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Ubuntu16.04 借助 Docker 安装 Caffe

Ubuntu16.04 借助 Docker 安装 Caffe

1 Reply

最近在 Ubuntu 上安装 Caffe 总是有各种各样的问题，尽管因为系统版本的问题没有安装 CUDA ，少了不少麻烦，但在 make 的时候总是缺这个.o文件或者少那个.h文件。Docker 常用命令请查看参考部分的第一个。

本文目录

  1. 0. 安装 Docker
  2. 1. 获取 Caffe 的 Docker 镜像
    1. 1.1 通过 Dockerfile 来创建 Docker 镜像
    2. 1.2 搜索并下载 Caffe 的 Docker 镜像
  3. 2. 查看当前运行的容器
  4. 3. 由 Docker 镜像创建并运行一个容器
  5. 4. 进入容器内
  6. 5. 退出并停止容器
  7. 6. 进入 Caffe 容器尝试使用 Python
  8. 7. 启动和其它问题
    1. 7.1 Ubuntu14.04启动失败
    2. 7.2 无法从仓库下载到镜像
    3. 7.3 容器内无法访问外网
  9. 参考
  10. 更多参考
 

0. 安装 Docker

在 Ubuntu 上安装 Docker 的命令十分简单：

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sudo apt - get install docker .io

1. 获取 Caffe 的 Docker 镜像

恰巧有群友说到 Docker，以前看过，现在还依稀记得。现在提供两种方法来获取 Docker 镜像，大家二选一（1.1 或者 1.2）即可。考虑到有的同学没有 git 下 caffe 的源码，我们这里推荐第二种方法（跳过1.1，开始1.2 搜索并下载 Caffe 的 Docker 镜像）。

1.1 通过 Dockerfile 来创建 Docker 镜像

发现 Caffe 从 Github 上下载下来的压缩包中，根目录就有一个名为 Docker 的文件夹，可以进去后选择 CPU 文件夹或者 GPU 文件夹，根据Dockerfile来 build 不同版本的 Docker Caffe 镜像。使用如下命令来 build 镜像：

镜像保存的地方我也不知道在哪儿，查书也没查到，不过到找到了 Docker 安装的部分文件在用户根目录的某个文件夹里面。反正镜像在我们的镜像仓库里（后文会说到）。

1.2 搜索并下载 Caffe 的 Docker 镜像

使用如下命令，可以在 Docker Hub 上搜索所有用户上传的镜像，一般来说选择点星星（Star）最多的镜像。输入命令（docker search caffe）后，显示如下：

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root @ spark : / home / yuens # docker search caffe
NAME                               DESCRIPTION                                     STARS     OFFICIAL   AUTOMATED
tleyden5iwx / caffe - cpu - master                                                        42                    [ OK ]
tleyden5iwx / caffe - gpu - master                                                        27                    [ OK ]
kaixhin / caffe                       Ubuntu Core 14.04 + Caffe .                        14                    [ OK ]
kaixhin / cuda - caffe                 Ubuntu Core 14.04 + CUDA + Caffe .                14                    [ OK ]
nvidia / caffe                       Caffe images from github .com / NVIDIA / nvidia . . .    4                     
neowaylabs / caffe - cpu               Caffe CPU based on :    https : / / hub .docker .co . . .    2                      [ OK ]
mbartoli / caffe                     Caffe , CPU - only                                  1                      [ OK ]
ruimashita / caffe - gpu - with - models   ubuntu 14.04 cuda 7.0 caffe   bvlc_referenc . . .    0                      [ OK ]
tingtinglu / caffe                   caffe                                            0                      [ OK ]
kavolorn / caffe                     Caffe image based on OpenCV image .                0                      [ OK ]
suyongsun / caffe - gpu                 Caffe image with gpu mode .                        0                      [ OK ]
chakkritte / docker - caffe             Docker caffe                                      0                      [ OK ]
ruimashita / caffe - gpu               ubuntu 14.04 cuda 7 ( NVIDIA driver version . . .    0                      [ OK ]
kaixhin / caffe - deps                  ` kaixhin / caffe ` dependencies .                    0                      [ OK ]
ruimashita / caffe - cpu - with - models   ubuntu 14.04 caffe   bvlc_reference_caffene . . .    0                      [ OK ]
kaixhin / cuda - caffe - deps              ` kaixhin / cuda - caffe ` dependencies .                0                      [ OK ]
haoyangz / caffe - cnn                 caffe - cnn                                        0                      [ OK ]
ruimashita / caffe - cpu               ubuntu 14.04 caffe                                0                      [ OK ]
alfakini / caffe - cpu                 Docker container with Ubuntu Core 14.04 , C . . .    0                      [ OK ]
ypandit / caffe                       BLVC Caffe with PyCaffe                          0                      [ OK ]
mtngld / caffe - gpu                   Ubuntu + caffe ( gpu ready )                        0                      [ OK ]
suyongsun / caffe - cpu                 Caffe image with cpu mode only .                  0                      [ OK ]
nitnelave / caffe                     Master branch of BVLC / caffe , on CentOS7 wi . . .    0                      [ OK ]
elezar / caffe                       Caffe Docker Images                              0                      [ OK ]
patdiscvrd / caffe                                                                    0                      [ OK ]

