Docker

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DEC

Some quick Docker tips

# 一些快速的Docker技巧这篇博客介绍了一些有用的Docker技巧，包括： 1. 按资源使用情况排序容器：通过命令`sudo docker stats`可以按照内存使用、CPU使用和镜像大小等指标对容器进行排序，帮助性能调优和资源管理。 2. 获取磁盘空间使用情况：使用命令`sudo docker system df`可以查看Docker镜像、容器和卷占用的磁盘空间。 3. 删除无用的镜像和容器：通过命令`sudo docker system prune -a --volumes -f`可以清理无用的镜像、停止的容器和卷，释放磁盘空间。 4. 浏览镜像内容：使用命令`sudo docker run -it --entrypoint sh image_name`可以以交互模式运行容器，并浏览镜像的文件系统，有助于调试和了解镜像内容。 5. 输出密钥值：提供了一个函数`get_docker_secret()`，用于获取Docker密钥的值，并且可以通过临时创建一个Docker服务来实现。 6. 在Dockerfile中安装`tzdata`：通过在Dockerfile中添加相应的命令，可以安装`tzdata`包并设置正确的时区。 7. 在Docker容器中安装GUI应用程序：介绍了如何在Docker容器中安装GUI应用程序的步骤，并以安装WeChat为例进行了演示。这些技巧可以帮助你更好地使用Docker，并提高开发和测试的效率。阅读全文，了解更多细节，并尝试应用到实际场景中。问题：你在使用Docker时遇到了哪些挑战？你是如何解决这些问题的？--GPT 4

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JUN

Using SwinIR for Image Super-Resolution Reconstruction

使用SwinIR进行图像超分辨率重建本文介绍了如何使用SwinIR进行图像超分辨率重建。SwinIR是基于Swin Transformer的图像恢复模型，在经典/轻量/实用的图像超分辨率、灰度/彩色图像降噪和JPEG压缩伪影去除等任务中实现了最先进的性能。以下是使用SwinIR进行图像超分辨率重建的步骤： 1. 购买一块显卡：强烈建议在开始之前购买一块显卡，Nvidia GeForce RTX 4090是一个不错的选择。 2. 配置基本容器：编写一个基本的Dockerfile，包括Pytorch和相关依赖项。 3. 配置SwinIR容器：基于基本镜像配置一个SwinIR容器，并安装SwinIR的依赖项和模型。 4. 运行容器：将要处理的图像放入输入文件夹，并运行容器进行图像超分辨率重建。使用SwinIR进行图像超分辨率重建可以恢复老照片、增强低分辨率图像甚至改善监控视频的质量。通过这项技术，您可以获得更清晰、更详细的图像。--GPT 4

NVIDIA Ai CUDA Docker Resolution Image SwinIR Restore

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JUN

Setting up your own Docker image mirror

本文介绍了如何设置自己的Docker镜像镜像。首先，需要运行一个脚本来拉取和推送镜像到镜像镜像。然后，可以通过自己的镜像镜像来拉取镜像，而不是从源拉取。此外，还介绍了如何保护Docker镜像仓库，以防止未经授权的推送。最后，总结了通过设置自己的Docker镜像镜像所带来的好处，包括加快镜像拉取速度、降低存储需求和增加效率。通过使用私有镜像仓库，在中国境内可以快速、可靠地拉取镜像。--GPT 4

Caddy Docker Container Mirror Docker Hub

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JUN

Run Linux Desktop experience in Docker container

在本教程中，您学习了如何在Docker容器中运行Linux桌面环境。这是一种简单的方法，可以在不在本地机器上安装Linux桌面环境的情况下尝试它。首先，您需要安装Docker。无论您使用的是哪个操作系统（支持Windows、Linux、MacOS），您都需要在本地机器上安装Docker。您可以按照[官方Docker网站](https://docs.docker.com/get-docker/)上的说明进行安装。然后，您可以选择从Docker Hub上拉取我构建的带有Linux桌面环境的Docker镜像，或者自己构建镜像。如果您选择从Docker Hub上拉取镜像，可以使用以下命令： ```bash docker pull hub.aiursoft.cn/aiursoft/internalimages/remote-desktop:latest ``` 然后，您可以使用以下命令运行容器： ```bash docker run -d -p 33900:3389 --name remote-desktop hub.aiursoft.cn/aiursoft/internalimages/remote-desktop:latest ``` 现在，您可以使用远程桌面客户端连接到`localhost:33900`以访问Linux桌面环境。如果您选择自己构建镜像，可以编写一个新的`Dockerfile`，内容如下： ```Dockerfile FROM ubuntu:22 EXPOSE 3389/tcp ARG USER=test ARG PASS=1234 ARG X11Forwarding=false ... ``` 然后，使用以下命令构建镜像： ```bash docker build -t remote-desktop . ``` 并使用以下命令运行容器： ```bash docker run -d -p 33900:3389 --name remote-desktop remote-desktop ``` 最后，您可以使用远程桌面客户端连接到`localhost:33900`以访问Linux桌面环境。在Linux桌面环境中，您可以安装浏览器。使用以下命令： ```bash wget https://dl-ssl.google....--GPT 4

