# 实现Dockerfile层融合的步骤
## 1. 准备工作
在开始实现Dockerfile层融合之前，我们需要确保已经安装了Docker并具备基本的Dockerfile编写经验。
## 2. 流程概述
下面是实现Dockerfile层融合的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个新的Dockerfile用于融合多个层 |
| 步骤2 | 将
原创
2024-07-03 06:17:06
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Docker_File指令介绍什么是Docker_Flie?Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。Dockerfile中每条指令都是新建一层，一层一层叠加，最终组成我们想要的镜像Docker镜像的分层Dockerfile中的每个指令都会创建一个新的（临时）镜像层，镜像层将被缓存和复用，当Dockerfile的指令修改了，复制的文件变化了，
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2023-07-28 16:13:04
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本文参考了Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得 stacking是用于模型融合的一个大杀器，其基本思想是将多个模型的结果进行融合来提高预测率。，理论介绍有很多，实际的例子比较少，本文将其实例化，并给出详细的代码来说明具体的stacking过程是如何实现的。stacking理论的话可以用下面的两幅图来形象的展示出来。 结合上面的图先做一个初步的情景假设，假设采用5折交叉验证： 训练
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2024-03-01 12:04:02
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在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。 很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融
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2024-05-21 11:28:38
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这几天把图片迁移的代码运行出来，感觉很开心！? 之前在github上找了很多关于图片风格迁移的代码，但都没有运行出来，有可能是我的电脑不支持GPU加速。后来买了本书《python深度学习基于pytorch》，书上有相关代码的介绍。市面上关于pytorch深度学习的书籍相对较少，这本是我在豆瓣上看到利用pytorch进行深度学习评分较高的一本，兼顾了CPU和GPU。先上图让大家看看效果： 上面一张图
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2023-12-17 23:10:07
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5G 技术如何与银行、保险、证券业结合？近年来，金融业高度关注5G技术应用，一些金融机构希望抓住5G应用发展窗口期，积极探索新业态和新模式，把握5G金融应用的主动性，提前应对潜在的变革冲击；另一方面新冠疫情影响下，金融业数字化转型加速，金融服务移动化和线上化趋势愈加突出，并且发展普惠金融和服务实体经济，都需要金融机构积极合理使用5G等新一代信息技术，不断提升自身数字化发展能力，实现高质
# 解决Dockerfile镜像层太多问题
在使用Docker构建镜像时，我们通常会编写一个Dockerfile文件来定义镜像的构建流程。然而，有时候在构建镜像的过程中会出现镜像层太多的问题，这会导致镜像体积过大，不利于传输和存储。本文将介绍Dockerfile镜像层太多问题的原因以及解决方法。
## 问题原因
当我们在Dockerfile中执行一些命令时，每个命令都会创建一个新的镜像层。如
原创
2024-05-08 07:42:46
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Dockerfile详解0. Dockerfile的作用docker可以根据Dockerfile中的指令来构建docker镜像。Dockerfile是一个文本文件，其应当包含用户想要构建一个镜像的所有指令。1. 构建镜像的流程真正执行构建任务的（就是读取Dockerfile中的指令构建新的镜像）是docker deamon。执行 docker build -t images-name
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2023-07-16 23:42:37
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# 清除无用层：Dockerfile 优化
在使用 Docker 构建镜像时，我们常常会遇到一个问题，那就是每次构建都会生成新的镜像层，而这些层可能包含了一些我们并不需要的文件或者数据，导致镜像变得臃肿。为了解决这个问题，我们可以通过优化 Dockerfile 的编写，清除无用层，从而减小镜像的体积，提高构建效率。
## 为什么需要清除无用层
Docker 镜像是由多个层组成的，每个层都包含
原创
2024-03-12 03:44:25
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# 多源流数据融合模型的三层架构实现
在现代应用中，我们常常需要整合来自不同来源的数据，这个过程称为数据融合。实现“多源流数据融合模型”可以帮助我们有效处理和利用这些数据。本文将阐述如何采用数据层、融合层和应用层三层架构来实现这个模型，并详细解读每一步的具体操作。
## 整体流程
以下是我们实现数据融合模型的步骤和流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:32:59
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Docker 镜像镜像是什么？一个分层存储的文件一个软件的环境一个镜像可以创建N个容器一个标准化的交付一个不包含Linux内核而又精简的Linux操作系统人性化一点 ↓docker镜像不包含Linux内核而又精简的Linux操作系统docker镜像是一个分层存储的文件，一个镜像可以创建N个容器可以这么理解，docker 镜像是 docker 容器的静态视角，docker 容器是 docker 镜像
