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？
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新） 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积，提升 DevOps 效率，另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
在 Docker 中高效部署 Python 应用程序始于一个看似不起眼但至关重要的步骤：选择正确的 Python 镜像。这一选择可以显著影响项目的性能、安全性和兼容性，本文旨在指导选择最适合 Docker 项目的 Python 镜像，确保部署尽可能顺利且高效。
熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是： https://github.com/tensorflow ， 然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个tensorflow/models。 后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型，相当于示例代码，比如用于图像分类的Slim，深度文字OCR，以及用于NLP任务
由于 Mac 下文件名大小写不敏感，造成 git 下如果改了名字，譬如小写改大些，推送到 linux 服务器的时候会没有效果，Github 上的也是小写。 所以，如果在 Mac 上改文件名，需要用下面的命令
这里推荐使用Spotify的dockerfile-maven-plugin，理由是这个plugin用起来最简单且容易掌握。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
虽然Docker是那么的流行和热闹，可是没想到我和Docker的第一次接触是因为Oracle。Oracle在上个月宣布支持Docker的容器部署，再加上Oracle Database 12.2的发布，再到支持MAC上的部署，大家可以想一想这足以激起我动手的热情，上一次在MAC上能够直接部署的版本还是Oracle 10g，现在我们有了一个新的选择。 基于Docker的部署简单到只需要一个命令，回顾一下我们在Oracle 8的年代，在Linux上部署Oracle，你想到什么？无数的编译错误，深深浅浅的坑坑洼洼
Docker并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的Linux内核环境。如果想在其他系统上部署Docker，就必须先安装一个Linux环境(可使用VMware Workstation或Oracle VM Virtualbox虚拟机软件)，然后再安装Docker。
Docker 社区已经创建了许多开源工具，它们所能帮你处理的用例甚至会超出你的想象。
将java应用作成docker镜像时，需要镜像中带有jdk或者jre环境，通常有三种情况：
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]
向下兼容特性是软件开发系统的一个重要指标，它是指一个新的系统或者软件能够与旧的系统或软件兼容并正常运行。这意味着旧系统或软件可以在新系统或软件中使用，而不会出现问题。向下兼容对于提高软件或系统的可用性非常重要，因为它允许用户在不更换旧系统或软件的情况下使用新系统或软件。
原文：5 Docker Utilities You Should Know 作者：Shekhar Gulati 翻译：Vincent Docker社区已经创建了许多开源的工具，更多的用例使得它比您想像的更有用。你可以在这里查阅它们。 你在网上能找到很多酷炫的Docker工具。绝大多数是开源的。 过去两年，我已经积极地将Docker用到我的对大多数开发项目中。在你开始使用 Docker的时候，你会发现，它比你预想的更加适用在很多用例里。 你会希望Docker为你做的更多，而且它不会让你失望！ Doc
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。给新手们推荐11个极易上手的Docker实践项目。
原文：https://dzone.com/articles/5-docker-utilities-you-should-know
地址: http s:// github.com/docker-slim/docker-slim
我的需求是需要有一个能够构建出 dotnet 的 AOT 包的环境，要求这个环境能解决 glibc 兼容依赖的问题，能打出来 x64 和 arm64 的 AOT 的包，且能够运行 gitlab runner 对接自动构建
描述:前面我们学习并且记录了 Dockerfile 最佳实践的一些规则，但是仅仅停在理论中并不是我的风格，所以出现了本篇文章同时也加深学习; 从最佳实践原则我们知道要缩小镜像大小，与选择的基础镜像是非常有关系的，比如buysbox (工具箱)与alpine (操作系统)镜像小的您超出您的想象,需要
如果说电子游戏是第九艺术，那么，编程技术则配得上第十艺术的雅称。艺术发展的普遍规律就是要给与人们对于艺术作品的更高层感受，而Matz的Ruby语言则正是这样一件艺术品。
现在互联网公司大都是容器化管理，在服务构建容器化的过程中大都是自己编写dockerfile 。但是开发人员一般都不太关心服务器资源的使用问题.没有共用基础镜像什么的，这个导致每一个镜像都很大。 最近在github上面找到了一个https://github.com/docker-slim/docker-slim. 发现比dive 好使用。
tensorflow2.x 版本舍去了 contrib 相关功能，相关功能的使用可以通过安装 tf_slim 来引用。
在这篇文章中，我将分享如何使用 Dockerfile 为不同的编程语言和框架创建 Docker 镜像。我们将覆盖 Java、Python、Vue3 和 Go。
前面我们说了在单机模式下和K8S集群下的Dapr实战，这次我们来看看如何在不使用K8S的情况下，在一个传统的虚拟机集群里来部署Dapr。
当谈到技术和资源管理时，确实并非所有事物越大越好，这点尤其在 Docker 镜像的管理上体现得淋漓尽致。随着镜像大小的增加，云存储和运维成本也随之增加。因此，有效地减小 Docker 镜像的尺寸对于降低成本和提高效率至关重要。