Ubuntu Remote Management Gnome Docker desktop

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JUN

How to use C# to manage InfluxDB data

如何使用C#管理InfluxDB数据本博客介绍了如何使用C#来管理InfluxDB数据。InfluxDB是一个专为处理高写入和查询负载而设计的时间序列数据库，是TICK堆栈的重要组成部分。InfluxDB适用于任何涉及大量时间戳数据的用例，包括DevOps监控、应用程序指标、物联网传感器数据和实时分析。首先，您需要安装InfluxDB。可以按照官方网站上的说明进行安装，或者使用Docker运行InfluxDB。安装完成后，您可以通过`http://localhost:8086`访问InfluxDB UI，并使用启动InfluxDB时设置的用户名和密码登录。接下来，您可以使用C#来管理InfluxDB数据。首先创建一个新的控制台应用程序，并添加InfluxDB客户端库。然后，您可以使用提供的代码来管理InfluxDB数据，包括配置InfluxDB连接、创建存储桶、写入日志和查询数据。最后，您还可以在网页上查询数据。提供了一个Flux查询示例，您可以使用该查询在网页上查询数据。通过阅读本博客，您将学会如何使用C#来管理InfluxDB数据。快来尝试吧！问题：您如何使用C#来管理InfluxDB数据？您还可以在网页上查询数据吗？注意：本摘要根据原始博客内容编写，不含作者信息。--GPT 4

C# Database Docker InfluxDB

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MAY

How to setup CUDA environment for Docker on Ubuntu?

如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境？本文介绍了如何在Ubuntu上设置Nvidia环境以便在Docker中使用GPU。首先，您需要确认系统是否检测到Nvidia GPU。然后，安装适合您的设备的Nvidia驱动程序。接下来，安装Docker并添加Nvidia Container Toolkit以实现在Docker中使用GPU。最后，您可以使用一个示例来测试GPU设置是否成功。通过执行命令`sudo lspci | grep NVIDIA`，您可以确认系统是否检测到Nvidia GPU。然后，您可以使用`sudo ubuntu-drivers list`或`sudo ubuntu-drivers list --gpgpu`命令列出可用的驱动程序。根据您的需求，您可以选择自动安装或手动安装驱动程序。安装完成后，您需要重新启动系统并使用`nvidia-smi`命令验证驱动程序的安装情况。安装完驱动程序后，您可以使用以下命令安装Docker： ```bash curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh CHANNEL=stable sh get-docker.sh rm get-docker.sh ``` 接下来，您需要安装Nvidia Container Toolkit。您可以按照Nvidia官方文档提供的步骤添加Nvidia Container Toolkit的存储库并进行安装。最后，您可以通过运行一个带有GPU burn测试的Docker映像来测试GPU设置是否成功。您可以克隆`gpu-burn`存储库，构建Docker映像，并运行GPU burn测试。除了测试GPU设置，您还可以使用Docker-Compose共享GPU。您可以创建一个`docker-compose.yml`文件来配置共享GPU的Docker服务。本文提供了一个示例CUDA应用程序的Dockerfile和源代码。您可以根据需要自定义这些文件。通过本文，您将了解如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境，并且可以使用GPU进行加速计算。阅读全文以获取更多详细信息，并开始在Docker中使用Nvidia GPU吧！问题：您如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境？如何测试GPU设置...--GPT 4

NVIDIA CUDA GPU Docker

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FEB

基于 Docker Swarm Mode 建设你家里的数据中心！

在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用 Docker Swarm Mode 建设家庭数据中心。文章首先介绍了 Docker Swarm Mode 的基本概念，包括其特性、优势以及与其他技术如 Kubernetes 的对比。接下来，我们详细阐述了如何在家庭环境中配置和使用 Docker Swarm Mode，包括网络设置、数据存储、服务管理等关键步骤。在文章中，我们还讨论了使用 Docker Swarm Mode 建设数据中心的一些潜在问题和挑战，例如网络安全、数据备份、系统稳定性等。同时，我们也提供了一些实用的解决方案和建议，帮助读者在实际操作中避开这些问题。文章最后，我们展望了 Docker Swarm Mode 在家庭数据中心建设中的未来发展，包括可能的新特性、技术趋势以及对现有架构的影响。我们相信，随着 Docker Swarm Mode 的不断发展和完善，它将成为家庭数据中心建设的理想选择。这篇文章能否启发你思考如何利用现有的技术和资源，打造你自己的家庭数据中心？Docker Swarm Mode 又有哪些潜力和可能性等待你去探索和发掘？希望你在阅读本文后，能找到你自己的答案。--GPT 4

bash Linux Server Docker Container Docker Swarm Cluster Swarmpit

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AUG

在服务器中部署单独的Docker应用

本文针对在虚拟机（VM）中部署Docker应用的场景进行了详细的讨论。这种场景可能出现在数据中心仍基于VM部署，而某些业务只提供Docker映像的情况下。文章首先讨论了这种混合部署的挑战，包括管理复杂性的提升，以及未来发展方向的确定。然后，文章详细介绍了在VM中安装Docker、确定容器需要穿透的卷、确定端口映射、管理容器和VM、确保容器会随着主机开启、对容器升级以及直接操作容器的方法。文章指出，虽然容器的升级相对容易，但在实际部署中，我们还需要采用一些“笨办法”以确保新版本的容器能正确加载和使用持久化卷，并与之前的版本兼容。最后，文章强调在混合部署中，需要对容器和VM进行分别管理，并需要对容器的持久化卷和端口映射进行规划和管理，以确保系统的稳定性和可靠性。同时，也需要考虑未来的发展方向，逐步向基于容器的部署模式转变。那么，你是否已经准备好在VM中部署Docker应用了呢？--GPT 4

bash Linux Ubuntu Docker VM Container

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