我们选择星星最多的镜像并下载，命令如下：

我们这里选择 cpu 版本。下载完成后镜像就会在我们的镜像仓库里，可以通过命令（docker images）来查看，显示如下：

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root @ spark : / home / yuens # docker images
REPOSITORY             TAG                 IMAGE ID              CREATED             SIZE
build_repo / caffe - cpu   latest               e740a499ed4b          46 hours ago          1.307 GB
docker - caffe - cpu       latest               e740a499ed4b          46 hours ago          1.307 GB
ubuntu                  14.04                90d5884b1ee0          11 days ago          188 MB

2. 查看当前运行的容器

首先，我们先来使用命令（docker ps）看看当前有哪些容器正在运行：

可以看到，当前没有正在运行的容器，这个命令还可以带一个参数 -a （代表全部，docker ps -a），查看所有的容器状态，可以看到有的容器我们退出了的时间，创建了的时间等等信息：

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root @ spark : / home / yuens # docker ps -a
CONTAINER ID          IMAGE                   COMMAND              CREATED             STATUS                         PORTS               NAMES
a27e67f5757a         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          36 minutes ago       Exited ( 137 ) 29 minutes ago                         happy _roentgen
0665dbc54249          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          36 minutes ago       Exited ( 0 ) 36 minutes ago                           lonely _yalow
8d3f3fed703c          e74                      "/bin/bash"          37 minutes ago       Exited ( 0 ) 37 minutes ago                           sad _wescoff
49363061600e          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          37 minutes ago       Exited ( 0 ) 37 minutes ago                           high_lamarr
b1e3c1784a49         docker - caffe - cpu        "-itb"                38 minutes ago       Created                                             jovial_dubinsky
e46fc2828e48         docker - caffe - cpu        "-ibt"                38 minutes ago       Created                                             reverent_dubinsky
bbf7ff03611f         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          39 minutes ago       Exited ( 0 ) 39 minutes ago                           happy _chandrasekhar
15aa31c5ad8f          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          About an hour ago   Exited ( 130 ) 58 minutes ago                         condescending _brattain
2fe7b65c69c7          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          About an hour ago   Exited ( 0 ) About an hour ago                       small_meninsky
a025ec63fe9f         build_repo / caffe - cpu    "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 130 ) 28 hours ago                           big_keller
f89e0ebf7f2d         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 0 ) 28 hours ago                             cranky_rosalind
fddf20df7d91         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 0 ) 28 hours ago                             stupefied_shaw

3. 由 Docker 镜像创建并运行一个容器

既然没有正在运行的容器，那么我们根据镜像来创建一个容器吧！使用命令（docker run -tdi REPOSITORY）来创建，之后再查看当前运行的容器有哪些。

创建容器并运行的命令（docker run -tdi REPOSITORY）中，REPOSITORY 名称是镜像仓库中镜像的名字，可以通过使用命令 （docker images）来查看当前本地镜像仓库有哪些镜像，并根据要创建镜像的 REPOSITORY 名来创建容器。

4. 进入容器内

在创建运行了容器后，我们进入容器。进入容器的命令（docker attach CONTAINER_ID，其中CONTAINER_ID只要开头一点可以和其他的CONTAINER_ID区分就可以），执行结果如下：

