电子病历 使用BigchainDB和IPFS对病历进行访问控制 目录 描述 医疗数据的生成Swift增加，尤其是在医疗紧急情况或危机情况下。 当医院缺乏足够的人员来维护医疗数据时，它们很容易被篡改。 用户无法及时接收他们的医疗信息，也无法Swift联系他们的病历。 解决方案：将EHR引入区块链 BigchainDB是一个去中心化数据库，具有与传统区块链一样的不变性。 我们已尝试开发一种端对端系统，以成功存储，传输和跟踪患者医疗数据。 所有记录均使用AES-256加密进行加密，并且通过区块链和非对称加密传输对这些数据的访问。 由于有限的区块链数据存储，文件被存储在IPFS中。 依存关系 先决条件 使用上面的链接安装Node.js和npm。 按照其各自网站上的说明进行操作。 Npm包含在Node.js中 贡献者 埃尔维斯·杜索（Elvis Dsouza） Vedant Sahai 乔杜里 执照

docker-wechat：DoChat是用于Linux的Docker化微信（盒装微信）PC Windows客户端

ffmpeg-vod-transcoder 带有Springboot和Docker的微服务，用于在云中对多种格式的单个视频文件进行转码。 手动运行转码作业 docker run --rm=true --volume=${HOME}/tmp/streamkit:/tmp/streamkit \ ddragosd/ffmpeg-vod-transcoder:latest --configJson={\"source\":\"http://s3.footagesearch.com/demos/naturefootage/Q4/OF-04-Fish-Demo-Q4.mp4\"} 在Chronos中运行转码作业 该微服务被构建为对每个需要转码的文件执行一次。 如果您正在使用Mesos， 是安排工作的好方法。 Chronos是用于作业的容错分布式调度程序，包括ISO8601支持和基于依赖项

NVIDIA Container Toolkit允许用户构建和运行GPU加速的Docker容器。 该工具包包括容器运行时库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。 确保已为Linux发行版安装了NVIDIA驱动程序和Docker引擎。请注意，您无需在主机系统上安装CUDA Toolkit，但需要安装NVIDIA驱动程序。 NVIDIA Container Toolkit支持生态系统中的不同容器引擎-Docker，LXC，Podman等。请按照《用户指南》使用这些引擎运行GPU容器。 NVIDIA Container Toolkit的体系结构允许生态系统中的不同容器引擎-轻松支持Docker，LXC，Podman。 NVIDIA Container Toolkit提供了用于枚举GPU的不同选项以及CUDA容器支持的功能。

使用docker搭建Linux 0.11 实验环境 对于学习linux内核的同学，Linux 0.11源码绝对是首选。但由于现在的硬件架构以及编译器的版本对于搭建Linux 0.11的实验环境会有一定的困难，因此本文目的是基于docker容器搭建一个纯净的Linux 0.11的环境。为你学习linux内核源码提供便利。 希望你的Linux内核学习之路能从这里开始。 获取源码 从github上获取Linux 0.11实验环境。 (base) frank@deepin:~/git$ git clone https://github.com/tinyclub/cloud-lab.git 正克隆到 '

描述 该存储库包含一个允许运行流式Web应用程序的docker映像。 它可用于测试应用程序和/或部署到云服务，例如Google Cloud，Heroku，Amazon AWS 运行Docker容器 只需输入以下命令即可运行您的应用程序 docker run -ti --rm aminehy/docker-streamlit-app:latest 当地发展 将工作文件夹安装在容器中 docker run -ti --rm -v $(pwd):/app aminehy/docker-streamlit-app:latest 如果您的主文件名与main.py不同（例如app.py ） docker

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InsightFace-REST 该存储库旨在为 InsightFace 人脸检测和识别管道提供方便、易于部署和可扩展的 REST API，使用 FastAPI 进行服务，使用 NVIDIA TensorRT 进行优化推理。 代码主要基于官方 DeepInsight InsightFaceAPI。 该存储库提供用于构建人脸识别 REST API 和使用 Docker 将模型转换为 ONNX 和 TensorRT 的源代码。 主要特征： 准备好使用 Docker 和 nvidia-docker2 在支持 NVIDIA GPU 的系统上进行部署。 启动时自动下载模型（使用 Google Drive）。 借助 TensorRT 优化、FP16 推理和使用 ArcFace 模型对检测到的人脸进行批量推理，性能比 MXNet 推理提高多达 3 倍。 支持较旧的 Retinaface 探

pyadiomics v3.0.1 建立状态 Linux 苹果系统 视窗 Python中的Radiomics功能提取 这是一个开源python软件包，用于从医学成像中提取Radiomics功能。 借助此软件包，我们旨在建立放射分析的参考标准，并提供经过测试和维护的开源平台，以轻松，可重复地提取放射特征。 通过这样做，我们希望提高对放射功能的认识并扩大社区。 该平台支持2D和3D中的特征提取，并且可用于计算感兴趣区域的每个特征的单个值（“基于段”）或生成特征图（“基于体素”）。 不适用于临床。 如果您发布使用此软件包的任何作品，请引用以下出版物： van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.，Parmar，C.，Hosny，A.，Aucoin，N.，Narayan，V.，Beets-Tan， RGH，Fillion-Robin，JC，Pieper，S.，Aerts，HJWL（2017）。 计算射线学表型的计算机放射学系统。 癌症研究，77（21），e104-e107。 加入社区！ 请加入的。 要素类 当前支持以下要素类： 一阶统计 基于形状（2D和3D）

Docker官方推荐我们通过端口映射的方式把Docker容器的服务提供给宿主机或者局域网其他容器使用。一般过程是： 1、Docker进程通过监听宿主机的某个端口，将该端口的数据包发送给Docker容器 2、宿主机可以打开防火墙让局域网其他设备通过访问宿主机的端口进而访问docker的端口 但在实际使用中并不是很方便。 以下在win10环境中队DockerDocker容器通过独立IP暴露给局域网的方法进行记录。 Docker的默认启动方式中，会产生一块虚拟网卡，然后容器内自行分配单独的网卡和IP。可以在宿主机上通过ipconfig命令看到这个虚拟网卡。 打开一个容器，可以看到容器ip地址为自动