


Cara menggunakan docker untuk menggunakan projek bertindak balas
Cara menggunakan docker untuk melaksanakan projek bertindak balas: 1. Tarik imej nginx melalui "docker pull nginx" 2. Periksa sama ada tarikan berjaya; 3. Gunakan "docker run --name reactweb -p 8088 :80 -d nginx" untuk mencipta dan memulakan bekas nginx; 4. Ubah suai maklumat nginx dan salin fail tempatan ke imej docker.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: Sistem Windows 10, bertindak balas versi 18.0.0, komputer Dell G3.
Bagaimana untuk menggunakan docker untuk menggunakan projek bertindak balas?
Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan projek bertindak balas dalam docker (deploy nginx dalam docker)
1 Tarik imej nginx
docker pull nginx
2. Semak sama ada ia ditarik Berjaya
docker images
3 Cipta dan mulakan bekas nginx
docker run --name reactweb -p 8088:80 -d nginx
–nama: Namakan bekas yang baru dibuat, ini dia: reactweb
<. 🎜>-p :Pemetaan port, pemetaan port 8088 hos ke port 80 bekas, iaitu akses terakhir ke localhost:8088-d: Selepas permulaan berjaya, keluarkan ID bekas lengkapnginx: Nama cermin Pada masa ini, anda boleh menguji sama ada nginx muncul semasa mengakses localhost:80883.1 Masukkan bekas MySQLdocker exec -it reactweb sh
apt-get update apt-get install vim
alamat setempat: /Application/code/buildId kontena: docker ps -a View alamat pemetaan nginx boleh dimasukkan ke dalam bekas dan kemudian dilihat secara lalai.conf dalam / etc/nginx/conf.d. Lalai ialah usr/share/nginx/ html6. Jika anda perlu mengubah suai conf nginx
cd /etc/nginx/conf.d vim default.conf // 编辑完保存后 重启nginx nginx -s reload
Pembelajaran yang disyorkan: "
tutorial video bertindak balas"
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan docker untuk menggunakan projek bertindak balas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Terdapat empat cara untuk membungkus projek dalam PyCharm: Pakej sebagai fail boleh laku yang berasingan: Eksport ke format fail tunggal EXE. Dibungkus sebagai pemasang: Jana Setuptools Makefile dan bina. Pakej sebagai imej Docker: tentukan nama imej, laraskan pilihan binaan dan bina. Pakej sebagai bekas: Tentukan imej untuk dibina, laraskan pilihan masa jalan dan mulakan bekas.

Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Gambaran Keseluruhan LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) ialah model kecerdasan buatan generatif sumber terbuka berskala besar yang dibangunkan oleh Syarikat Meta. Ia tidak mempunyai perubahan besar dalam struktur model berbanding LLaMA-2 generasi sebelumnya. Model LLaMA-3 dibahagikan kepada versi skala yang berbeza, termasuk kecil, sederhana dan besar, untuk memenuhi keperluan aplikasi dan sumber pengkomputeran yang berbeza. Saiz parameter model kecil ialah 8B, saiz parameter model sederhana ialah 70B, dan saiz parameter model besar mencapai 400B. Walau bagaimanapun, semasa latihan, matlamatnya adalah untuk mencapai kefungsian berbilang modal dan berbilang bahasa, dan hasilnya dijangka setanding dengan GPT4/GPT4V. Pasang OllamaOllama ialah model bahasa besar sumber terbuka (LL

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Penyepaduan rangka kerja Java dan rangka kerja React: Langkah: Sediakan rangka kerja Java bahagian belakang. Buat struktur projek. Konfigurasikan alat binaan. Buat aplikasi React. Tulis titik akhir REST API. Konfigurasikan mekanisme komunikasi. Kes praktikal (SpringBoot+React): Kod Java: Tentukan pengawal RESTfulAPI. Kod tindak balas: Dapatkan dan paparkan data yang dikembalikan oleh API.

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.
