Docker、Conda以及tmux的使用CentOs下安装google浏览器jupyter notebook 在linux下的使用Dockerdocker容器与镜像的区别centos7下安装docker 以及简单使用1.查看本地所有的镜像docker images、docker image ls2.在仓库中搜索centos镜像,Docker  Hub是官方提供的镜像仓库。docker            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. 引言2. 谈谈anaconda/conda/pip3. conda的常用用法3.1 conda信息3.2包管理3.3环境管理4. pip的常用用法4.1 包管理1. 引言这里主要记录一下conda和pip的常用用法,顺便谈谈anaconda/conda/pip之间的一些区别。2. 谈谈anaconda/conda/pipanaconda:简单来说,anaconda就是一个包含conda这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ❤️觉得内容不错的话,欢迎点赞收藏加关注???,后续会继续输入更多优质内容❤️  使用conda进行python环境管理Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别(1)AnacondaAnaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等。(2)condaconda            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着项目越做越多,越来越感受到Python的环境管理是多么重要。为每个项目创建一个独立的虚拟环境,不仅可以避免大杂烩般的库的依赖冲突,而且方便导出库依赖文件 environment.yml,提供项目开发时的库的信息。这对后来者对项目的复现,以及项目的远程部署,都有着重要的意义。理清 conda, miniconda, anaconda 的区别和联系:Anaconda:一个完整的数据科学发行版,包括            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Anaconda下的conda常用指令背景:至于为什么使用Anaconda,相比你搜索到这篇文章或许更知道为什么,如果还不知道,肯定使用pip安装出现的问题比较多啊。。。。Anaconda其实就是一个集装箱,类似docker,但是和docker也有区别,跟pip类似,可以对python包进行管理,更重要的是可以用虚拟环境来创建和使用项目,方便管理python包。安装安装的话,百度一大堆,然后都是什            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Conda和Docker区别
## 介绍
在软件开发和部署过程中,我们经常会遇到处理应用程序依赖性的情况。为了解决这个问题,有两个常用的工具:Conda和Docker。本文将介绍Conda和Docker的区别,并指导新手开发者学习如何使用它们。
## Conda和Docker的区别
### Conda
Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统。它主要用于创建和管理不同的Py            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Anaconda结合大佬的一些解释做了以下总结,有不足指出还请指出 一下操作环境:Ubuntu 20.04是什么:Anaconda是一个环境容器,里面可以配置各种不同版本开发的环境,这些开发环境互不干扰。 有点儿docker的味道。在python开发者眼里,主要是用其创建不同的python开发环境。作用是什么它是用于解决各种开发环境的问题。比如说:我们可以使用conda搭建一套 python 2.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录背景Docker介绍Containerd介绍常用命令对比自 Kubernetes v1.24 起,Dockershim 已被删除,k8s将Containerd作为其容器运行时,那此次变化对容器化有何影响呢,本文进行简单介绍背景在 Kubernetes 早期,只支持一种容器运行时。这个运行时就是 Docker 引擎。当时,并没有太多其他选择,而且 Docker 是使用容器的主要工具。随着技术发展            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言镜像是多层存储,每一层是在前一层的基础上进行的修改;容器同样也是多层存储,是在以镜像为基础层,在其基础上加一层作为容器运行时的存储层。当我们运行一个容器的时候(如果不使用卷的话),我们做的任何文件修改都会被记录于容器存储层里一、镜像定制的方式介绍1. 使用commit方式创建commit方式创建镜像的方法见之前的博客Docker容器安装Anaconda
优点 
  交互式定制镜像,修改方便缺点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、Docker概念1.1、什么是DockerDocker概念就是大概了解一下就可以,还是引用一下百度百科吧: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容器中,然后发布到任何流行的Linux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。一个完整的Docker有以下几
个部分组成:
