Dockerfile是一个包含构建Docker镜像所需指令的文本文件。
Dockerfile定义了一系列的操作和参数,用于自动化镜像的构建过程。这些指令以特定的格式书写,指导Docker如何逐步构建一个自定义的镜像。通过Dockerfile,用户可以实现应用程序的快速部署和持续集成。Dockerfile不仅是构建Docker镜像的核心,也是实现应用容器化和微服务架构的重要工具。
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由A表和B表构成一个视图,他们直接用a表的主键关联,视图的目的是获取A表的全部内容以及统计B表的完成数和未完成数
A表
sqlCREATE TABLE `ATable` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
-- 其他属性.....
)
B表
sqlCREATE TABLE `BTable` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`type` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '',
`fault_status` int(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '',
`atable_id` bigint(20) char(19) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'A表id',
-- 其他属性.....
)
视图
sqlcreate or replace
algorithm = UNDEFINED view ATable_V as
select
a.id,
--其他值....,
count((case when (b.type = 0) then 1 end)) as conf,
count((case when ((b.fault_status in (0, 3)) and (b.type = 0)) then 1 end)) as unconf
from
ATable a
left join BTable b on
a.id=b.atable_id
group by
a.id;
Ollama 是一个用于部署和管理机器学习模型的工具,旨在简化模型的本地和云端部署过程。它提供了一套工具和接口,帮助开发者和数据科学家更容易地将机器学习模型集成到生产环境中。
模型注册和版本控制: 允许用户注册和管理多个版本的模型,便于更新和回滚。
模型存储: 提供存储和访问模型的机制,支持本地存储和云存储。
本地部署: 支持在本地环境中部署模型,方便开发和测试。
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API 接口: 提供 RESTful API 接口,方便与其他应用集成。
SDK 支持: 提供 Python 等多种语言的 SDK,简化模型调用和集成。
插件系统: 允许通过插件扩展功能,如监控、日志记录等。
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实时监控: 提供实时监控模型性能和资源使用的功能。
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模型管理: 在机器学习生命周期中,管理模型的不同版本和更新,确保模型的持续改进。
很多时候我们会查询一个列表,然后对列表过滤分组,构建一个key对应特定的几个列表的情况出现,java中要写比较多的代码,其实可以使用mysql直接构建出一对多的json结构,然后将json返回,java中只需要将这个json转成一个对象即可
docker pull easysoft/zentao:latest
docker run \ --name zentao \ -p 80:80 \ --mac-address 02:42:ac:11:00:00 \ -v /data/zentao:/data \ -e MYSQL_INTERNAL=true \ -d easysoft/zentao:latest