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。

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