docker 宝塔linux安装

时间: 2023-07-06 11:43:54 浏览: 74
安装宝塔面板可以使用 Docker 镜像来进行安装。下面是 Docker 安装宝塔面板的步骤: 1. 安装 Docker 如果你没有安装 Docker,可以参考 Docker 官方文档进行安装。 2. 获取宝塔面板镜像 在终端中运行以下命令获取宝塔面板镜像: ``` docker pull centos/bt:latest ``` 3. 启动容器 运行以下命令启动容器: ``` docker run -d --name my-bt -p 8888:8888 -p 888:888 centos/bt:latest ``` 其中,-d 表示以后台模式运行容器;--name 表示给容器命名,这里命名为 my-bt;-p 表示将容器内部的 8888 端口映射到主机的 8888 端口,将容器内部的 888 端口映射到主机的 888 端口;centos/bt:latest 表示使用的镜像名称。 4. 访问宝塔面板 容器启动后,可以在浏览器中访问 http://localhost:8888 进入宝塔面板的登录页面进行登录。 以上就是使用 Docker 安装宝塔面板的步骤,希望能帮助到你。
相关问题

docker安装宝塔linux面板

### 回答1: 1. 首先,需要在服务器上安装Docker。可以通过以下命令安装: ``` curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh ``` 2. 安装完成后,可以使用以下命令启动Docker服务: ``` sudo systemctl start docker ``` 3. 接下来,需要下载宝塔Linux面板的Docker镜像。可以使用以下命令: ``` sudo docker pull baota/baota ``` 4. 下载完成后,可以使用以下命令启动宝塔Linux面板: ``` sudo docker run -d --name baota -p 8888:8888 baota/baota ``` 5. 启动后,可以通过浏览器访问服务器的IP地址和端口号(例如:http://服务器IP地址:8888)来访问宝塔Linux面板。 6. 初始用户名为:admin,初始密码为:bt.cn。登录后,可以根据需要进行配置和管理。 ### 回答2: 安装docker和docker-compose 由于宝塔Linux面板是基于docker的,因此首先需要安装docker和docker-compose。 1.安装docker 使用apt-get命令安装docker: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io ``` 2.安装docker-compose 使用curl命令下载docker-compose二进制文件: ``` sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose ``` 将下载的文件授予执行权限: ``` sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` 安装宝塔Linux面板 1.创建宝塔面板目录 创建一个目录用于存放宝塔面板的文件: ``` sudo mkdir /www sudo mkdir /www/server ``` 2.下载宝塔面板安装脚本 使用curl命令下载官方的宝塔Linux面板安装脚本: ``` sudo curl -so install.sh http://download.bt.cn/install/install-ubuntu.sh ``` 3.安装宝塔面板 运行安装脚本以安装宝塔面板: ``` sudo bash install.sh ``` 这会自动下载所需的镜像并将宝塔面板部署在docker容器中。 4.启动宝塔面板 启动宝塔面板容器: ``` sudo docker-compose up -d ``` 现在宝塔面板已经成功安装并正在运行。您可以访问http://服务器IP:8888来访问宝塔面板,并使用默认密码进行登录: 用户名:admin 密码:admin 建议在首次登录后立即更改默认密码。 ### 回答3: 安装docker 首先,我们需要在服务器上安装Docker。Docker是一个容器化平台,也是宝塔智能面板的主要组件之一。以下是docker安装指南的步骤: 1. 通过以下命令安装必要的依赖项: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common ``` 2. 添加Docker的官方GPG密钥: ```bash curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - ``` 3. 添加Docker的APT仓库: ```bash sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" ``` 4. 重新更新APT缓存: ```bash sudo apt-get update ``` 5. 安装Docker CE: ```bash sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` 6. 验证Docker是否正确安装: ```bash sudo docker run hello-world ``` 这会下载并运行一个简单的Docker容器,成功输出`Hello from Docker!`表示Docker已成功安装。 安装宝塔Linux面板 一旦Docker安装成功并运行,我们可以开始安装宝塔面板: 1. 在命令行中输入以下命令以获取最新的宝塔Linux面板Docker容器镜像: ```bash sudo docker pull emsistr/bt-panel:latest ``` 2. 创建一个名为 `bt-data` 的本地数据目录,用于存储面板数据和配置文件: ```bash sudo mkdir /bt-data/ ``` 3. 在容器中启动宝塔面板,并将数据目录映射到 `/www/server/panel/` 目录中: ```bash sudo docker run -d -p 8888:8888 --name bt-panel -v /bt-data/www:/www/server/panel/data emsistr/bt-panel ``` 这将在后台启动容器,并暴露8888端口。现在,您可以通过访问服务器IP地址的8888端口来访问宝塔面板。 例如,在浏览器中访问:`http://[服务器IP地址]:8888` ,然后根据面板的安装步骤设置登录密码即可。 总结: 通过以上步骤,您应该已经成功地在Docker容器中安装了宝塔Linux面板。这为您提供了一个方便和灵活的管理工具,同时也大大降低了您服务器维护的难度。

宝塔linux docker,Linux下docker中安装宝塔面板教程

安装宝塔面板需要以下步骤: 1. 在Linux环境中安装Docker,可以通过官方网站或者apt-get等方式进行安装。 2. 通过docker命令拉取宝塔面板镜像,命令如下: ``` docker pull baotaoserver/bt-ubuntu-16.04 ``` 3. 运行宝塔面板容器,命令如下: ``` docker run -tid --name bt -p 8888:8888 -p 888:80 -p 443:443 baotaoserver/bt-ubuntu-16.04 ``` 解释: * -tid:表示以交互模式运行容器; * --name:容器的名称,这里为bt; * -p 8888:8888:将容器内的8888端口映射到宿主机的8888端口; * -p 888:80:将容器内的80端口映射到宿主机的888端口; * -p 443:443:将容器内的443端口映射到宿主机的443端口; * baotaoserver/bt-ubuntu-16.04:镜像的名称。 4. 访问宝塔面板,通过浏览器访问宿主机的IP地址或者域名以及宿主机的8888端口,例如: ``` http://your_ip:8888 ``` 输入用户名和密码即可登录宝塔面板。 注意事项: 1. 请确保宿主机的8888、888、443端口没有被占用; 2. 在运行容器之前,请确保已经关闭了宿主机的防火墙或者开启了相应的端口; 3. 为了保证数据的安全性,请定期备份宝塔面板的数据。

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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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