在这容器化的世界里，我们已经很少直接通过文件发布来运行asp.net core程序了。现在大多数情况下，我们都会使用docker来运行程序。在使用docker之前，我们往往需要打包我们的应用程序。asp.net core程序的镜像打包，网上有很多教程，其中大多数是使用sdk这个镜像来直接打包。打出来的包有好几百MB，3.1 SDK打出来的包甚至超过了1GB。那么有什么办法来缩小我们打出来的镜像吗？最小能缩小到多少呢？这篇文章就来介绍下如何缩小asp.net core 打包出来镜像的大小。
2018 年五月之后，微软将后续发布的所有 docker image 都推送到了 MCR （Miscrosoft Container Registry），但在中国大陆，它的速度实在是令人发指，本文将介绍一种方法来解决这个问题。
Docker 是一种容器引擎，可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类，并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
构建最精简的 Docker 映像，以用来部署 Rust，将会带来很多益处：不仅有利于安全（减少攻击面），而且还可以缩短部署时间、降低成本（减少带宽和存储），并降低依赖项冲突的风险。
随着云原生时代的来临，云以及分布式计算已经是时下最受欢迎的技术之一了。其中 Docker 作为最知名的容器平台，到底有着怎样的魅力来让其无人不知无人不晓？废话不多说，让我们开始逐层掀开容器技术的神秘面纱吧！
Java与Docker的结合，虽然更好的解决了application的封装问题。但也存在着不兼容，比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制。
(2) 按快捷键 command + shift + p 打开命令面板，输入 add container configuration
Oracle 已经宣布支持了Docker部署，这也让我们在Mac上部署 Oracle 数据库有了多一个选择，这是我的第一个Docker应用，非常简便快速的就完成了部署，简捷是最直接的体验。在 云和恩墨 和 恩墨学院 的培训中，我们使用Docker为环境部署实现了极大的便利和简化。
依赖管理 ——用于依赖管理的包和框架 Composer/Packagist : 一个包和依赖管理器 Composer Installers: 一个多框架Composer库安装器 Pickle: 可以在任意平台上安装PHP扩展包 依赖管理的附加部分 ——其它依赖管理的相关工具 Satis : 静态的Composer库生成器 Composition: 一个运行时检查Composer环境的库 Version : 一个在语义上分析和比较的库 NameSpacer : 将下划线转为命名空间的库 Patch In
本文简要说一下ASP.NET Core 在Docker中部署以及docker-compose的使用 (ASP.NET Core 系列目录)。 系统环境为CentOS 8 。
个人比较喜欢影视作品，下载了大量的剧集视频，有些文件的命名不规范，就需要重新命名，之前是用的一款 renamer 客户端软件，用起来不太爽就自己做了个 bs 架构的重命名软件并开源在 github:open-renamer,为了方便自己和别人使用，也做成了 docker 镜像发布到了 dockerhub 中供别人使用，由于本人只有 x86 架构的设备，因此也就是有 x86 的镜像包，结果最近有人需要 arm 版的镜像，所以呢就来研究下怎么在 x86 上打 arm 的镜像。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
8 月，eKuiper 发布了 1.6.1 Fixpack 版本。该版本主要增强了产品运维的稳定性和易用性，包括提供可移植性更强的预编译二进制包、Docker Image 和插件包，管理控制台提供了规则告警等功能。此外，该版本也解决了一些 Bug。接下来，eKuiper 团队将进入 1.7.0 版本的开发周期，更加专注于新功能的开发。
这两天一直想找个机会做一下API的身份验证，就像微博那样提供接口给别人用，但又有所限制，也不会导致接口滥用。 大概一年半之前，写了个大学英语四六级成绩查询的接口（由于历史原因，此Github帐号不再使用了，新的在这里），托管在新浪云，放到了网上，也没有加任何限制，结果被一个人短时间内多次调用，真的是非常频繁，浪费了不少云豆。现在正好可以用之前写的成绩查询接口来做这个身份验证的实验。 准备工作 在做一个二维码签到/点名系统时，需要后台同时支持移动端、PC端和网页版，因此决定写成接口，这样比较方便。既然写成接口
Oracle Database Server 12c R2是行业领先的关系数据库服务器。Oracle数据库服务器Docker映像包含在Oracle Linux 7上运行的Oracle数据库服务器12.2.0.1企业版。该映像包含具有一个pdb的多租户配置中的默认数据库。
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
我的博客（https://edi.wang）所使用的博客系统 Moonglade 开源已经一年多了。目前已有至少4位社区朋友使用此系统在 Azure、阿里云上部署了自己的博客。可惜长久以来该系统一直缺乏 Docker 支持，而 .NET Core 必须结合 Docker 才是当今世界的政治正确。我作为一名20年的老软粉，虽然嘴上说着很不情愿用 Linux、Docker这种非微软的东西，但也只能假装抱着批判的态度，向 Linux 和 Docker 伸出了魔爪，让我的博客系统能够容器化运行。
现在您已经安装了开发环境，可以开始开发容器化的应用程序了。一般来说，开发工作流是这样的：
作者：张旭 编辑：张欢 这是一篇以实践为主的入门文章，目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中就会用到迁移学习，TF-Slim库的内容，所以我们分为下面几个步骤介绍：： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。 操作系统：Win10 开发语言：Python3.5 算法：TensorFlow1.1 1 什么是迁移学习： 一般在初始化CNN的卷积核时，使用的是正态随机初始化，此时训练这个网
本文介绍如何使用深度学习进行图像分类，通过实例分析，展示了如何利用预训练模型和迁移学习进行图像分类。同时，文章还讨论了数据准备和模型训练的细节，并提供了针对自己数据集进行训练的代码示例。
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