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root @ spark : / home / yuens # docker ps -a
CONTAINER ID          IMAGE                   COMMAND              CREATED             STATUS                           PORTS               NAMES
7b3bf6742deb          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          7 seconds ago       Up 6 seconds                                         silly _euclid
673de646bf70          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          21 seconds ago       Exited ( 0 ) 20 seconds ago                             furious_mclean
a27e67f5757a         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          38 minutes ago       Exited ( 137 ) 31 minutes ago                           happy _roentgen
0665dbc54249          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          38 minutes ago       Exited ( 0 ) 38 minutes ago                             lonely _yalow
8d3f3fed703c          e74                      "/bin/bash"          39 minutes ago       Exited ( 0 ) 39 minutes ago                             sad _wescoff
49363061600e          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          39 minutes ago       Exited ( 0 ) 39 minutes ago                             high_lamarr
b1e3c1784a49         docker - caffe - cpu        "-itb"                40 minutes ago       Created                                               jovial_dubinsky
e46fc2828e48         docker - caffe - cpu        "-ibt"                40 minutes ago       Created                                               reverent_dubinsky
bbf7ff03611f         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          41 minutes ago       Exited ( 0 ) 41 minutes ago                             happy _chandrasekhar
15aa31c5ad8f          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          About an hour ago   Exited ( 130 ) About an hour ago                       condescending _brattain
2fe7b65c69c7          docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          About an hour ago   Exited ( 0 ) About an hour ago                         small_meninsky
a025ec63fe9f         build_repo / caffe - cpu    "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 130 ) 28 hours ago                             big_keller
f89e0ebf7f2d         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 0 ) 28 hours ago                               cranky_rosalind
fddf20df7d91         docker - caffe - cpu        "/bin/bash"          28 hours ago         Exited ( 0 ) 28 hours ago                               stupefied_shaw
root @ spark : / home / yuens # docker attach 7b3
root @ 7b3bf6742deb : / workspace #

一般在执行进入容器前，我们都会输入查看当前正在运行的容器的命令（docker ps 或 docker ps -a），看着 CONTAINER_ID 来进入指定的容器。

有时候会出现命令行伪假死状态（进入命令输入完成后，等半天命令行不动，似乎卡死了），其实没有，你输入键盘上的回车敲击几下，发现好着呢（一般而言，当输入docker attach命令完成后，瞬间就进入了容器，输入回车键就跳出命令行伪假死状态）。

5. 退出并停止容器

进入容器后，我们进行我们需要的作业，完成后或者设置完成后我们可以退出当前的容器，在容器里使用命令exit（或者直接键盘Ctrl+D）即可退出并暂停当前容器。

退出后，当我们需要再次启动该容器，我们同样是先查看刚刚退出暂停的容器的CONTAINER_ID（可以用命令docker ps -a来查看），然后容器开始执行的命令（docker start CONTAINER_ID）。

对于正在运行中的容器，我们停止其运行，可以使用停止命令（docker stop CONTAINER_ID），结果如下：

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root @ spark : / home / yuens # docker images
REPOSITORY             TAG                 IMAGE ID              CREATED             SIZE
build_repo / caffe - cpu   latest               e740a499ed4b          47 hours ago          1.307 GB
docker - caffe - cpu       latest               e740a499ed4b          47 hours ago          1.307 GB
ubuntu                  14.04                90d5884b1ee0          11 days ago          188 MB
root @ spark : / home / yuens # docker run -idt ubuntu
Unable to find image 'ubuntu:latest' locally
root @ spark : / home / yuens # docker run -idt 90d5
9ce93c6664f3d936704949b8ded91b158492088c3727e77f5cccf9c65fc5407d
root @ spark : / home / yuens # docker ps
CONTAINER ID          IMAGE               COMMAND              CREATED             STATUS               PORTS               NAMES
9ce93c6664f3          90d5                  "/bin/bash"          9 seconds ago       Up 8 seconds                             naughty _rosalind
74f5856efa76          docker - caffe - cpu      "/bin/bash"          51 minutes ago       Up 21 minutes                           silly_davinci
root @ spark : / home / yuens # docker stop 9ce
9ce
root @ spark : / home / yuens # docker ps
CONTAINER ID          IMAGE               COMMAND              CREATED             STATUS               PORTS               NAMES
74f5856efa76          docker - caffe - cpu      "/bin/bash"          52 minutes ago       Up 22 minutes                           silly_davinci

可发现，我们在创建并运行某个容器的时候，可以用其 IMAGE ID （镜像ID）来创建。

6. 进入 Caffe 容器尝试使用 Python

下面是在Shell里操作，大致含义：

  • 首先查看现在是否有正在运行的容器，发现没有，那我们由 docker-caffe-cpu 的镜像 ID 创建一个容器，然后观察当前是否增加了一个运行中的容器，发现有的，那么我们就连接 attach 进这个容器中。
  • 进去后，我们到根目录的opt文件夹下，看到 caffe 安装文件在这里。
  • 输入 Python 进入，尝试 import caffe，第一次初始化中，第二次成功。

