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查看 Docker 容器的名字空间

熟悉 Linux 技术的人都知道,容器只是利用名字空间进行隔离的进程而已,Docker 在容器实现上也是利用了 Linux 自身的技术。...如果你使用的是比较新的 Docker 版本,会尴尬的发现,直接使用系统命令,会无法访问到容器名字空间。 这里,首先介绍下 ip netns 系列命令。这些命令负责操作系统中的网络名字空间。...首先,我们使用 add 命令创建一个临时的网络名字空间 $ip netns add test 然后,使用 show 命令来查看系统中的网络名字空间,会看到刚创建的 test 名字空间。...原因在于,Docker 启动容器后仍然会以进程号创建新的名字空间,但在较新的版本里面,默认删除了系统中的名字空间信息文件。...网络名字空间文件位于 /var/run/netns 下面,比如我们之前创建的 test 名字空间,则在这个目录下有一个 test 文件。

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    由一个例子到python的名字空间

    分类 python里面有很多名字空间,每个地方都有自己的名字空间,互不干扰,不同空间中的两个相同名字的变量之间没有任何联系一般有4种: LEGB四种 locals: 函数内部的名字空间,一般包括函数的局部变量以及形式参数...比如例1中的a = x + 1 这行代码,需要引用x, 则按照LEGB的顺序查找,locals()也就是func2的名字空间没有,进而开始E,也就是func1,里面有,找到了,停止搜索,还有后续工作,就是把...x也加到自己的名字空间,这也是为什么fun2的名字空间里面也有x的原因。...这个就跟例子2中,before func2里面没有x是一个道理。 赋值 为什么要把赋值单独列出来呢,因为赋值操作对名字空间的影响很大,而且很多地方需要注意。...即便该名字已存在于赋值语句发生的上一层作用域中; 总结 分析例子 现在再看例子2, 就清晰多了, x += x 编译到这里时,发现了赋值语句,于是准备把x新加入最内层名字空间也就是func2中,即使上层函数已经存在了

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    python072_名字空间是怎么玩的_from_import_as_导入_namespace

    072_namespace_名字空间_from_import_as_导入227 播放 · 0 赞同视频​名字空间是怎么玩的_from_import_as_导入_namespace 回忆上次内容 上次导入了系统模块...冲突现场 声明了pi之后 先将 my_file模块中 pi的值(3.14)赋给 本地变量pi添加图片注释,不超过 140 字(可选)math模块中 pi的值(3.141592553589793)赋给...✿✿ヽ(°▽°)ノ✿什么 是 名字空间 呢?...名字空间(namespace) my_file 和 math 就是名字空间 不同名字空间中可以 有 相同的 变量pi他们 彼此之间 不受影响添加图片注释,不超过 140 字(可选)不同的 命名空间...添加图片注释,不超过 140 字(可选)可以用 名字空间 保护 各自空间中的 变量彼此之间 不会 覆盖目前 还有个 小瑕疵pep-8 导入 共分成 三类 标准库第三方库本地库类别之间需要一个空行https

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    GPDB中的文件空间与表空间

    GPDB中的文件空间与表空间 GreenPlum是一个快速、灵活、纯软件的分析数据处理引擎,具有一些工具和特性可以充分利用任意个数硬件或者虚拟环境用来部署集群。...这里讨论的一个特性是使用文件空间将数据加载和查询活动与底层的IO卷匹配。一旦在集群中创建了一个物理文件空间,它就会映射到一个逻辑表空间,然后创建表和索引时使用它。...GP5的使用中可以参考下本文,GP6通过gpinitsystem工具创建文件空间并初始化集群,方便多了。 传统的GP集群中,Segment服务器配置了2个RAID组,每个组中多个磁盘驱动器。...在创建时,管理员提供文件空间的名称和primary、mirror和master的物理路径以用于对象存储。一旦在集群中创建,管理员就可以创建一个映射到先前创建的文件空间的逻辑表空间。...然后可以使用任何支持表空间子句的对象来定位 /historical 磁盘卷中的数据。

