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

解决Windows10下无法对docker容器进行端口访问（端口映射的问题） 在Windows10系统服务器中安装了docker和docker-compose 并尝试在其中运行Nginx服务，映射也做好 问题：在主机的浏览器中，打开localhost:port无法访问对应的Web服务。 问题解析 原因：docker是运行在Linux上的，在Windows中运行docker，实际上还是在Windows下先安装了一个Linux环境，然后在这个系统中运行的docker。 也就是说，服务中使用的localhost指的是这个Linux环境的地址，而不是我们的宿主环境Windows10。 解决办法 启动d

目录 1. 认识Docker 5 1.1 什么是Docker 5 1.2 Docker能做什么 5 1.3 与虚拟的区别 5 2. 搭建Docker 6 2.1 环境准备 6 2.2 安装 6 2.3 启动 6 2.4 查看状态 7 2.5 停止 8 2.6 安装一个官方镜像 8 2.7 切换镜像仓库地址 8 3. 使用Docker 9 3.1 Hello world 9 3.2 可视化管理Docker UI 11 3.3 安装本地私服仓库 13 4. 使用Dockerfile 14 4.1 制作一个Dockerfile 16 4.2 启动容器 17 5. Maven与Docker集成 17 5.1 插件docker-maven-plugin 18 5.2 插件dockerfile-maven 19 6. 容器编排与调度 20 6.1 容器编排 20 6.2 容器调度 21 7. Docker常用命令 21 8. 常见问题 22 8.1 连不上docker官方仓库 22 8.2 启动mysql容器后，使用客户端连不上，报ERROR 2059 (HY000) 23 9. 参考资料及下载 24

MLFlow Docker设置 如果您想使用单线启动mlflow项目-此存储库适合您。 唯一的要求是将docker安装在您的系统上，我们将在linux / windows上使用Bash。 特征 通过一个文件（.env）进行设置 生产就绪的Docker卷 单独的工件和数据容器 准备好bash脚本来复制和粘贴，以供同事使用您的服务器！ 简单的安装指南 配置.env文件供您选择。 您可以在其中放置任何您喜欢的东西，它将用于配置您的服务 通过这一行来运行基础结构： $ docker-compose up -d Creating network " mlflow-basis_A " with driver " bridge " Creating mlflow_db ... done Creating tracker_mlflow ... done Creating aws-s3

由于公司内部项目众多，大量的项目使用同-套流程做CICD,那么势必会存在大量的重复代码，因此本章主要通过使用groovy实现Jenkins的sharedL ibrary的开发，以提取项目在CICD实践过程中的公共逻辑，提供一系列的流程的接口供公司内各项目调用，开发完成后，还是以Django的demo项目为例，进行Jenkinsfle的改造，最后仅需通过简单的Jenkinsfle的配置，即可优雅的完成CICD流程的整个过程，此方式已在大型企业内部落地应用。

《Docker 开发指南》（目录，高清完整）带目录，高清完整。详见 http://www.ituring.com.cn/book/1793