今天我们发布了Docker CE 17.06,它包含了诸多新特性、优化和bug修复。我们在四月份的DockeCon上公布了Moby项目,Docker CE 17.06是第一个完全构建在它基础上的Docker版本。变更日志中能看到完整的更新列表,我们来看看它的一些新特性。
本文将重点介绍Docker多阶段构建技术,并探讨如何通过多阶段构建优化镜像构建过程。从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行综合分析,帮助读者深入了解如何利用Docker多阶段构建来构建高效、精简的镜像。
读书笔记: 博弈论导论 - 09 - 完整信息的动态博弈 多阶段博弈 多阶段博弈(Multistage Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 多阶段博弈 多阶段博弈 多阶段博弈是一个有限个数的普通形式阶段博弈(stage-game)的队列。每个阶段博弈(stage-game)是一个独立的、非完美信息的完整博弈。 这些阶段博弈的玩家都相同。每个博弈都属于一段截然不同的时期(distinct period)。 多阶段
旷视研究院 Detection Team 系列专栏主要是对外交流使用,分享检测组内部工作的新进展,同时也希望学习和吸取其他同学的经验、教训。我们非常欢迎有兴趣的新同学加入,一起做一些有意义的工作。第一期是我们 2018 年COCO Keypoint 冠军算法的首次解读。下面先上一个我们模型的视频结果。
此专栏主要是我们 Face++ Detection Team 对外交流使用,分享我们内部的一些工作,同时也希望能从其他同学那里学习经验和教训。另外,也非常希望有兴趣的同学加入我们(可以联系我,yugang@megvii.com),一起做一些有意义的工作。我们组内的基本情况介绍的 slides。第一期是我们 2018 年做 COCO skeleton 的工作。下面先上一个我们模型的视频结果:
在Docker Engine 17.05 中引入了多阶段构建,以此降低构建复杂度,同时使缩小镜像尺寸更为简单。这篇小作文我们来学习一下如何编写实现多阶段构建的Dockerfile
Docker多阶段构建是一个优秀的技术,可以显著减少 Docker 镜像的大小,从而加快镜像的构建速度,并减少镜像的传输时间和存储空间。本文将详细介绍 Docker 多阶段构建的原理、用途以及示例。
最近在写一个 Vue 项目,并已经实现 Docker 镜像构建和容器化部署,之前也分享过一篇文章关于 Vue 项目的静态资源打包和镜像构建。但是之前在镜像构建之前是需要使用 npm 进行项目打包生产 dist 文件之后才能进行镜像构建,不过最近我在使用 Jenkins pipeline 的时候突然想到了 Dockerfile 的多阶段构建,完全可以使用这个特性直接构建出镜像。
多阶段决策问题是一类在不同决策阶段需要做出一系列决策以实现特定目标的问题。这类问题涵盖了许多实际应用,如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。在本篇博客中,我们将重点讨论多阶段决策问题的基本概念、状态转移方程的构建和 Python 实现。
原文:http://progressivecoder.com/docker-multi-stage-build-for-running-react-application-on-nginx-server/
从Docker版本 17.05.0-ce 开始,就支持了一种新的构建镜像的方法,叫做:多阶段构建(Multi-stage builds),旨在解决Docker构建应用容器中的一些痛点。在日常构建容器的场景中,经常会遇到在同一个容器中进行源码的获取,编译和生成,最终才构建为镜像。这样做的劣势在于:
Docker是一种流行的容器化技术,可用于构建和部署应用程序。Docker镜像是一种轻量级、可移植和自包含的应用程序打包方式。Docker多阶段构建是一种构建Docker镜像的高效方式,可以减少镜像大小并提高构建速度。本文将讨论Docker多阶段构建的原理、好处以及给出例子。
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机器之心专栏 作者:李思哲、黄志翱、淦创等 来自于mit-ibm 机器人研究院院长淦创团队的工作提出了一种接触点发现算法 CPDeform,将基于最优传输的接触点发现算法集成到可微物理求解器中,克服了初始接触点次优或接触点切换时的局部极小值问题。 最近的研究表明,可微分物理是解决软体控制任务的强大工具。然而,当末端执行器的初始接触点次优或在多阶段任务中执行接触点切换时,可微物理求解器经常会卡住并导致局部最小值。 为了解决该问题,来自于mit-ibm 机器人研究院院长淦创团队的研究者提出了一种接触点发现方法
一个合理并且高效的部署方案,不仅能够实现快速升级,平滑切换,负载均衡,应用隔离等部署特性,而且配有一套成熟稳定的监控。
