本系列对于 Docker 镜像的镜像，大家应该已经清楚 Docker 镜像的存储、以及 Docker 镜像的内容。 Docker 镜像的内容，应该说包含两部分，除了镜像层中的文件之外，还包括一层镜像的 json 文件。镜像层文件的理解较为简单，但是 Docker 镜像的 json 文件理解起来就会稍显复杂。 Dockerfile 中以上举例的4类命令，通过分析，我们得出初步的结论：Dockerfile的部分命令各自包含一类动态信息，这类信息不属于 Docker 镜像层中的文件内容。 上图中，我们展现了 ubuntu:14.04 镜像中 4 个镜像层的具体情况，特别分析了镜像 8251da35e7a7 和 e5855facec0b。
2.5K20发布于 2019-04-12 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
4. 镜像的原理
镜像是什么? 2. Docker镜像的特点 3. 容器和镜像的转换----Docker镜像的 Commit操作 一. 镜像是什么? Union文件系统是Docker镜像的基础, 镜像可以通过分层来进行集成, 基于基础镜像(没有父镜像), 可以制作各种具体的应用镜像. 那为什么tomcat镜像要比centos的镜像大呢? 原因是tomcat不是一个单独的镜像, 它包含了运行环境. 也就是说, tomcat镜像里面, 不仅仅是有tomcat镜像包, 它还包含了tomcat的运行环境. 所以, 可以看到tomcat下载的时候, 他会下载很多其他的镜像. 这就是镜像的分层 4. 容器和镜像的转换----Docker镜像的Commit操作 镜像运行, 生成容器, 容器运行生成镜像 容器, 一定是工作在前台的守护进程**** 什么意思呢?
1.7K30发布于 2020-09-27 - 来自专栏区块链入门
【实践】4.DOCKER之使用镜像
cf693ec9b5c7 3 weeks ago 105.1 MB nginx latest e43d811ce2f4 Deleted: sha256:1333ecc582459bac54e1437335c0816bc17634e131ea0cc48daa27d32c75eab3 Deleted: sha256:4fc455b921edf9c4aea207c51ab39b10b06540c8b4825ba57b3feed1668fa7c7 IMAGE ID CREATED SIZE node slim sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228 6e0c4c8e3913 3 weeks ago 214 MB $ docker image rm node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228 Untagged: node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228 Untagged 和 Deleted
1.2K20发布于 2021-05-24 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenBMC开发4：启动编译的镜像
2 运行镜像 2.1 本地端口映射启动 apt安装或者下载源码安装qemu启动镜像：进入到build目录，执行如下命令，使用映射本地端口方式启动bmc（访问bmc的ip地127.0.0.1） （该方式可以指定bmc的ip地址，请参考：qemu网络通信），启动镜像后需要进入bmc配置IP地址。 ##安装网桥相关，已安装直接启动镜像即可 apt-get install libvirt libvirt-bin bridge-utils uml-utilities qemu-system-common 登录BMC：用户名：root 密码：0penBmc （数字零） 结束qemu：Ctrl + a 再按x 4 访问BMC管理页面 打开浏览器输入如下地址：（如果以网桥方式启动，进入bmc系统后输入udhcp （phosphor-webui软件包社区也已经停止了维护和更新） 2、添加方式无外乎是给变量添加值，以添加需要的软件包到镜像，更多请参考：配置文件介绍、应用软件管理。
3.7K22编辑于 2022-09-05 - 来自专栏vivo互联网技术
探究Presto SQL引擎(4)-统计计数
作者：vivo互联网用户运营开发团队 - Shuai Guangying本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路，精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，并给出了统计计数在具体业务使用的建议 通常的计数是非常简单的，例如统计文本行数在linux系统上一个wc命令就搞定了。除了通常的计数，统计不重复元素个数的需求也非常常见，这种统计称为基数统计。 