1、Elasticsearch安装 2、Logstash安装 3、Kibana 4、elasticsearch 开启密码验证 5、elasticsearch 许可证

模仿学习 该存储库提供了论文的Tensorflow实现。 您可以找到经过预训练的网络。 当前的存储库添加了Tensorflow培训代码。 本文中的设置只有几处更改： 我们训练的步数更少（我们执行190k步，本文执行450k步），但这是可配置的。 控制器的分支遵循训练数据的顺序。 我们对输出采用不同的权重超参数（转向，汽油，刹车，速度），因为本文中建议的超参数对我们不起作用。 设置 该存储库使用docker映像。 为了使用它，请安装 。 要生成图像，请使用： docker build --build-arg base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu -t imit-learn . 如果仅需要CPU映像，请base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu 。 到目前为止，我们仅使用tensorf

Docker等容器技术显着简化了软件的依赖管理和可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。

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1.根据慕课网《Docker环境下的企业级前后端分离项目部署与运维》学习自己整理的笔记 2.适用于有linux基础，进一步想要提高技术的初级开发者 3.适用于熟悉docker环境的运维人员 4.前后端分离框架为例子（vue2.0 + springBoot2.0）

在使用dokcer的时候，虽然不常用`docker network`，但也往往避免不了配置网络。 一张图带你搞定docker 网络的常用配置。

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