docker-tutorial-cn 项目亮点解析
2025-05-28 16:59:37作者:齐冠琰
项目的基础介绍
docker-tutorial-cn 是一个开源项目,旨在为中文用户提供一个全面、易懂的 Docker 教程。该项目由田浩开发,目前在国内珠海从事 Docker 开发及运维工作。项目基于 MIT 许可协议发布,允许用户自由使用、修改、合并、发布和销售软件及其衍生作品。
该项目集合了丰富的 Docker 相关文章和教程,从 Docker 的基础安装配置到进阶的使用技巧,再到 Dockerfile 的编写和 Docker 生态圈的介绍,应有尽有,是 Docker 学习者和爱好者的宝贵资源。
项目代码目录及介绍
项目的目录结构清晰明了,主要包括以下几个部分:
book: 包含了一系列的 Docker 教程文章,从基础到高级,逐步深入。demo: 实际的 Docker 使用示例,方便用户跟随教程实践操作。dockerfile: 包含了多个 Dockerfile 的示例,展示了如何构建 Docker 镜像。images: 存储了项目使用到的 Docker 镜像文件。middleware: 可能包含了一些中间件的配置和使用示例。other: 包含了其他相关的文档和资料。
除此之外,项目还包含了多个 shell 脚本,如 docker_install.sh 用于安装 Docker,docker_config.sh 用于配置 Docker,以及 start_docker.sh 用于启动 Docker 服务。
项目亮点功能拆解
- 完整的教程体系: 从 Docker 的入门到高级应用,提供了系统的学习路径。
- 实用性强: 每个教程都配有实际操作示例,帮助用户理解和掌握知识点。
- 社区支持: 项目作者在 DockerOne 社区活跃,提供了问题解答和技术支持。
- 持续更新: 项目定期更新,跟进 Docker 的最新发展和变化。
项目主要技术亮点拆解
- Dockerfile 最佳实践: 介绍了如何编写高效、安全的 Dockerfile。
- Docker 网络管理: 涵盖了 Docker 网络的配置和管理,帮助用户理解容器间通信。
- Docker 卷管理: 详述了 Docker 卷的创建和使用,优化数据持久化方案。
- Docker 生态圈: 涉及了 Docker 生态中的重要工具和服务,如 Docker Compose、Docker Swarm 等。
与同类项目对比的亮点
- 中文支持: 项目完全采用中文编写,更适合中文用户学习和使用。
- 内容全面: 从基础知识到实践应用,内容丰富,覆盖面广。
- 社区活跃: 作者在 DockerOne 社区具有较高知名度,能够提供及时的技术支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211