1.数据科学家必须要掌握的Docker要点
2.Docker 安装及镜像管理
3.Docker-hub简介
4.详解如何使用DockerHub官方的MySQL镜像
5.Docker源码安装附内网镜像安装演示
6.AARCH64 开发系列1: AARCH64 环境搭建

数据科学家必须要掌握的Docker要点

       数据科学家在面对复杂的数据科学项目时，常会遇到依赖性管理的挑战。传统的开发方式需要在每个开发环境内安装各种库，并跟踪库版本，这不仅耗时，且容易在其他开发人员的国泰君安bs指标源码环境中引起问题。为了解决这些问题，数据科学家需要掌握Docker，一个强大的容器化工具。

       Docker允许数据科学家构建和共享可移植的应用程序镜像。每个镜像包含源代码、依赖项、配置以及运行应用所需的系统工具。通过Docker，数据科学家可以创建一个隔离的、可复现的和一致的开发环境，使得其他开发人员无需担心复杂的安装过程和版本冲突，只需安装Docker并拉取Docker镜像即可运行应用。

       使用Docker进行开发有以下几个优势：

       简化了开发流程，其他开发人员只需安装Docker，无需手动配置环境。

       在开发过程中可以轻松运行多个应用程序版本，避免版本冲突。

       加快了部署速度，源码 vc运维团队通过Docker镜像部署应用，确保在生产环境中使用与开发环境相同的容器，提高效率。

       Docker的基础概念包括镜像、容器和注册表。镜像是可移植的应用程序构件，容器是在镜像上运行的应用实例，而注册表用于存储和分发Docker镜像，DockerHub是最常用的公共注册表。

       本教程将逐步介绍如何使用Docker将数据科学应用程序容器化。首先，我们了解了Docker的基本概念，然后学习了如何使用Docker简化开发过程。接下来，我们创建了一个简单的数据科学应用程序的Dockerfile，构建了Docker镜像，并通过Docker命令运行容器。最后，我们介绍了如何将容器推送到DockerHub，以便与社区共享。

       在完成本教程后，你将能够熟练地使用Docker将数据科学应用程序容器化，从而提高开发效率、serviceworker源码简化部署流程，并促进团队之间的协作。

       要开始使用Docker，请在计算机上安装Docker Desktop，这是一个易于使用的客户端和GUI界面，可帮助你轻松管理容器。在安装完成后，你就可以开始编码并尝试将你选择的应用程序容器化。为了进一步提升你的开发技能，推荐阅读《Python从入门到精通（第3版）》这本书，它详细介绍了Python程序开发应该掌握的各方面技术，包括数据可视化、Web编程、机器学习等。

       在GitHub代码库中，你可以找到本教程使用的代码示例。为了更好地学习和实践，加入《Python学研大本营》读者群，与其他学习者分享心得和经验。在实现数据科学应用程序的Docker化后，你将能够更高效地开发和部署应用，提升项目协作的效率。

Docker 安装及镜像管理

       Docker 安装及镜像管理

       安装Docker首先需要下载docker源，amdvlk源码通常我们会选择修改源地址以从清华源加速下载，以提高下载速度，比如使用阿里云镜像加速。Docker由docker client和docker server组成，可以通过命令行工具如`docker version`和`docker info`查看系统信息。

       初体验Docker，如安装Nginx，通常会从官网下载源码，进行编译安装，并配置启动。为解决镜像拉取速度慢的问题，可以登录阿里云或Docker中国官方镜像加速服务获取独立分配的加速地址。

       镜像管理

       在管理镜像时，搜索镜像时应关注名称、描述、受欢迎程度、官方提供状态。官方镜像如CentOS是首选，stars数量多的也值得考虑，官方镜像仓库地址为hub.docker.com。