一个高效合理的部署方案,不仅能够实现快速升级,滚动更新,负载均衡,应用隔离等部署特性,而且配有一套成熟稳定的监控。
端到端物联网解决方案涉及传感器,网关,网络,云访问,Web服务和用户界面的某种组合。在这样的多层环境中交付固态物联网产品需要多阶段验证测试。
多阶段构建是一个新特性,需要 Docker 17.05 或更高版本的守护进程和客户端。对于那些努力优化 Dockerfiles 并使其易于阅读和维护的人来说,多阶段构建非常有用。
论文: S2DNAS: Transforming Static CNN Model for Dynamic Inference via Neural Architecture Search
我们知道在 Docker v17.05 版本后就开始支持多阶段构建 (multistage builds)了,使用多阶段构建我们可以加速我们的镜像构建,在一个 Dockerfile 文件中分不同的阶段来处理镜像。
2、Master 把查询计划分发到Segment,分发模式有两种分别是Parallel和Targeted
我们在上篇《Docker容器 关于镜像构建的安全问题》一起学习了如何构建一个基于安全的镜像,这篇小作文我们会学习镜像构建的另一个关键性问题,为何别人打造的镜像只有10MB而我的有几百MB?如何精简镜像减小镜像体积?
动态规划问题我训练过一些题目,但是感觉自己掌握的还不是特别好! 下面以一道经典的动态规划题目说明动态规划算法的思想,文末会官方的给出对动态规划的文字叙述。
世界最大AI与机器学习会议之一的NeurlPS于本月初举行,NeurIPS 2017和NeurIPS 2018分别收到了3240和4854份研究论文,但今年的活动(于12月8日至12月14日在加拿大温哥华举行)轻松地打破了这一记录——总共收到了约6600份论文。
我们如何通过引入具有多阶段构建过程的Dockerfiles来减小Golang镜像的大小?
第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中,我会解释静态链接和动态链接的区别,它们对镜像带来的影响,以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接:两个奇技淫巧,将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
如何执行go程序 写一个go的程序: package main import "fmt" func main() { fmt.Println("hello world") } 在本地的话,我
上期的文章:Kubernetes入门实践--部署运行Go项目发布后,有网友留言说我文章里演示的镜像是把项目文件和Go都打包到了镜像里,这样镜像的占用空间会比较大。
读书笔记: 博弈论导论 - 总结 总结 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记的总结。 博弈论 博弈论是关于智能理性决策者的协作和冲突的数学模型的研究。 博弈论的目的可以说是研究寻找博弈均衡的方法。 博弈论的直接目标不是找到一个玩家的最佳策略,而是找到所有玩家的最理性策略组合。 我们称最理性策略组合为均衡。 博弈论(也叫逆向博弈论)的另外一个作用是机制设计,根据期望的结果,设计一个博弈体系。 博弈论的分类 这本书中将博弈论的只是分
设计模式不是要遵循的标准,只不过是对增进行之有效的解决方案的总结。每个模式都凝聚了开发人员社区的集体智慧,而每个开发人员都可以决定是否在其应用中实现某个模式。 第一部分:通信控制模式 1.预先获取 合理假设的准则,预测并预载入与用户可能的下一步相关的信息,可以使应用程序更快、反应更迅速。只有从逻辑上确认该信息是用户下一步请求的所必需的,才预先获取它。 Demo:Ajax分页显示示例,二级菜单,加载地址簿和联系人等。 2.提交流处理模式 Submission Throttling 提交节流模式,可以将要发送到
怎么把Java应用打包成Docker镜像?对熟悉Docker的同学这应该是一个很简单的问题,把项目打包成JAR包然后在Dockerfile里用ADD命令把JAR文件放到镜像里,启动命令设置执行这个JAR文件即可。
动态规划问题,它不叫动态规划算法,因为它不是一种算法,它是一众类型的问题的统称。 我们前面两篇的“递归算法”、“回溯算法”,以及接下来会讲的“贪心算法”等都属于动态规划的范畴。
作者:Minjun Li,Haozhi Huang,Lin Ma, Wei Liu, Tong Zhang, Yu-Gang Jiang
Docker作为一种轻量级的容器技术,已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在使用Docker时,构建优化的Docker镜像是非常重要的,因为它可以显著影响应用程序的性能和可伸缩性。