若发现输入 python 后，尝试 import caffe 失败，提示如下：

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[ root @ 0b98cab20445 home ] # python
Python 2.7.5 ( default , Jun 24 2015 , 00 : 41 : 19 )
[ GCC 4.8.3 20140911 ( Red Hat 4.8.3 - 9 ) ] on linux2
Type "help" , "copyright" , "credits" or "license" for more information .
>>> import caffe
Traceback ( most recent call last ) :
   File "" , line 1 , in < module >
ImportError : No module named caffe

那是因为没有编译 pycaffe ，那就切换到 root 目录的 caffe 下（cd ~/caffe 或 cd /root/caffe），然后编译 pycaffe（貌似编译有点问题，后面import caffe不行，这里先Mark一下）。

7. 启动和其它问题

7.1 Ubuntu14.04启动失败

后来我在Ubuntu14.04上安装后，运行时出现如下信息的报错：

执行如下命令后，问题解决：

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2
sudo apt - get install apparmor
service docker restart

7.2 无法从仓库下载到镜像

使用 docker pull 命令报错信息如下：

目前就是反复使用该命令，总会有一次成功的。但这不是个办法，所以可以考虑或者国内的一些仓库，比方说使用 DaoCloud 的仓库或者是阿里的。我们这里提供一个阿里的镜像（专门做DeepLearning和HPC，里面已经集成了CUDA7.0，Caffe，Thean，Torch7等）。

可以使用该命令直接把镜像 pull 下来：

1
docker pull registry .aliyuncs .com / alicloudhpc / toolkit

由于阿里提供的镜像比较大，将近9个G，下载下来后，用 docker images 命令查看当前的镜像信息：

其中，是笔者尚未下载完被强制暂停的（只包含） caffe 的镜像。

7.3 容器内无法访问外网

注：本小节是2017年02月20日追加的博客内容。重新安装系统后把docker按照官方教程安装了，但是从网上docker pull下来的镜像，进入容器无法访问外网导致无法安装软件。下面给出解决方案和参考链接。

根据后文的参考，我属于的问题是默认的docker配置文件没有修改，需要改dns server就好了。

1
vi / etc / default / docker

去掉“docker_OPTS=”–dns 8.8.8.8 –dns 8.8.4.4″”前的#号。

参考的这个，总结了Docker容器内不能联网的6种解决方案：http://blog.csdn.net/yangzhenping/article/details/43567155

参考

  1. Docker 4 — 总结（Docker常用命令）：https://blog.tankywoo.com/docker/2014/05/08/docker-4-summary.html
  2. linux – FATA[0000] Get http:///var/run/docker.sock/v1.17/version: dial unix /var/run/docker.sock – Stack Overflow  http://stackoverflow.com/questions/29294286/fata0000-get-http-var-run-docker-sock-v1-17-version-dial-unix-var-run-doc
  3. 阿里开发者平台（DL+HPC的docker镜像）  https://dev.aliyun.com/detail.html?spm=5176.1972343.2.20.C16rVe&repoId=2
  4. Pulling Docker images: i/o timeout – Open Source Projects / Open Source Registry API – Docker Forums （用处可能不大） https://forums.docker.com/t/pulling-docker-images-i-o-timeout/740/11
  5. （写的很详细）Docker容器内不能联网的6种解决方案 – 每一天都有新的希望 – 博客频道 – CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/yangzhenping/article/details/43567155

更多参考

  1. Docker —— 从入门到实践：http://udn.yyuap.com/doc/docker_practice/index.html

  2. 国内首个 Docker Hub 镜像服务 DaoCloud 上线 – 开源中国社区  http://www.oschina.net/news/57894/daocloud
This entry was posted in  学习笔记·杂 and tagged  Ubuntu,  docker,  Caffe on  2016年5月16日.

