docker run \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=root \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=4fdC22f7e90 \ --name mq \ --hostname mq1 \ -p 15672:15672 \ -p 5672:5672 \ -d \ rabbitmq:management有问题么

时间: 2023-08-12 20:09:27 浏览: 58
根据您提供的Docker命令,启动RabbitMQ容器的配置看起来是正确的。这个命令会创建一个名为"mq"的容器,使用RabbitMQ镜像,并将容器的15672和5672端口映射到宿主机上。 但是,为了更准确地确定问题所在,我需要您提供更多信息: 1. 您能否提供启动容器后的错误消息或日志输出?您可以使用`docker logs mq`命令查看容器的日志输出。 2. 检查您的宿主机上是否有其他进程或服务正在使用15672或5672端口。在启动容器之前,请确保这两个端口在宿主机上未被占用。 3. 确认您的Docker版本是否与RabbitMQ镜像兼容。某些RabbitMQ镜像可能需要特定版本的Docker才能正常运行。 4. 如果您在运行命令时收到任何错误消息,请提供详细信息。 请提供更多细节或错误消息,以便我能够给出更准确的解决方案。
相关问题

docker run -d --name mysql-container -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root 3306:3306 mysql:8.0.19

非常抱歉,我之前给出的命令有一个小错误。正确的命令应该是: ```shell docker run -d --name mysql-container -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3306:3306 mysql:8.0.19 ``` 在这个命令中,我们使用 `-p` 参数来映射容器内的 3306 端口到主机的 3306 端口,并且设置了 MySQL 根密码为 "root"。 请注意,这个命令会创建一个名为 "mysql-container" 的容器,并且会在后台运行 MySQL 8.0.19 镜像。如果您已经运行过这个命令并且使用了相同的容器名称,您可能需要先停止并删除现有的容器,然后再运行这个命令。 希望这次给出的命令能够帮助您成功安装 MySQL 8.0.19。如果还有其他问题,请随时提问!

出一道选择题解释docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_DATABASE=workdb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7

好的,以下是一道关于解释 `docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_DATABASE=workdb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7` 命令的选择题: 1. `docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_DATABASE=workdb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7` 命令的作用是什么? A. 在 Docker 中启动一个 MySQL 5.7 容器,并将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口,同时设置了容器的数据库名称为 workdb 和 root 用户的密码为 123456。 B. 在 Docker 中启动一个 MySQL 5.7 容器,并将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口,同时设置了容器的数据库名称为 root 和 workdb 用户的密码为 123456。 C. 在 Docker 中启动一个 MySQL 5.7 容器,并将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口,同时设置了容器的数据库名称为 123456 和 workdb 用户的密码为 root。 D. 在 Docker 中启动一个 MySQL 5.7 容器,并将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口,同时设置了容器的数据库名称为 123456 和 root 用户的密码为 workdb。 正确答案是:A。 解析:该命令的作用是在 Docker 中启动一个 MySQL 5.7 容器,并使用 `-p` 参数将容器的 3306 端口映射到主机的 3306 端口,使用 `-e` 参数设置容器的数据库名称为 workdb 和 root 用户的密码为 123456,最后使用 `-d` 参数将容器放到后台运行。其他选项都是错误的命令。

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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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