      ① dockerClien            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在安装一些python的安装包时,我们会使用conda install ~或者pip install ~网上说conda是安装到云端,而pip是安装到本地,那二者究竟有什么区别,可以参考下这个点击打开链接个人理解:如果我们专注于只是安装Python包,conda和pip服务不同的受众和不同的目的。 如果你想在现有的系统Python安装中管理Python包,conda不能帮助你:通过设计,它只能在c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读:在学习Containerd之前,我们需要去了解Docker与Kubernetes这两个使用Containerd最多的技术,也需要明白什么是容器,什么是容器运行时,以及里面涉及的组件,这些组件是用来干什么的,及容器领域的概念,如libcontainer、runc、OCI、CRI、shim等。什么是容器?在 Linux 内核中,容器不是一类对象。容器本质上由几个底层的内核原语组成:namespa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景情况从Docker1.11版本开始,Docker依赖于containerd和runC来管理容器,containerd是控制runC的后台程序,runC是docker公司按照OCI标准规范编写的一个操作容器的命令行工具,containerd这个后台程序还可以操作满足OCI标准规范的其他容器工具,也就意味着以后只要是按照OCI标准规范开发的容器工具,都可以被containerd使用起来。使用con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            自我的学习日志,第一次接触是使用docker进行封装程序。内容都是“从别的文章里学习来的”,毕竟是学习日志 Docker 是一个开源的应用容器引擎,由go语言编写,简单点说就是用一个压缩包装把要运行的程序装起来,然后只要有Docker就可以在任何机器上运行了,可以不用配环境(这点是非常棒的)。由以下几部分组成:DockerClient客户端Docker Daemon守护进程 (没写字的就是不会)D            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            DockerfileDockerfile是一个按一定规则编写的包含多行命令的文件,使用Dockerfile可以快速的构建一个定制的镜像。 传统的方式构建一个工作镜像,我们可能需要使用一个基准镜像、在镜像内安装包、在镜像内编写配置文件、在镜像内编写代码等操作。使用这种方式构建镜像没什么问题,可是试想一下,当你下次需要构建一个相似的镜像,是不是还得重复之前的步骤,当你想分享镜像的时候也需要整个的发送。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0.复盘 最近在接触docker的过程中,发现conda的使用不可避免,在docker用到镜像开启新的容器中势必要再配一遍anaconda,而我每次都要搜索一大堆配置指令,在搜索过程中就耗费了大量时间,这次必须做一次完整的总结。1.conda的linux安装 1.1 配置环境 在root权限下:(否则加root) yum install -y vim (这是linux安装工具的命令) vim ~/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Conda与Docker的区别
在数据科学和软件工程的领域,**Conda**和**Docker**都在管理环境和依赖关系方面发挥着重要作用。然而,它们的工作原理和使用场景有所不同。本文将深入探讨这两者之间的区别,并提供相关的代码示例。
## 一、基本概念
### Conda
Conda是一个开源包管理器和环境管理器,主要用于Python以及其他语言的开发。它允许用户创建独立的环境,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            containerd囊括了单机运行一个容器时所需要的一切: 为了能够支持多种OCI Runtime,containerd 内部使用containerd-shim,每启动一个容器都会创建一个新的containerd-shim进程,指定容器ID,Bundle目录,运行时的二进制(比如runc)1、docker docker本身而言,包括docker client和dockerd,是一个客户端工具,用来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            AI入门篇||一文掌握 包 conda Anaconda Mniconda pip Repo python 概念区别联系,发行版镜像链接 聪明人已经看出来了,conda的儿子又包含condaconda不是分为Anaconda和Miniconda,而是表达一种优先级,conda是包管理工具,而Aniconda和miniconda是软件发行版:软件发行版是在系统上提前编译和配置好的软件包集合, 装好了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-05 13:05:38
                            
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            适配tensorflow的CUDA、cuDNN、python版本conda和pip命令的区别总体来说pip和conda功能相似,但仍然有一些区别 pip是用来安装python包的,安装的是python wheel或者源代码的包。从源码安装的时候需要有编译器 的支持,pip也不会去支持python语言之外的依赖项。 conda是用来安装conda package,虽然大部分conda包是python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-23 16:35:11
                            
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