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LAMP Docker 容器化部署指南
2025/12/11Docker,LAMP

LAMP Docker 容器化部署指南

LAMP是一种成熟的开源Web应用程序架构,由Linux操作系统、Apache网页服务器、MySQL数据库和PHP编程语言组成。通过Docker容器化部署LAMP架构,可以显著简化环境配置流程,确保开发、测试和生产环境的一致性,同时提高部署效率和系统可维护性。

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jellyfin Docker容器化部署指南
2025/12/11Docker,jellyfin

jellyfin Docker容器化部署指南

JELLYFIN是一款开源的媒体系统(The Free Software Media System),旨在让用户完全掌控自己的媒体管理和流媒体体验。作为Emby和Plex的免费替代方案,JELLYFIN允许用户从专用服务器向各种终端设备提供媒体内容,支持跨平台部署。该项目源自Emby 3.5.2版本,后迁移至.NET Core框架以实现全面的跨平台支持。JELLYFIN坚持无附加条件、无高级许可或功能限制的理念,由社区驱动开发,欢迎所有感兴趣的开发者参与。

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OSRF ROS Docker 容器化部署指南:高效构建机器人操作系统环境
2025/12/11Docker,OSRF ROS

OSRF ROS Docker 容器化部署指南:高效构建机器人操作系统环境

机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)是一个开源项目,为构建机器人应用提供了丰富的库和工具集。作为一种灵活的 middleware,ROS 支持分布式计算、硬件抽象、消息传递和包管理等核心功能,广泛应用于学术研究和工业开发领域。

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CVAT SERVER Docker 容器化部署指南:从环境准备到生产实践
2025/12/11Docker,CVAT SERVER

CVAT SERVER Docker 容器化部署指南:从环境准备到生产实践

SERVER是Computer Vision Annotation Tool (CVAT)的后端服务组件,为计算机视觉任务提供强大的标注功能支持。作为一款开源的在线交互式视频和图像标注工具,CVAT能够帮助用户高效地完成计算机视觉模型训练数据的准备工作。通过Docker容器化部署SERVER,用户可以快速搭建稳定、可移植的标注服务环境,显著降低部署复杂度并提高系统可靠性。

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OLMOCR Docker 容器化部署指南:高效文档识别工具的容器化实践
2025/12/11Docker,OLMOCR

OLMOCR Docker 容器化部署指南:高效文档识别工具的容器化实践

OLMOCR(Optical Layout Markup OCR)是由Allen Institute for AI开发的一款先进的文档识别工具包,专注于将PDF和基于图像的文档转换为清晰、可读的纯文本格式。作为一款容器化应用,OLMOCR提供了便捷的部署方式和强大的文档处理能力,特别适合需要批量处理扫描文档、PDF文件和图像格式文档的场景。

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REDIS-STACK Docker 容器化部署指南
2025/12/10Docker,REDIS-STACK

REDIS-STACK Docker 容器化部署指南

REDIS-STACK是一个集成了Redis核心服务器与多种高级数据库功能的容器化应用,它包含Redis Stack服务器和RedisInsight可视化工具。相比传统Redis,REDIS-STACK提供了更丰富的数据处理能力,包括搜索(RediSearch)、JSON数据存储(RedisJSON)、图数据库(RedisGraph)、时序数据(RedisTimeSeries)和布隆过滤器(RedisBloom)等扩展功能。RedisInsight的集成则为开发者提供了直观的数据可视化和管理界面,使得REDIS-STACK特别适合本地开发环境使用。

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REFLY-API Docker容器化部署指南:面向非技术创作者的AI工作流平台
2025/12/10Docker,REFLY-API

REFLY-API Docker容器化部署指南:面向非技术创作者的AI工作流平台

REFLY-API(镜像名称:`reflyai/refly-api`)是全球首个面向非技术创作者的Vibe工作流平台的核心服务组件,旨在通过简单的提示词和可视化画布赋能用户构建、分享和变现AI自动化工作流,全程无需编写代码。

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refly Docker 容器化部署指南
2025/12/10Docker,refly

refly Docker 容器化部署指南

REFLY-WEB是Refly.AI平台的前端Web界面组件,旨在为用户提供直观的可视化画布和交互界面,支持通过零代码方式构建、管理和分享AI自动化工作流。该组件具备拖拽式工作流构建、实时执行监控、多设备响应式设计等核心特性,需与`reflyai/refly-api`后端服务配合使用,共同构成完整的Refly.AI平台。

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