当我们刚开始接触Docker,并尝试使用docker build构建镜像时,通常会构建出体积巨大的镜像。而事实上,我们可以通过一些技巧方法减小镜像的大小。本片博文,我将介绍一些优化技巧,同时也会探讨如何在减小镜像大小和可调试性取舍。这些技巧可以分为两部分:第一部分是多阶段构建(multi-stage builds), 正确使用多阶段构建能够极大减小构建物镜像的大小,同时还会解释静态链接(static link)和动态链接(dynamic link)之间的区别以及为什么我们需要了解它们;第二部分是使用一些常见的基础镜像,这些基础镜像仅包含我们所需要的内容,而无需引入其他文件。
为了解决以上这些问题,Docker v17.05 开始支持多镜像阶段构建 (multistage builds)。只需要编写一个 Dockerfile 即可。
确保容器中服务与应用安全是容器化演进的关键点。容器安全涉及到应用开发与维护的整个生命周期,本文主要从镜像构建的视角来看docker容器的一些安全问题及应对措施。
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包,然后他问我使用那个底层镜像,我说你直接去docker hub上找一个,他打开之后问我这么多我该使用那个,他们之间有什么不一样呢?
Apache Pinot 是一个使用 Java 编写的开源列式分布式数据存储系统。Pinot 通过在线分析处理 (OLAP) 来响应低延迟的多维分析 (MDA) 查询。
优化 Docker 镜像可以提高构建速度、减少镜像大小、提高安全性和效率。以下是一些优化 Docker 镜像的方法:
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴,将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手(见文末二维码)”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第36期 【活动信息】 题目:决策相关模糊集下的多阶段分布式鲁棒优化 主 讲 人: 于弦 俄亥俄州立大学系统工程系助理教授 主 持 人: 程春 东北财经大学助理教授 活动时间: 2022年8月27日 上午9:00 - 11:00 讲座语言:中文 主办单位:数据魔术师 直播平台:通过数据魔术师粉
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型"不灵活性"和"高空间复杂度"?
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型的「不灵活性」和「高空间复杂度」?
Nginx 作为业界知名的高性能服务器,被广泛的应用。它的高性能正是由于其优秀的架构设计,其架构主要包括这几点:模块化设计、事件驱动架构、请求的多阶段异步处理、管理进程与多工作进程设计、内存池的设计,以下内容依次进行说明。
本文内容来自我参与维护的 《Docker 从入门到实践》 项目。 之前的做法 在 Docker 17.05 版本之前,我们构建 Docker 镜像时,通常会采用两种方式: 全部放入一个 Dockerfile 一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中,包括项目及其依赖库的编译、测试、打包等流程,这里可能会带来的一些问题: Dockerfile 特别长,可维护性降低 镜像层次多,镜像体积较大,部署时间变长 源代码存在泄露的风险 例如 编写 app.go 文件,该程序输出 He
之前的做法 在 Docker 17.05 版本之前,我们构建 Docker 镜像时,通常会采用两种方式: 全部放入一个 Dockerfile 一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中,包括项目及其依赖库的编译、 测试、打包等流程,这里可能会带来的一些问题: 1、Dockerfile 特别长,可维护性降低 2、镜像层次多,镜像体积较大,部署时间变长 3、源代码存在泄露的风险 例如 编写 app.go 文件,该程序输出 Hello World! package main import
在大多数搜广推场景中,广泛存在着各种各样的 bias。在不同的场景中,不同的 bias 造成的影响不同。比如推荐系统链路中存在的不一致性导致选择性偏差(多目标架构中的多阶段排序过程,存在于端上曝光以前),在端后影响较大的 bias 为曝光 bias、position bias 等。
随着Docker的广泛应用,构建和管理Docker镜像已成为开发者不可或缺的一部分。然而,随着时间推移,镜像层的数量会逐渐增加,导致构建速度变慢并且占用大量磁盘空间。
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