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    空间信息在空间转录组中的运用

    桑基图在单细胞数据探索中的应用 热图在单细胞数据分析中的应用 定量免疫浸润在单细胞研究中的应用 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 你到底想要什么样的umap/tsne图?...空间分析目前已成为生命科学中发展最为迅速的领域之一,高通量测序的空间技术更是如火如荼,究其原因主要有三点: 生命科学家越来越认识到空间结构在基础医学以及临床应用中的重要性 我们所能测到的图谱(atlas...如聚类可以对应到空间聚类(spatial clustering) 空间相对位置可以作为一个控制条件,来设计实验。如研究不同暴露部位的差异 空间信息可以直接地包括在对其他特征的分析过程中。...最简单是按照细胞之间距离在传统的模型中加入一个距离权重,把空间信息加入到推断的过程中。...那么现有的基因富集方法,如何扩展到空间转录中呢?所谓的富集其实就是打分嘛,如何制定打分体系。

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    Swift中的命名空间

    命名空间namespace在C++、C#里面是一个常见概念,Swift中也引入了这样一个机制,下面来探索一下这个命名空间的来龙去脉。...一、为什么需要命名空间 简而言之一句话:为了避免命名的冲突 在开发中,尤其是在多模块开发中,很难保证模块之间的类名不会重复,为了保证不同模块下同名的类可以正常使用而不报错,引入命名空间来保证即使创建的类名一样...可以看出,Swift中的类名的完整形式其实是“命名空间+类名”。...我们可以尝试在类中打印当前类来查看一下完整名字: override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() print(self) } //打印结果是...: 二、命名空间查看与修改 从上面的打印结果来看,命名空间是我们项目的名字,那么如果查看呢?

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    【NLP实战】快速掌握常用的向量空间模型

    当我们想要切入某个领域时,显然这个领域已经有大量前人的工作,包括大家常用的模型、数据集、评价指标等等,初出茅庐的你却不知道这些大家习以为常的背景知识,那么如何才能快速切入一个子领域呢?...想要切入向量空间模型领域,首先先选择一篇时间上足够近的论文并且文章中有介绍以前常用的方法,并将自己提出的新方法与常用方法进行比较。...理论介绍 向量空间模型 在自然语言处理过程中,第一步都是将要处理的字、词或文本转换成向量,毕竟计算机不懂文字,它只会处理数字。把词转换成向量我们有one hot, word embedding。...由此,每个词语对应一个维度,每个词语有一定的权重(由训练语料训练出来,代表这个词区分各类文档或各个标签的能力),再结合词语在文本出现的次数,就能够构成一个多维向量,将文档成功投射到多维空间中,这就是向量空间模型...投射之后,计算文章之间的相似度就可以有很多方法了,比如直接计算空间当中的距离啊,cosine啊等等,那么我们就可以将文章归到和它相似度高的那类中,由此完成文档分类的过程。

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    TS中的命名空间合并

    image.png 前言 回顾上一节的内容,在上一节中我们介绍了TS中最常见的声明合并:接口合并 我们从中了解了声明合并其实指的就是编译器会针对同名的声明合并为一个声明,合并的结果是合并后的声明会同时拥有原先两个或多个声明的特性...对于里头的函数成员来说,每个同名函数声明都会被当成这个函数的一个重载,当接口 A与后来的接口 A合并时,后面的接口具有更高的优先级 今天要讲的内容也是TS中的声明合并,但这次是命名空间相关的合并 正文...主要分两方面来讲,一是同名的命名空间之间的合并,二是命名空间和其他类型的合并。...也就是说合并之后,从其它命名空间合并进来的成员无法访问非导出成员 对于里头值的合并,如果里头值的名字相同,那么后来的命名空间的值会优先级会更高 对于没有冲突的成员,会直接混入 例如: namespace...两个同名的命名空间Animals,最终合并为一个命名空间,而且结果是三个没有冲突的东西,直接混合在一起了 命名空间和其他类型的合并 命名空间可以与其它类型的声明进行合并,比如与类和函数,比如和枚举类型