       执行操作如拉取镜像，可以使用`docker pull`，例如官方的逗你玩源码`docker pull centos:6.9`或私有仓库的`docker pull ..1.:/busybox`。查看镜像列表使用`docker images`或`docker image ls`，删除镜像则用`docker rmi`命令，例如`docker image rm alpine`。

       镜像导出和导入也很重要，导出镜像使用`docker image save -o 导出路径 导出镜像名字`，导入则通过`docker image load`并指定导入路径。

Docker-hub简介

       Docker-hub在Docker世界中扮演着核心角色，作为Docker官方的公共云端镜像仓库，它为用户提供了丰富的资源和便利。这个库不仅包含了官方和用户创建的各类镜像，如Nginx、MySQL和Ubuntu等，还提供了构建、管理和分享镜像的工具，极大地提升了开发和部署的效率和可移植性。

       要使用Docker-hub，用户可以通过Docker命令行和API来获取和操作镜像。官方镜像如基础操作系统和流行服务的预构建版本，以及用户自定义的镜像，都是常见的获取资源。创建镜像则可以通过Dockerfile或自动化流程，如GitHub与Docker-hub的集成，实现持续集成和部署。

       Docker-hub的应用场景广泛，它支持镜像的便携存储、快速拉取和构建多样性，还可以实现自动化构建和部署，以及与源代码管理平台的无缝对接，如GitHub。这些特性使得Docker-hub成为开发和部署中不可或缺的工具。

       总的来说，Docker-hub是开发者的理想平台，它简化了镜像管理，提高了开发效率。欲深入了解，建议访问Docker官方文档，加入Docker社区，那里有丰富的资源和互动机会，可以帮助你更好地掌握Docker技术。

详解如何使用DockerHub官方的MySQL镜像

        Mysql关系型数据库管理系统

       MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

       MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库，那如何获取Mysql Docker镜像？下面通过这篇文章来一起看看如何使用DockerHub官方的MySQL镜像，有需要的朋友们可以参考借鉴。

       前言

       最近一直在尝试以官方centos镜像为基础，制作基于centos的MySQL镜像。但是制作后发现镜像大小已经超过1.5G，这对于一般的Docker镜像来说太臃肿了。Docker Hub官方提供的mysql镜像才MB。目前来说我还没有找到什么好的方法把我制作的镜像的体积减下来，所以就先使用官方的吧！

       docker pull mysql:5.7

       如何使用这个Docker镜像？

       1、启动一个Mysql Server容器（默认端口）

       docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.、启动另一个容器，通过链接方式访问Mysql服务器

       docker run --name some-app --link mysql:mysql -d application-that-uses-mysql3、启动另一个容器，通过Mysql命令行访问Mysql服务器

       docker run -it --link mysql:mysql --rm mysql:5.7 sh -c 'exec mysql -h"$MYSQL_PORT__TCP_ADDR" -P"$MYSQL_PORT__TCP_PORT"

        -uroot -p"$MYSQL_ENV_MYSQL_ROOT_PASSWORD"'4、进入服务器控制台

       docker exec -it mysql bash5、查看Mysql服务器日志

       docker logs mysql更多内容，可参考官网详解：/_/mysql/。

Docker源码安装附内网镜像安装演示

       系统版本要求源码包下载

       官网下载地址（download.docker.com/lin...）

       我这里已docker-...tgz该版本做演示

       1.下载源码包文件到本地

       2.通过远程连接工具（xShell、SecureCRT等将源码包文件上载到服务器自定义目录）

       3.解压文件

       4.配置docker为service服务

       5.添加可执行权限

       注：如遇到启动不成功可通过状态查询、/var/log/messages/运行日志或直接使用dockerd命令查看错误信息，如还解决不了建议服务器重启一下在运行docker启动命令

       6.配置镜像加速

       7.检查安装版本内网下载镜像

       注：使用docker pull拉取镜像的时候需要网络，但是项目部署一般都是在内网。内网访问不了外网，所以需要在外网环境下把需要的镜像拉取下来打包，然后拷贝到内网，载入到内网的docker