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  • openssl+keepalived安装部署 _小亦_ 项目部署keepalivedopenssl
    文章目录OpenSSL安装下载地址编译安装修改系统配置版本Keepalived安装下载地址安装遇到问题安装完成配置文件keepalived运行检查运行状态查看系统日志修改服务service重新加载systemd检查配置文件语法错误OpenSSL安装下载地址考虑到后面设备可能没法连接到外网，所以采用安装包的方式进行部署，下载地址：https://www.openssl.org/source/old/
  • 1分钟解决 -bash: mvn: command not found，在Centos 7中安装Maven Energet!c 开发语言
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  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
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  • CentOS 7官方源停服，配置本机光盘yum源 码哝小鱼 linux运维centoslinux运维
    1、挂载系统光盘mkdir/mnt/isomount-oloop/tools/CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso/mnt/isocd/mnt/iso/Packages/rpm-ivh/mnt/iso/Packages/yum-utils-1.1.31-50.el7.noarch.rpm(图形界面安装，默契已安装）如安装yum-utils依赖错误，按提示安装依赖包rpm-ivh
  • 基于Python给出的PDF文档转Markdown文档的方法 程序媛了了 pythonpdf开发语言
    注：网上有很多将Markdown文档转为PDF文档的方法，但是却很少有将PDF文档转为Markdown文档的方法。就算有，比如某些网站声称可以将PDF文档转为Markdown文档，尝试过，不太符合自己的要求，而且无法保证文档没有泄露风险。于是本人为了解决这个问题，借助GPT（能使用GPT镜像或者有条件直接使用GPT的，反正能调用GPT接口就行）生成Python代码来完成这个功能。笔记、代码难免存在
  • 新私域是什么平台靠谱吗 氧惠佣金真的高
    新私域指的是借助与互联网电商，随着平台内商家入驻量、用户量相辅相成的全国化平台。是否靠谱取决于平台是否合规。新私域指的是借助与互联网电商，在传统会员体系外新增的锁定用户跨平台、跨界收益，一种随着平台内商家入驻量、用户量相辅相成的全国化平台。关于新私域平台是否靠谱，这个需要看平台的底层逻辑是否合理、合法、合规以及平台的未来的发展方向氧惠APP抖音购物、看电影、点外卖、打车用氧惠APP！佣金更高、更优
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    目录前言一.介绍1.变量和数据类型2.常见运算符3.输入输出4.条件语句5.循环结构二.练习三.总结前言欢迎来到《Python入门》系列博客的第二课。在上一课中，我们了解了Python的安装及运行环境的配置。在这一课中，我们将深入学习Python的基础语法，这是编写Python代码的根基。通过本节内容的学习，你将掌握变量、数据类型、运算符、输入输出、条件语句等Python编程的基础知识。一.介绍1
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    国际化介绍i18n：internationalization国家化简称，首字母+首尾字母间隔的字母个数+尾字母，类似的还有k8s(Kubernetes)React-intl是React中最受欢迎的库。使用步骤安装#usenpmnpminstallreact-intl-D#useyarn项目入口文件配置//index.tsximportReactfrom"react";importReactDOMf
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  • C++ lambda闭包消除类成员变量 barbyQAQ c++c++java算法
    原文链接：https://blog.csdn.net/qq_51470638/article/details/142151502一、背景在面向对象编程时，常常要添加类成员变量。然而类成员一旦多了之后，也会带来干扰。拿到一个类，一看成员变量好几十个，就问你怕不怕？二、解决思路可以借助函数式编程思想，来消除一些不必要的类成员变量。三、实例举个例子：classClassA{public:...intfu
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    问题描述Python使用库的前提是必须已安装了相应的库，往往利用“命令行指令”实现安装，一般安装解法类似。但，还是具有延伸问题，本博客对此作记录。【1】Nomodulenamed‘seaborn’(1.1):情况1：为Anaconda安装【图1-2】.定位Anaconda路径【图3】.Anaconda路径加入Path>&
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    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
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    python安装是学习pyhon第一步，很多刚入门小白不清楚如何安装python，今天我来带大家完成python安装与配置，跟着我一步步来，很简单，你肯定能完成。第一部分：python安装（一）准备工作1、下载和安装python(认准官方网站)当然你不想去下载的话也可以分享给你，还有入门学习教程，点击下方卡片跳转进群领取（二）开始安装对于Windows操作系统，可以下载“executableins
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    1安装nginx网上安装方式很多，这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥，然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源，在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy
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    <div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>//  ViewController.m //  Reservation software // //  Created by 张亚雄 on 15/6/2.
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       在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作       在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计 下边用到的user是表明，db代表的是数据库       添加(insert):
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  • java笔记5 a-john java
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  • bellman-ford(贝尔曼-福特)算法 comsci 算法F#
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