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    机器学习中的特征空间

    1.1、文本的特征化 对于文本,通常使用的是Bag of Words词袋模型表示特征,即将文本映射成为一个词的向量,向量的长度是词典的大小,每一位表示词典中的一个词,向量中的每一位上的数值表示该词在文本中出现的次数...1.3、机器学习中的特征空间 从上述的特征提取中发现从原始数据中提取特征是将原始数据映射到一个更高维的空间,特征空间中的特征是对原始数据更高维的抽象。...如果此时的维度升高到三维(cute,puppy,extremely),此时的特征空间可表示为下图: ? 3、模型 模型是对特征的一种数学的总结,是指对特征进行的一种数学的表达。...对于聚类模型,通过对特征空间中的特征实施某种相似性的度量,将相似的特征聚在一起,便达到了聚类的目的,如下图所示: ? 对于回归问题,需要找到最合适的方式去拟合样本空间中的样本点,如下图所示: ?...其中,词频(tf)表示的是在文章中该词出现的次数,逆文本频率(idf)是一个词语普遍重要性的度量。

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    如何给程序中的变量起个好名字?

    对程序中的变量而言,名字同样非常重要。 ? 作为开发人员,你要花费大量的敲代码时间来创建变量和考虑给变量起个名字。名字无处不在。你可以命名文件、类、方法和变量。...在本文中,我将向你展示一些简单的规则,你可以遵循这些规则来创建名字。 在代码中起名本身就是一门艺术! 1、名字要显示真正意图 这说起来容易做起来难。...下面的示例中的变量名会更好,任选其一。 <?php 选择显示意图的名称可以使理解一段代码变得更加容易,因此也易于维护。 选择名字需要时间,但是比起维护代码,整体节省时间要多得多。...命名混淆:一个词不要表示多种概念 定义场景中的概念很难,在软件开发过程中,程序员需要花费很多时间去分析某一场景,并命名场景中的各种元素,这样的工作永远都是让程序员头疼的事情。...作为一名程序员你应该: 1、起的名字有意义,可以表达一个概念 2、要考虑名字的长度,名称中只有必要信息 3、符合“编码规范”,有助于理解 4、一个概念不要多个名字混用 5、使用在背景领域和上下文中都有意义的名字

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    深度学习中的潜在空间

    简介 在本教程[1]中,我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先,我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性,然后我们将展示一些潜在空间的例子。 2....定义 形式上,潜在空间被定义为抽象的多维空间,它编码外部观察事件的有意义的内部表示。在外部世界中相似的样本在潜在空间中彼此靠近。 为了更好地理解这个概念,让我们考虑一下人类如何感知世界。...解决方案是使用深度神经网络将高维输入空间编码为低维潜在空间。 4. 实例 现在,让我们讨论深度学习中的一些例子,其中潜在空间的存在对于捕获任务复杂性和实现高性能是必要的。 4.1....词嵌入空间 在自然语言处理中,词嵌入是词的数字表示,因此相似的词具有接近的表示。因此,词嵌入位于一个潜在空间中,每个词都被编码成一个低维语义向量。...在下图中,我们可以看到如何通过改变生成人脸的 GAN 的潜在向量来处理人脸的姿势: 5. 总结 在本教程中,我们介绍了深度学习中的潜在空间。

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    机器学习中的特征空间

    1.1、文本的特征化 对于文本,通常使用的是Bag of Words词袋模型表示特征,即将文本映射成为一个词的向量,向量的长度是词典的大小,每一位表示词典中的一个词,向量中的每一位上的数值表示该词在文本中出现的次数...1.3、机器学习中的特征空间 从上述的特征提取中发现从原始数据中提取特征是将原始数据映射到一个更高维的空间,特征空间中的特征是对原始数据更高维的抽象。...Feature engineering = creating features of the appropriate granularity for the task 2、特征空间的可视化 在PPT中引用了如下的一段话...对于聚类模型,通过对特征空间中的特征实施某种相似性的度量,将相似的特征聚在一起,便达到了聚类的目的,如下图所示: ? 对于回归问题,需要找到最合适的方式去拟合样本空间中的样本点,如下图所示: ?...其中,词频(tf)表示的是在文章中该词出现的次数,逆文本频率(idf)是一个词语普遍重要性的度量。

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