使用命令行创建 Harbor 项目

时间: 2023-12-09 16:34:28 浏览: 32
使用命令行创建 Harbor 项目的步骤如下: 1. 进入到 Harbor 的数据库所在容器中: ```shell docker exec -it harbor-db bash ``` 2. 创建一个 JSON 文件,例如 `createproject.json`,内容如下: ```json { "project_name": "myproject", "metadata": { "public": "false", "enable_content_trust": "false", "prevent_vul": "false" } } ``` 其中,`project_name` 为项目名称,`metadata` 中的三个属性分别表示是否公开、是否启用内容信任和是否防止漏洞。 3. 执行以下命令创建项目: ```shell curl -u "admin:Harbor12345" -X POST -H "Content-Type: application/json" "10.8.1.6:1121/api/projects" -d @createproject.json ``` 其中,`admin:Harbor12345` 表示用户名和密码,`10.8.1.6:1121` 为 Harbor 的地址和端口号,`createproject.json` 为刚才创建的 JSON 文件。
相关问题

本地如何创建harbor仓库

要在本地创建一个Harbor仓库,请按照以下步骤操作: 1. 下载并安装Docker和Docker Compose。 2. 从Harbor的官方网站下载并解压缩最新版本的Harbor软件包。 3. 在Harbor软件包的目录中,复制文件`harbor.yml.tmpl`并将其重命名为`docker-compose.yml`。 4. 打开`docker-compose.yml`文件并编辑`hostname`和`harbor_admin_password`字段以设置Harbor的主机名和管理员密码。 5. 运行以下命令启动Harbor: ``` docker-compose up -d ``` 6. 等待Harbor启动完成,然后在浏览器中访问`http://<Harbor主机名>`,登录Harbor管理员帐户并创建您的第一个项目。 现在您已经成功在本地创建了一个Harbor仓库。您可以使用Docker CLI或其他Docker工具将您的镜像推送到Harbor仓库中。

使用docker安装harbor

当使用Docker安装Harbor时,可以按照以下步进行操作: 1. 首先,确保经安装了Docker和Docker Com。如果还没有安装,请先安装它们。 2. 下载Harbor的离线安装包。可以从Harbor的官方网站(https://goharbor.io/)下载最新版本的离线安装包。 3. 解压下载的离线安装包。可以使用以下命令解压: ``` tar xvf harbor-offline-installer-<version>.tgz ``` 4. 进入解压后的目录: ``` cd harbor ``` 5. 修改`harbor.yml`文件,根据需要进行配置。可以使用文本编辑器打开该文件进行修改。主要需要关注的配置项包括: - `hostname`:设置Harbor的主机名或IP地址。 - `http.port`和`https.port`:设置Harbor的HTTP和HTTPS端口。 - `harbor_admin_password`:设置Harbor管理员的密码。 6. 执行安装脚本进行安装: ``` ./install.sh ``` 7. 安装完成后,可以使用以下命令启动Harbor: ``` docker-compose up -d ``` 8. 等待一段时间,直到所有Harbor组件都启动完成。可以使用以下命令检查Harbor的状态: ``` docker-compose ps ``` 9. 打开浏览器,访问`http://<hostname>`(其中`<hostname>`为你在步骤5中配置的主机名或IP地址),即可进入Harbor的登录页面。 10. 使用管理员账号(默认为`admin`)和在步骤5中设置的密码进行登录。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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