下载后解压rar，将内部的docker-compose-Linux-x86_64上传到服务器指定目录。 重命名：mv docker-compose-Linux-x86_64 docker-compose 授予可执行权限：chmod +x docker-compose 查看版本，验证安装成功：docker-compose -v

资源包含了docker跟docker-compose安装；nginx, nodejs, mysql, jdk1.8, redis, es的镜像下载运行；docker跟docker-compose常见命令整理；docker-compose.yml配置文件解析；还附带了mysql配置文件my.ini解析

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使用docker轻松启动viabtc_exchange_server 这是配置，轻松启动 。 此仓库自动执行以下操作： 启动ubuntu docker容器 准备需求环境 从源代码构建viabtc_exchange_server 设置需求服务（redis kafka mysql ...） viabtc_exchange_server服务启动 屏幕截图 准备 具有撰写的docker： : git：不需要，您也可以从网页下载回购 卷曲：不需要，仅用于测试 启动 打开终端（linux / mac）或cmd（windows） 与Docker 18.03.1-ce，docker-compose 1.21.2和Ubuntu 16.04 Server LTS一起正常工作 git clone https://github.com/barbariska108/viabtc_exchange_s

streamlit-fastapi-model-serving 和描述了使用Streamlit和FastAPI进行ML模型服务的简单示例。 在开发用于机器学习模型的简单API时，同时具有供其他应用程序调用的后端（带有API文档）和供用户试用该功能的前端可能会很有用。 在此示例中，我们为后端服务使用FastAPI并为前端服务进行streamlit提供。 docker-compose协调两个服务并允许它们之间进行通信。 要在运行Docker和docker-compose的机器上运行示例，请运行： docker-compose build docker-compose up 要访问生成的服务的FastAPI文档，请使用Web浏览器访问 。 要访问简化的UI，请访问 。 可以通过以下方式检查日志： docker-compose logs 部署方式 要部署该应用程序，一种选择是在Her

注意：zookeeper3.4.13和hbase2.3.5都是采用docker-compose方式部署 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37814112/article/details/120915194 说明：使用外部zookeeper3.4.13之hbase2.3.5一键部署工具，支持部署、启动、停止、清除、连接，支持自定义服务端口，数据存储目录等功能，已在生产环境使用。 Options: deploy.sh build single 构建并启动一个hbase单实例 deploy.sh start single 启动hbase实例 deploy.sh stop single 停止hbase实例 deploy.sh check single 检测hbase实例状态 deploy.sh connect single 连接hbase实例 deploy.sh clear single *危险操作* 清除hbase-single容器及所有数据

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软件：docker-compose-Linux-x86_64 版本：1.27.4 说明：由于github下载速度非常不稳定，所以这里放一个备份，方便大家取用。

单眼深度估计 该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。 依存关系 Docker 20.10.2 1.28.3 的Python 3.8.0 0.1.3 1.6.0 1.2.5 2.0.6 偏见0.10.25 有关其他库的版本，请参见 。 方法 细分模型+ *深度损失 *我们使用 。 骨干 类型 三角洲1 三角洲2 三角洲3 lg10 abs_rel 湄 微软 efficiencynet-b7 UnetPlusPlus 0.8381 0.9658 0.9914 0.0553 0.1295 0.3464 0.3307 efficiencynet-b7 FPN 0.8378 0.9662 0.9915 0.0561 0.1308 0.3523 0.3308 高效网-b4 U