Docker Desktop部署Confluence

时间: 2023-11-21 16:53:02 浏览: 87
Docker Desktop是一种在本地计算机上运行Docker的工具,可以用来部署Confluence。以下是部署Confluence的步骤: 1. 安装Docker Desktop并启动Docker服务。 2. 安装数据库PostgreSQL。 3. 拉取Confluence的Docker镜像,可以使用cptactionhank/atlassian-confluence镜像。 4. 运行Confluence容器,可以使用以下命令: docker run -d --name confluence -p 8090:8090 --link postgresdb:db --user root:root cptactionhank/atlassian-confluence:latest 其中,--name指定容器名称,-p指定端口映射,--link指定连接PostgreSQL数据库,--user指定容器内的用户。 5. 进入Confluence容器,查找decoder.jar文件,可以使用以下命令: docker exec -it confluence /bin/bash su - find -name "*decoder*" 找到decoder.jar文件后,可以将其替换为中文版的decoder.jar文件,以支持中文搜索。
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dockerdesktop部署mysql

Docker Desktop是一个用于在本地计算机上运行容器的工具,而MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统。通过使用Docker Desktop,您可以方便地在本地环境中部署和管理MySQL容器。 以下是使用Docker Desktop部署MySQL的步骤: 1. 安装Docker Desktop:首先,您需要在您的计算机上安装Docker Desktop。您可以从Docker官方网站下载适用于您的操作系统的安装程序,并按照安装向导进行安装。 2. 拉取MySQL镜像:打开终端或命令提示符,运行以下命令来拉取MySQL官方镜像: ``` docker pull mysql ``` 3. 创建MySQL容器:运行以下命令来创建并启动一个MySQL容器: ``` docker run --name my-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password -p 3306:3306 -d mysql ``` 这将创建一个名为my-mysql的容器,并将MySQL的默认端口3306映射到主机的3306端口。请将"your_password"替换为您想要设置的MySQL root用户的密码。 4. 连接到MySQL容器:使用任何MySQL客户端工具(如MySQL Workbench或命令行)连接到MySQL容器。您可以使用以下连接信息: - 主机:localhost - 端口:3306 - 用户名:root - 密码:您在步骤3中设置的密码 5. 进行MySQL配置:一旦连接到MySQL容器,您可以执行常规的MySQL配置任务,例如创建数据库、创建表和插入数据等。

docker desktop部署项目

好的,关于docker desktop部署项目,你需要先安装docker desktop,然后在项目根目录下创建一个Dockerfile文件,指定镜像、环境变量、端口等信息,最后使用docker build命令构建镜像并使用docker run命令启动容器即可。 具体步骤如下: 1. 安装docker desktop,可以到官网下载安装包进行安装。 2. 在项目根目录下创建一个Dockerfile文件,可以参考以下示例: ``` # 指定基础镜像 FROM python:3.8 # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制项目文件到容器中 COPY . /app # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXPOSE 8000 # 设置环境变量 ENV DJANGO_SETTINGS_MODULE=myproject.settings # 启动命令 CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"] ``` 3. 使用docker build命令构建镜像,例如: ``` docker build -t myproject:latest . ``` 其中,myproject是镜像名称,latest是标签,.表示Dockerfile所在目录。 4. 使用docker run命令启动容器,例如: ``` docker run -p 8000:8000 myproject:latest ``` 其中,-p参数指定端口映射,将容器内的8000端口映射到主机的8000端口上。

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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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