例如：执行了10轮，可能的结果如下：3,1,4,1,1,2,3,4,1,1执行了100轮，可能的结果如下：1,1,2,1,1,2,1,4,2,1,3,1,1,1,1,3,1,2,1,1,2,4,2,3,2,1,1,1,3,1,2,2,6,1,2,4,1,2,2,1,1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,4,2,1,1,1,1,1,3,1,2,4,4,4,1,3,2,1,5,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,7,1,1,4,1,3,2,1,1,5,2,1,1,5,2,1,1,4,1,1,1 执行了1000轮，可能的结果如下：1,2,1,2,1,3,3,3,1,1,2,2,1,2,1,1,1,1,1,2,1,7,1,1,1,2,2,1,1,3,5,2,3,2,3,1,1,3,1, ...,4,1,1,1,2,2,1,3,1,1,1,2,1,1,1,2,1,4,2,2,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2,1,1,1,2,2,1,1,3,2,6,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,2,1 理解了精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，处理问题的思路就会更开阔。
1.6K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏涛的程序人生
【matplotlib】4-完善统计图形
完善统计图形 1 添加图例和标题 在绘图区域中可能会出现多个图形，而这些图形如果不加以说明，观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此，我们需要给这些图形添加标签说明，用以标记每个图形所代表的的内容。 = ["面粉", "砂糖", "奶油", "草莓酱", "坚果"] weight = [40, 15, 20, 10, 15] colors = ["#e41a1c", "#377eb8", "#4daf4a 通过matplotlib可以绘制精美的统计图形，数据可视化的主要作用就是直观地解释数据，以使观察者可以发现数据背后的规律或者变化趋势。 有时为了更加全面地凸显数据的规律和特点，需要将统计图形和数据表格结合使用。 D难度水平" students = [0.35, 0.15, 0.20, 0.30] explode = (0.1, 0.1, 0.1, 0.1) colors = ["#377eb8", "#4daf4a
3.6K20编辑于 2023-05-09 - 来自专栏从零学习云计算
Docker学习记录（4）——docker pull默认从本地镜像仓库拉取镜像
主机操作系统为Centos7.3，内网环境下使用docker pull，直接从本地镜像仓库下载镜像。 本地镜像仓库的搭建方法多样，这里不做记录。 我的本地镜像仓库的地址为master.example.com:5000。 配置docker的启动参数。 执行： # systemctl status docker ? 我的docker本地镜像仓库中有tomcat:8.5.16。内网环境下测试执行： # docker pull tomcat:8.5.16 ? 可以看出，这里在执行docker pull的时候不需要带上本地镜像仓库的地址，直接会自动从本地镜像仓库拉取。
6.6K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏机器学习、深度学习
统计学习导论 Chapter4--Classification
模型的拟合可以通过统计软件包里的相关函数很容易实现，所以我们不需要关注其拟合细节。
67560发布于 2018-01-03 - 来自专栏Java Web
Reids(4)——神奇的HyperLoglog解决统计问题
一、布隆过滤器简介 上一次 我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。 > docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像 > docker run -p6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器 > redis-cli (integer) 0 127.0.0.1:6379> bf.madd codehole user4 user5 user6 1) (integer) 1 2) (integer) 1 3) (integer ) 1 4) (integer) 0 上面使用的布隆过过滤器只是默认参数的布隆过滤器，它在我们第一次 add 的时候自动创建。 ——神奇的HyperLoglog解决统计问题 - https://www.wmyskxz.com/2020/03/02/reids-4-shen-qi-de-hyperloglog-jie-jue-tong-ji-wen-ti
91320发布于 2020-03-20 - 来自专栏devops探索
dockerfile构建镜像报错IPv4 forwarding is disabled
报错记录： Step 4/9 : RUN pip3 install -r /var/www/codo-admin/doc/requirements.txt —> [Warning] IPv4 forwarding cryptography (from -r /var/www/codo-admin/doc/requirements.txt (line 1)) WARNING: Retrying (Retry(total=4, www/codo-admin/doc/requirements.txt (line 1)) 这个是由于本地没有开启路由转发的缘故 解决办法： vim /etc/sysctl.conf net.ipv4.
