当前位置: 首页 > news >正文

Linux中docker项目提示No such file or directory

本来以为是文件权限问题,后来发现是个非常蠢的问题

文件没有映射到容器中

docker文件映射语法

Docker 使用 -v 或 --volume 参数来指定文件映射。

增加在运行命令后

 -v <宿主机目录>:<容器目录>

其中,宿主机目录 是指要映射的宿主机上的目录路径,容器目录 是指映射到容器中的目录路径

相关文章:

Linux中docker项目提示No such file or directory

本来以为是文件权限问题&#xff0c;后来发现是个非常蠢的问题 文件没有映射到容器中 docker文件映射语法 Docker 使用 -v 或 --volume 参数来指定文件映射。 增加在运行命令后 -v <宿主机目录>:<容器目录> 其中&#xff0c;宿主机目录 是指要映射的宿主机上的…...

PyTorch 中的 apply

Abstract nn.Module[List].apply(callable)Tensor.apply_(callable) → TensorFunction.apply(Tensor...) nn.Module[List].apply()? 源码: def apply(self: T, fn: Callable[[Module], None]) -> T:"""Typical use includes initializing the paramete…...

张宇30讲学习笔记

初等数学 x \sqrt{x} x ​是算数平方根&#xff0c;一定≥0&#xff1b; x 2 \sqrt{x^2} x2 ​|x| x2|x2||x|2 x3≠|x3||x|3 不等式 a>0&#xff0c;b>0&#xff0c;则ab≥2 a b \sqrt{ab} ab ​ 对数 ln a b \frac{a}{b} ba​lna-lnb 高等数学 单调性 线性代数...

SpringBoot接口防抖(防重复提交)的一些实现方案

前言 啥是防抖 思路解析 分布式部署下如何做接口防抖&#xff1f; 具体实现 请求锁 唯一key生成 重复提交判断 前言 作为一名老码农&#xff0c;在开发后端Java业务系统&#xff0c;包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中&#xff0c;我设计过单/多租户体系系统&a…...

Qt/C++音视频开发67-保存裸流加入sps/pps信息/支持264/265裸流/转码保存/拉流推流

一、前言 音视频组件除了支持保存MP4文件外&#xff0c;同时还支持保存裸流即264/265文件&#xff0c;以及解码后最原始的yuv文件。在实际使用过程中&#xff0c;会发现部分视频文件保存的裸流文件&#xff0c;并不能直接用播放器播放&#xff0c;查阅资料得知原来是缺少sps/p…...

【Web】速谈FastJson反序列化中TemplatesImpl的利用

目录 简要原理分析 exp 前文&#xff1a;【Web】关于FastJson反序列化开始前的那些前置知识 简要原理分析 众所周知TemplatesImpl的利用链是这样的&#xff1a; TemplatesImpl#getOutputProperties() -> TemplatesImpl#newTransformer() -> TemplatesImpl#getTransl…...

RK3568 RK809电源管理 RTC功能使能 定时唤醒

概述 RK809 是一款高性能 PMIC,RK809 集成 5 个大电流 DCDC、9 个 LDO、2 个 开关SWITCH、 1个 RTC、1个 高性能CODEC、可调上电时序等功能。 系统中各路电源总体分为两种:DCDC 和 LDO。两种电源的总体特性如下(详细资料请自行搜索): DCDC:输入输出压差大时,效率高,但…...

大模型(LLM)的token学习记录-I

文章目录 基本概念什么是token?如何理解token的长度&#xff1f;使用openai tokenizer 观察token的相关信息open ai的模型 token的特点token如何映射到数值&#xff1f;token级操作&#xff1a;精确地操作文本token 设计的局限性 tokenizationtoken 数量对LLM 的影响训练模型参…...

探索前景:机器学习中常见优化算法的比较分析

目录 一、介绍 二、技术背景 三、相关代码 四、结论 一、介绍 优化算法在机器学习和深度学习中至关重要&#xff0c;可以最小化损失函数&#xff0c;从而改善模型的预测。每个优化器都有其独特的方法来导航损失函数的复杂环境以找到最小值。本文探讨了一些最常见的优化算法&…...

基于MRI的阿尔兹海默症病情预测

《阿尔兹海默症病情预测系统&#xff1a;老年痴呆患者的福音》 引言项目背景和意义数据介绍与分析模型介绍模型训练与评估模型应用与展望 引言 阿尔兹海默症&#xff08;Alzheimer’s Disease&#xff09;是一种常见的老年疾病&#xff0c;给患者及其家庭带来了巨大的困扰和负…...

高维中介数据: 联合显着性(JS)检验法

摘要 中介分析在流行病学和临床试验中越来越受到关注。在现有的中介分析方法中&#xff0c;流行的联合显着性&#xff08;JS&#xff09;检验会产生过于保守的 I 类错误率&#xff0c;因此功效较低。但是&#xff0c;如果在使用 JS 测试高维中介假设时&#xff0c;可以准确控制…...

