用于用户空间RMDA / NVMe-oF开发的Dockerfile 介绍 此存储库包含Dockerfile和其他文件，以下载，安装和运行RDMA用户空间代码以及一些与Fabrics相关的NVMe代码。 构建Docker映像 跑步 docker build -t rdma:latest . 在安装了docker的计算机上此仓库的顶级文件夹中。 您显然可以将标签更改为最适合您的标签，但运行脚本（请参见下文）将仅使用它提供的图像标签。 运行Docker映像 跑步 docker run -i -t rdma:latest 跳转到容器上的交互式会话。 但是，此容器将受到一些限制： 该映像将无法访问建立和运行RDMA所需的/ dev / *节点。 并非主机上的所有内核模块都可以加载，因此我们可能无法访问运行RMDA所需的某些内容。 要克服这些问题，请使用run-rdma脚本。 run-rdm

使用docker pull 拉下的镜像并使用docker save保存的，可以使用docker load -i导入

docker学习的一些相关资料，入门的一些简单操作，部分老师的课件总结。内有docker视频下载链接。

lloesche / valheim-server Docker映像 Docker容器中的Valheim Server（具有支持） Docker基本用法 Docker映像的名称是lloesche/valheim-server 。 将服务器配置目录卷安装到Docker容器内的/config中。 如果您在Windows系统上已有一个世界，则可以从以下位置复制它： C:\Users\Lukas\AppData\LocalLow\IronGate\Valheim\worlds到例如$HOME/valheim-server/config/worlds并在容器$HOME/valheim-server/config卷安装到/config运行映像。 容器目录/opt/valheim包含下载的服务器。 可以选择将其批量安装，以避免在每次重新启动时都必须下载服务器。 $ mkdir -p $HOME/

如今越来越多的公司开始使用Docker，一谈起Docker总是会跟着让人联想到轻量这个词，甚至会有一种通过Docker启动一个服务会节省很多资源的错觉。然而Docker的「轻」也只是相对于传统虚拟机而已。Docker如何监控呢？本文就给大家介绍在Ubuntu上如何使用Grafana监控Docker。

Prometheus的Docker示例 这些是和使用的示例。

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。