1.1K10发布于 2020-07-31 - 来自专栏大数据解决方案
快速入门Docker(4)——commit镜像|容器数据卷
看完掌握以下内容： commit 镜像 原理 了解什么是容器数据卷 如何使用数据卷 附带 MySQL 安装实战 了解具名和匿名挂载 ? 一、commit 镜像 docker commit 提交容器成为一个新的副本 # 命令和git 原理类似 docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器Id 目标镜像名 /bin/bash root@e0ecc9f999de:/usr/local/tomcat# #发现默认的tomcat是 没有webapps应用的，镜像的原因，阿里云官方镜像默认webapp下是没有文件的 ，我们以后就是使用我们修改过的镜像即 #添加 [root@192 ~]# docker commit -m="添加了webapps中的内容" -a="大数据老哥" 3992bb6e4b6c tomcat02 #具名挂载 [root@192 data]# docker run -d -P --name nginx02 -v juming_nginx:/etc/nginx nginx bd6c725b4a822d404ad5021dc4b446b0f742520854644d82c841f37e58e92503
1.5K20发布于 2021-02-04 - 来自专栏全栈测试技术
Docker笔记4 | 镜像的获取、列出和删除
Docker 镜像仓库地址，因此将会从 Docker Hub 获取镜像；镜像名称是ubuntu:18.04 ，将会获取官方镜像 library/ubuntu 仓库中标签为 18.04 的镜像。 中间层镜像；docker image ls列表中只会显示顶层镜像；docker image ls -a显示包括中间层镜像在内的所有镜像；2.5 列出部分镜像docker image ls其实就比如linux 3 删除镜像3.1 docker image rm删除本地镜像，使用docker image rm；格式为： docker image rm [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]3.2 可以使用 3941d3b032a8168d53508410a67baad120a563df67a7959565a30a1cb2114731Deleted: sha256:b7e0fa7bfe7f9796f1268cca2e65a8bfb1e010277652cee9a9c9d077a83db3c4noamanelson 3941d3b032a8168d53508410a67baad120a563df67a7959565a30a1cb2114731Deleted: sha256:b7e0fa7bfe7f9796f1268cca2e65a8bfb1e010277652cee9a9c9d077a83db3c4noamanelson
1.5K40编辑于 2023-05-08 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像像素统计
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵，矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度，因此统计矩阵中的最大值，就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算平均值就是计算图像像素平均灰度，可以用来表示图像整体的亮暗程度 因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函数。 需要注意的是，该函数的返回值是一个cv::Scalar类型的变量，函数的返回值有4位，分别表示输入图像4个通道的平均值，如果输入图像只有1个通道，那么返回值的后三位都为0，例如输入该函数一个单通道平均值为
2.1K10发布于 2019-11-22 - 来自专栏人人都是数据分析师
统计学(4)|AB测试—实验流程
因此需要计算满足实验要求的最小样本量，最小样本量是根据统计功效进行计算的，主要分两类：绝对值类（例如：UV）和比率类（例如：点击率）： （1）均值类 均值类假设检验形式通常为： 故对应的样本量计算公式为 ： 其中，两组样本量之比为 统计功效的计算公式为： （2）比例类 均值类假设检验形式通常为： 故对应的样本量计算公式为： 统计功效的计算公式为： 4实验有效天数 实验的有效天数的确定需要考虑两个因素 5实验结果分析 此部分内容我们在上一篇文章中有了非常详尽的叙述，有兴趣的可以参考： 统计学(3)|AB测试—实验结果分析
1.6K10发布于 2021-05-13 - 来自专栏Java那些事
Reids(4)——神奇的HyperLoglog解决统计问题