冒泡排序 和 qsort排序

目录 冒泡排序 冒泡排序部分 输出函数部分 主函数部分 总代码 控制台输出显示 总代码解释 冒泡排序优化 冒泡排序 主函数 总代码 代码优化解释 qsort 排序 qsort 的介绍 使用qsort排序整型数据 使用qsort排序结构数据 冒泡排序 首先&#xff0c;我先介绍我的冒泡…...

asp.net core webapi接收application/x-www-form-urlencoded和form-data参数

框架&#xff1a;asp.net core webapiasp.net core webapi接收参数&#xff0c;请求变量设置 目录 接收multipart/form-data、application/x-www-form-urlencoded类型参数接收URL参数接收上传的文件webapi接收json参数完整控制器&#xff0c;启动类参考Program.cs 接收multipar…...

程序环境和预处理(2)

文章目录 3.2.7 命名约定 3.3 #undef3.4 命令行定义3.5 条件编译3.6 文件包含3.6.1 头文件被包含的方式3.6.2 嵌套文件包含 4. 其他预处理指令 3.2.7 命名约定 一般来讲函数和宏的使用语法很相似&#xff0c;所以语言本身没法帮我们区分二者&#xff0c;那我们平时的一个习惯是…...

Redis安全加固策略:绑定Redis监听的IP地址 修改默认端口 禁用或者重命名高危命令

Redis安全加固策略&#xff1a;绑定Redis监听的IP地址 & 修改默认端口 & 禁用或者重命名高危命令 1.1 绑定Redis监听的IP地址1.2 修改默认端口1.3 禁用或者重命名高危命令1.4 附&#xff1a;redis配置文件详解&#xff08;来源于网络&#xff09; &#x1f496;The Beg…...

Vuepress的使用

介绍 将markdown静态资源转换成html。 动态资源的转换还有很多&#xff0c;为什么要使用Vuepress&#xff1f; 目录分析 项目配置 详情 具体配置请看文档 插件配置 vuepress-theme-vdoing 主题插件 npm install vuepress-theme-vdoing -D先安装依赖配置主题 使用vuep…...

docker安装php7.4安装

容器 docker pull centos:centos7 docker run -dit -p9100:9100 --name“dade” --privilegedtrue centos:centos7 /usr/sbin/init 一、安装前库文件和工具准备 1、首先安装 EPEL 源 yum -y install epel-release2.安装 REMI 源 yum -y install http://rpms.remirepo.net/en…...

曲线生成 | 图解Dubins曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

目录 0 专栏介绍1 什么是Dubins曲线&#xff1f;2 Dubins曲线原理2.1 坐标变换2.2 单步运动公式2.3 曲线模式 3 Dubins曲线生成算法4 仿真实现4.1 ROS C实现4.2 Python实现4.3 Matlab实现 0 专栏介绍 &#x1f525;附C/Python/Matlab全套代码&#x1f525;课程设计、毕业设计、…...

「Vue3系列」Vue3 组件

文章目录 一、Vue3 组件二、Vue3 组件实例三、Vue3 官方组件四、Vue3 常用组件五、相关链接 一、Vue3 组件 Vue3 是 Vue.js 的最新版本&#xff0c;它引入了许多新的特性和改进。在 Vue3 中&#xff0c;组件是构建应用程序的核心部分&#xff0c;它们可以重用、组合和嵌套。Vu…...

Git实战(2)

git work flow ------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------- 场景问题及处理 问题1&#xff1a;最近提交了 a,b,c,d记录&#xff0c;想把b记录删掉其他提交记录保留&#xff1a; git reset …...

OpenLayers 可视化之热力图

注&#xff1a;当前使用的是 ol 5.3.0 版本&#xff0c;天地图使用的key请到天地图官网申请&#xff0c;并替换为自己的key 热力图&#xff08;Heatmap&#xff09;又叫热点图&#xff0c;是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

python打卡day49

知识点回顾&#xff1a; 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业&#xff1a;尝试对今天的模型检查参数数目&#xff0c;并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

蛋白质结合剂&#xff08;如抗体、抑制肽&#xff09;在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上&#xff0c;高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术&#xff0c;但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...

java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别

UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中&#xff0c;我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况&#xff0c;此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误&#xff0c;原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用&#xff0c;结果 dll 未实现 JNI 协…...

CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发:涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云

目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

k8s业务程序联调工具-KtConnect

概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN&#xff0c;根据VPN原理&#xff0c;打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点&#xff0c;ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力&#xff0c;简化了建立连接的过程&#xff0c;apiserver间接起到了中继节…...

PAN/FPN

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...