轻量级的docker oralce11g 镜像

时间: 2023-12-28 16:21:27 浏览: 33
引用提到了Docker的三个基本概念:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Repository)。根据引用提供的信息,可以使用Docker来安装Oracle11g并使用轻量级的Oracle镜像。根据引用中的步骤,首先需要在Mac系统上安装和运行Docker,然后搜索并拉取Oracle镜像,最后将镜像转换成容器并使用该容器。 以下是安装和运行Docker的步骤: 1. 在Mac系统上下载并安装Docker,可以从官方网站(https://download.docker.com/mac/stable/Docker.dmg)下载。 2. 安装完成后,在终端中输入以下命令来验证Docker是否成功安装:docker --version 3. 使用以下命令查看Docker的系统信息:docker info 以下是搜索、拉取和使用Oracle镜像的步骤: 1. 使用以下命令搜索Oracle镜像:docker search docker-oracle-xe-11g 2. 使用以下命令拉取Oracle镜像:docker pull deepdiver/docker-oracle-xe-11g 3. 使用以下命令将Oracle镜像转换成容器并启动容器:docker run -d -p 1521:1521 --name oracle11g deepdiver/docker-oracle-xe-11g 现在,您可以使用Navicat等工具连接到Oracle数据库。根据引用提供的信息,您可能会遇到ORA-21561错误。如果发生这种情况,请重新测试连接,应该会成功连接。
相关问题

私有的轻量级docker镜像仓库 工具

有很多工具可以用来搭建私有的轻量级Docker镜像仓库,以下是其中几个比较常见的: 1. Harbor:由VMware开发,是一个开源的企业级Docker镜像仓库,支持多种认证方式、镜像复制和容灾等功能。 2. Nexus Repository Manager:Sonatype公司开发,是一个通用的二进制仓库管理工具,支持Docker镜像、Maven、NPM等多种仓库类型。 3. Docker Registry:Docker官方提供的镜像仓库,可以直接使用Docker命令行工具进行拉取和推送镜像,也可以自己搭建私有仓库。 4. GitLab Container Registry:GitLab自带的Docker镜像仓库,可与GitLab CI/CD集成,支持多种认证方式和镜像复制等功能。 以上这些工具都可以满足私有轻量级Docker镜像仓库的需求,具体选择可以根据自己的实际情况和需求来决定。

docker oracle11g 持久化

Docker是一种容器化平台,可以用于部署和管理应用程序。Oracle 11g是一种关系型数据库管理系统。在Docker中使用Oracle 11g时,可以通过持久化来保存数据库的数据和配置信息,以便在容器重新启动时保留数据。 以下是使用Docker和Oracle 11g进行持久化的步骤: 1. 创建一个Docker镜像: ```shell docker pull sath89/oracle-11g ``` 2. 运行一个Oracle 11g容器,并将数据和配置信息保存到本地目录: ```shell docker run -d -p 1521:1521 -p 8080:8080 -v /path/to/local/directory:/u01/app/oracle sath89/oracle-11g ``` 这里的`/path/to/local/directory`是你本地的目录路径,用于保存数据库的数据和配置信息。 3. 连接到Oracle数据库: ```shell sqlplus sys/Oradoc_db1@localhost:1521/ORCLCDB.localdomain as sysdba ``` 4. 创建一个表并插入数据,以验证持久化是否成功: ```sql CREATE TABLE employees ( id NUMBER, name VARCHAR2(100) ); INSERT INTO employees VALUES (1, 'John'); ``` 这样,你就可以在容器重新启动后仍然能够访问到这个表和数据。 请注意,以上步骤仅适用于使用`docker pull sath89/oracle-11g`镜像的情况。如果你使用其他镜像或自定义镜像,可能需要根据具体情况进行相应的调整。

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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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