关于基数统计 基数统计(Cardinality Counting) 通常是用来统计一个集合中不重复的元素个数。 为了一个去重功能耗费的资源就可以直接让你 老板打死你； 统计复杂： 这么多 set 集合如果要聚合统计一下，又是一个复杂的事情； 基数统计的常用方法 对于上述这样需要 基数统计 的事情，通常来说有两种比 上述代码就有 1024 个 "评委"，并且在计算平均值的时候，采用了 调和平均数，也就是倒数的平均值，它能有效地平滑离群值的影响： avg = (3 + 4 + 5 + 104) / 4 = 29 avg = 4 / (1/3 + 1/4 + 1/5 + 1/104) = 5.044 观察脚本的输出，误差率百分比控制在个位数： 100000 94274.94 0.06 200000 194092.62 比如 10101011 表示连续 4 个计数值都是 11。
79420发布于 2020-03-13 关于使用国内镜像安装 MathlibLean4思考
之前按照https://zhuanlan.zhihu.com/p/680690436文章安装lean4非常方便，但是现在发现这个文章已经失效了，而且那个glean看起来就是个鸡肋，怎么都是安装不了，里面安装方法还有个问题就是上海交大的那个源地址变了 elan-init.exe下载后会有个powershell脚本进行安装，如果选择default安装，可以看到在C:\Users\用户名\.elan生成一些文件，而且打开查看有部分文件明显是lean4里面的东西 不难想到这个就是为了安装lean4而已，其实你可以不用elan-init.exe安装 可见上面2个exe都是辅助工具，其实你懂背后安装原理只是为了照顾初学者让他们更快安装上lean4 可见其实都是可以手动下载文件进行解决 ，希望能帮到安装lean4的困扰的童鞋。
31510编辑于 2025-07-22- 来自专栏用户9257747的专栏
4 个超实用的 Docker 镜像构建技巧
其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像，让他们都运行在 Docker 中（实际上，是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统，没有直接用 Docker）。 Docker 运行的时候，从最下层的文件系统开始，merge 两层，得到新的 fs 然后再 merge 上一层，然后再 merge 最上一层，最后得到最终的 directory，然后用 chroot[4] 这种方法特别适合一些静态编译的编程语言，比如 golang 和 rust. 4技巧4：检查构建产物 这是最有用的一个技巧了。
93930编辑于 2023-02-23 - 来自专栏陈琛的Redis文章
Docker系列——4.docker中运行nginx镜像
由于我之前有运行镜像，且服务器上运行的镜像太多，我们先使用如下命令停止容器并删除容器，由于是运维开给我们的测试服务器，所以可以随便玩耍。 ，采用docker images命令即可，如图，我们可以看到有很多，但是没有名称为nginx的镜像。 镜像和git版本控制原理是类似的，镜像采用tag来区分镜像的不同的版本. ? 接下来我们先跑一个镜像，名称为nginx。 最后是镜像的名称nginx。我们可以看到在该行下面由一行字符串，这就是返回的容器ID。 注意：如果是第一次运行，我们本地没有该镜像，他会从远端的镜像仓库里面拉取该镜像。 ? 我们看到答案是否定的，他还是原来的界面，这个说明我们之前在容器内部的修改是暂时的，而外部的镜像image并没有修改，所以当我们停止了容器，再启动新的容器时，新容器还是用的外面的镜像image，所以还是没有的界面
1.9K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏AI那点小事
10-排序4 统计工龄 (20分)
输入首先给出正整数NN（\le 10^5≤10 5 ），即员工总人数；随后给出NN个整数，即每个员工的工龄，范围在[0, 50]。
52310发布于 2020-04-18 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
R语言进阶笔记4 | dplyr 汇总统计
之前写过一篇博文（汇总统计？一个函数全部搞定！），介绍R中编写一个函数，进行汇总统计。效果很不错。今天用tidyverse包实现一下，多角度尝试，然后尝试中学习。 1. 相关的统计参数： 最大值 最小值 极差 平均值 标准差 变异系数 2. 模拟数据 首先，我模拟一个20行5列的数据框，每一列都是数值的数据类型。 dplyr的方法 4.1 编写函数 处理流程： 首先定义一个func函数，计算相关的汇总参数 使用summarise_if 函数，或者summarise_all函数，计算汇总统计 使用t()进行转置 V4 100. 5 V5 100. 6 V1 99.8 5.3 汇总统计 然后使用group_by函数，和summarise函数，进行汇总统计： d1 %>% group_by V4 97.7 99.9 102. 0.973 1998. 5 V5 99.0 100. 102. 0.829 2008.
1.4K10发布于 2021-01-12
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