让CentOS服务器安装docker环境更简单些吧。有联网和离线两种方式。

暗网码头工人 此存储库包含Docker映像的集合，可用于在不同的设备（主要是NVIDIA Jetson TX2）上运行暗网（YOLO）。 在Jetson TX2上运行 因为在撰写本文时， nvidia-docker jetson-tx2/darknet-docker ，所以我在jetson-tx2/darknet-docker下包含了一个类似的包装脚本，可用来代替在jetson-tx2/darknet-docker docker run的docker，如下所示： ./darknet-docker run --rm -it jcjimenez/darknet-docker:jetson-tx2-latest 在GPU机器上运行 确保已安装nvidia-docker来运行： nvidia-docker run --rm -it jcjimenez/darknet-docker:gpu-la

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

sagemaker-pytorch-training-toolkit：用于在SageMaker上运行PyTorch培训脚本的工具包。 用于构建SageMaker Pytorch容器的Dockerfile位于https：//github.comawsdeep-learning-containers

第一本docker书 中文修订扫描版

docker-pentaho-ce-5.3 在 Docker 容器中运行 Pentaho BISERVER CE 软件的基础镜像 建造 docker build -t bytekast/pentaho-ce-5.3 . 跑步 bytekast/pentaho-ce-5.3旨在作为守护进程运行，您可以通过 ssh 进入并安装 Pentaho。 要启动一个新容器，请运行 docker run -d -p 2222:22 -p 8888:8080 -e AUTHORIZED_KEYS="`cat ~/.ssh/id_rsa.pub`" bytekast/pentaho-ce-5.3 您现在可以使用 ssh 密钥直接 ssh 进入容器（用boot2docker ip 地址或boot2docker主机 ip 替换 DOCKER_HOST） ssh -p 2222 root@DOCKER_H

004.Docker Engine安装配置指导1

主要介绍了详解基于Harbor搭建Docker私有镜像仓库，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

码头工人Oracle 适用于Oracle平台的各种Docker项目

Docker上的vsftpd 在CentOS上运行的vsftpd