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在Docker中，导出镜像通常用于将镜像保存到文件，以便在其他环境中导入使用。以下是导出镜像的两种常见方法：
docker save导出镜像docker save命令用于将一个或多个镜像打包为一个tar文件，保留镜像的所有层和元数据。
步骤：
1. 查看本地镜像列表
bash
docker images
找到需要导出的镜像的REPOSITORY和TAG（或IMAGE ID）。
bash
docker save -o <输出文件名.tar> <镜像名:标签>
# 示例：
docker save -o...在 Linux 系统中，查看定时任务（cron jobs）是一项常见的系统管理操作。以下是几种查看和管理系统定时任务的方法：
要查看当前登录用户的定时任务，可以使用以下命令：
crontab -l
这将列出当前用户的所有定时任务。如果没有任何任务，会显示 no crontab for <username>。
如果需要查看其他用户的定时任务，需要有足够的权限（通常是 root 权限）：
sudo crontab -u <username> -l
例如，查看用户 john 的定时任务：
sudo cr...Policy Gradient Ascent（策略梯度上升）是强化学习中直接优化策略参数的一类方法，核心思想是通过梯度上升调整策略网络的参数，使得智能体在环境中获得的期望累积回报最大化。它属于策略梯度（Policy Gradient）算法家族，适用于连续或高维动作空间场景（如机器人控制）。
与价值函数方法（如Q-learning，通过估计“状态-动作价值”间接优化策略）不同，策略梯度方法直接对策略参数$\theta$（如神经网络权重）进行优化。策略$\pi_\theta(a|s)$表示在状态$s$下选择动作$a$的概率（随机策略）或确定动作（确定性策略）。目标是最...
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，策略网络（Policy Network）是直接输出智能体（Agent）动作策略的神经网络模型，是策略梯度（Policy Gradient）类算法（如REINFORCE、PPO、TRPO等）的核心组件。其核心作用是将环境状态映射到动作的概率分布（或确定性动作），指导智能体在不同状态下做出决策。
时间差分学习（Temporal Difference Learning, TD Learning）是强化学习（Reinforcement Learning, RL）中的核心方法之一，它巧妙结合了动态规划（Dynamic Programming, DP）和蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法的优点，能够在无需完全知晓环境模型的情况下，通过采样交互数据在线更新值函数。以下从核心概念、算法原理、优势对比及应用场景等方面展开概述：
以下是关于谷歌时间序列预测基础模型 TimesFM 的详细介绍，基于搜索结果的综合分析：
TimesFM 是谷歌研发的专为时间序列预测设计的 仅解码器（decoder-only）基础模型，参数规模为 2亿（200M），在包含 1000亿个真实世界时间点 的多样化数据集上预训练而成。其核心目标是通过大规模预训练实现 零样本（zero-shot）预测，即在无需微调的情况下直接应用于新任务，性能媲美甚至超越传统监督学习方法。
这三条 git config 命令用于设置 git pull 操作的合并策略，下面为你详细解释：
git config pull.rebase false此命令会把 git pull 的默认行为设定为合并（merge）模式。当你执行 git pull 时，它会先从远程仓库拉取最新的提交，接着将本地的提交与远程的提交进行合并，从而创建一个新的合并提交。
示例：
git config pull.rebase false
在这个模式下，git pull 相当于依次执行了 git fetch 和 git merge 这两个命令。这种方式的优点是能清晰记录合并的历史，不过可能会使提交历...
可以通过 Dockerfile 文件进行本地镜像的构造，通过下载仓库中：https://github.com/akfamily/aktools/blob/main/Dockerfile 文件到本地后，
通过 docker build -t aktools:v1 . 命令来构建镜像，
并通过 docker run -p 8080:8080 aktools:v1 来启动镜像，
如需要后台运行则通过 docker run -d -p 8080:8080 aktools:v1 来进行启动。
最后通过访问 http://127.0.0.1:8080/api/public/sto...