       1.在外网机器上拉取mysql镜像，可以看到外网的docker已经拉取了镜像。

       2.将镜像打包成tar压缩包

       3.将打包好的mysql镜像包通过远程工具下载到本地

       4.拷贝到内网linux服务器并载入docker

       docker基础命令使用（扩展）下载镜像：(hub.docker.com/search/官网镜像地址)

       docker pull [IMAGE_NAME]:[TAG] #命令格式

       docker pull mysql:8.0 #下载mysql8.0镜像（不指定默认下载最新版本）

       查看当前镜像版本

       docker -v #查看当前安装版本

       docker version #查看版本信息

       docker info #查看系统信息

       docker images #查看当前镜像

       docker search 镜像名 #搜索镜像

       镜像、容器删除

       docker rm 容器ID

       docker rm 容器名字

       docker rmi 镜像ID

       docker rmi 镜像名

       docker rmi -f 镜像ID #强制删除

       创建网络及数据卷

       docker volume create +数据卷名称

       docker volume list #查看当前数据卷信息

       docker network create -d bridge +网络名称

       docker network ls #查看当前网络

       docker inspect containername +id #查看容器的hash值

       启动、关闭容器

       docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #关闭所有容器

       docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n +2) #开启所有容器

       杂

       docker inspect 容器ID （使用该命令重点关注容器ip） #查看容器/镜像元数据

       docker exec #在运行的容器中执行命令

       docker exec -it 容器ID /bin/bash #以交互模式开启伪终端

AARCH 开发系列1: AARCH 环境搭建

       在个人电脑的x环境下搭建AARCH开发环境，对有兴趣深入Arm相关技术的开发者来说是至关重要的。本文指导你如何快速搭建此开发环境，以适应Arm服务器的迅猛发展需求。

       通过访问docker-hub，可以找到名为dev4arm/aarch:ubuntu_._sve的Docker镜像，这为AARCH环境搭建提供了方便。通过提供的命令，你可以轻松进入AARCH开发环境，或者按照附录中的步骤，手动创建开发环境。

       尽管官方发布的gcc版本尚不支持SVE intrinsics，但在GitHub上，一个名为gcc-mirror的仓库提供了包含aarch/sve-acle-branch分支的源代码。通过手动编译此分支的源代码，可以生成支持SVE intrinsics的gcc编译器，更多详情请查阅相关参考资料。本文所构建的AARCH开发环境已内嵌一个支持SVE intrinsics的gcc编译器，以满足这一需求。

       使用此内置的gcc_sve目录下的支持SVE intrinsics的编译器，你可以在开发环境中完成所有代码的测试、编译。实验代码已包含在dev4arm/aarch:ubuntu_._sve Docker镜像中。

       接下来，我们将逐步介绍在AARCH环境中执行基本汇编编译与运行、Neon、Neon intrinsics、SVE以及SVE intrinsics的编译与运行。

       在~/work/aarch_asm目录下，你可以找到一个用于测试AARCH基本汇编的内置程序。通过执行makefile，可以获取相关结果。Neon的测试代码位于~/work/neon目录下，提供了关于Neon编译与运行的实例。接下来，我们关注Neon intrinsics的编译与运行，以及SVE相关的编译与运行。

       SVE的测试代码位于~/work/sve目录下，通过SVE指令计算字符串长度的示例展示了SVE汇编编译与运行的过程。在SVE intrinsics部分，我们提供了一个通过SVE intrinsics进行批量运算的示例。

       对于希望手动构建AARCH开发环境的读者，附录提供了必要的指导，包括下载附件和在命令行上执行特定命令以创建环境。

       在参考文献中，我们引用了几个关键资源，帮助读者深入了解AARCH开发环境搭建的各个细节，包括SVE在QEMU的使用、交叉编译支持SVE ACLE的gcc、qemu-user-static release以及Arm编译工具链下载等。