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2023-08-24 12:58:42
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1. 什么是不变性不变性是指目标发生了变换，但是你依然可以识别出来。对于图像处理任务来说，这是一种很好的特性。图像中的目标即使被平移、旋转或者缩放，模型都可以识别出来图像中的目标。不变性有以下几种类型： 平移不变性；旋转不变性；尺度不变性；光照不变性。对于图像分类任务： 平移不变性就是图像中的目标不管被移动到哪个位置，模型给出的标签都是相同的。除此之外，还有一个对应的概念：平移同变性。是指：在图像
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2024-07-31 10:20:42
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Padding是填充的意思，用在卷积网络当中。当有一张 6 X 6 的图片，经过 3 X 3 的卷积核卷积之后（不使用padding）会得到一张 4 X 4 大小的图片，从输入到输出的计算方式为：(n-f+1)*(n-f+1) 如图1所示。  
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2024-01-03 09:38:47
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摘要本文主要讨论了对docker build的源码流程进行了梳理和解读，并分享了在制作Dockerfile过程中的一些实践经验，包括如何调试、优化和build中的一些要点。另外，还针对现有Dockerfile的不足进行了简要说明，并分享了对于Dockerfile的一些理解。 听众这次的分享主要面向有一定Docker基础的。我希望你已经：用过Docker，熟悉docker commit命令
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2024-06-17 18:00:13
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目录一、docker分层原理1、docker镜像分层（基于AUFS构建）2、涉及技术3、AUFS 与 overlay/overlay2 (docker 高版本)4、docker分层概述5、dockerfile操作指令二、dockerfile编写（1）exec和shell环境 构建镜像（2）构建nginx镜像（3）优化nginx一、docker分层原理1、docker镜像分层（基于AUF
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2023-09-03 10:55:39
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一、镜像 假设Linux内核是第0层，那么无论怎么运行Docker，它都是运行于内核层之上的。这个Docker镜像，是一个只读的镜像，位于第1层，它不能被修改或不能保存状态。 &nb
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2023-09-21 14:28:02
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前言最近论文快deadline了，一直没空更新…今天复习一下多尺度特征融合的常用操作。1. FPN 特征金字塔论文：feature pyramid networks for object detection 论文链接设计思路：底层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确。高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。模型设计：自底向上Bottom-up，自顶向下Top-down，横向连接Late
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2024-07-23 11:54:34
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什么是多模态3D目标检测？多模态3D目标检测是当前3D目标检测研究热点之一，主要是指利用跨模态数据提升模型的检测精度。一般而言，多模态数据包含：图像数据、激光雷达数据、毫米波雷达数据、双目深度数据等，本文主要关注于当前研究较多的RGB+LiDAR融合3D目标检测模型进行汇总和总结，希望可以给大家带来一定的启发。多模态3D目标检测主要方法(一) 决策级融合 (Decision-level)所谓的决策
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2024-02-05 13:27:58
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镜像分层镜像所包含的部分①基础镜像：centos 7 ②依赖环境：gcc gcc-C++ make jdk jre gd 等 ③应用服务软件包 ④应用服务的相关配置文件 ⑤启动方式/容器开启时运行的脚本/命令/指令docker镜像分层docker镜像分层(基于AUFS构建) : Docker镜像位于bootfs之上 每一层镜像是下一层的父镜像 第一层镜像：base image ( 操作系统环境镜像
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2023-10-15 13:23:12
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简介 语义分割的基本任务是为每个像素产生高层次表达，即具备高语义性的特征，现有的基于FCN网络的编码器-解码器范式，通常需要在Backbone网络后设计一个语义头来增强特征图的语义表达能力，然而CNNs下的卷积池化操作在提取特征的同时丢失了底层的纹理细节。总的来说，编码器-解码器结构下的语义分割网络，高层次特征和低层次特征分布在网络两端，高层次特征具备
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2024-07-31 18:27:45
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