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MediaWiki docker的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單
MediaWiki docker的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）戴維·柯林頓寫的 Linux實戰 可以從中找到所需的評價。
另外網站Oscam server wiki. [ Try newcamd to oscam converter . user ...也說明：Supported Architectures We utilise the docker manifest for multi-platform ... MediaWiki can be difficult to install if you do not have any experience with ...
國立陽明交通大學 電控工程研究所 宋開泰所指導 康力仁的 基於多層次語意地圖之自主導航系統設計 （2020），提出MediaWiki docker關鍵因素是什麼，來自於移動式機器人、語意SLAM、語意地圖、機器人定位、機器人導航控制。
而第二篇論文國立屏東大學 資訊工程學系碩士班 吳卓俊所指導 邱維武的 一個適用於Web-Based Application的跨平台軟體持續演進程序 （2019），提出因為有 Web-Based Application、跨平台、軟體演進、敏捷軟體開發宣言的重點而找出了 MediaWiki docker的解答。
最後網站Квест по замещению закрытых сервисов и блокированного ...則補充：Confluence (Microsoft Sharepoint) — Яндекс.Wiki, MediaWiki, L2U InKnowledge, ... Docker (на основе этой публикации) — Podman, Containerd, ...
Linux實戰
為了解決MediaWiki docker 的問題，作者（美）戴維·柯林頓 這樣論述：
你正在期望學習管理Linux電腦嗎？這是一個很好的選擇。雖然Linux常常駐留于消費者的桌面電腦上，但它同時也是伺服器領域的絕對主宰，特別是虛擬伺服器和雲伺服器。鑒於現在大多數嚴格的伺服器管理都是遠程實施的，通過某個這樣或那樣的GUI進行工作只會增加無謂的開銷。如果你打算管理當前引人關注的伺服器和網路體系架構，你將不得不圍繞Linux的命令行展開學習。這裡簡要給出本書的組織方式。除了第1章之外，本書的每一章都包括一個或兩個實際項目。鑒於第1章的內容主要用來填補你的Linux知識體系中可能存在的基礎知識空白，因此其組織形式與其他章節有所不同。不需要這些基礎知識嗎？我敢肯定你在第2章就能找到很多有
趣的新玩具。 第1章是概述性的內容，幫助讀者熟悉或回顧Linux的基本知識。第2章闡述Linux虛擬化技術以及Linux工作環境的基本構建方法，這也是後續章節的基礎性技術知識。第3章關注如何用密鑰保護遠程連，實現對聯網電腦的安全訪問。第4章討論文件歸檔管理的目的和典型方法。有效保護數據也是安全性的重要方面之一。第5章是前一章的遞，主要關注如何配置並實現自動的異地備份。自動化管理可以大大提高備份的效率和可靠性。第6章關注如何從損壞的Linux系統中行有效的恢復，這種技能對於每一位Linux管理員而言都是必需的。第7章展示如何用Apache、SQL及MediaWiki等軟體包搭建一個支持知識
管理及自由協作的MediaWiki伺服器。第8章列舉建立一個Nextcloud文件共享伺服器的步驟，並給出基於雲的存儲部署方法。第9章將保護Web伺服器作為實踐項目，循序漸地闡述如何使用訪問控制、加密傳輸、強化認證等方式系統地達成增強安全性的目標。第10章著重討論如何通過創建VPN或DMZ來保護網路，這對於全球化部署的大型企業尤為重要。第11章圍繞對系統運行行監視的需求，討論如何使用、管理和處理系統日誌，以及如何使用工具建立侵檢測系統。第12章闡述如何在私有網路上通過網路文件系統行數據共享，以及如何保證其安全性。第13章聚焦于系統性能的優化，闡述測量和解決CPU、內存、存儲、網路等不同方面性能
問題的方案，以及可用的工具。第14章列舉與網路連通性相關的各種故障，並給出解決方案及工具的使用方法。第15章以具體的實例說明如何通過對Linux內核模塊、引導參數、驅動程序等的管理來解決遇到的設備故障。第16章討論如何使用DevOps工具構建和部署一個腳本化的伺服器環境，從而實現自動化的資源及安全性管理等。總結部分對本書的內容行梳理和重新組織，併為讀者給出下一步學習的建議。附錄部分對每章的命令行行了集中回顧，這些內容也存在於每章的末尾，如此安排是為了便於讀者快速查閱。 戴維·柯林頓（David Clinton）是一名系統管理員、教師及作家。他已經為很多重要的技術主題撰寫和創建了培訓資料，
涉及Linux系統、雲計算（特別是AWS）以及諸如Docker等容器技術。他是《Learn Amazon Web Services in a Month of Lunches》（Manning，2017）一書的作者。在網站https://www.pluralsight.com/可以找到他的許多視頻培訓課程。同時，可以在https://bootstrap-it.com找到他編著的其他書籍（關於Linux管理及伺服器虛擬化）的。
基於多層次語意地圖之自主導航系統設計
為了解決MediaWiki docker 的問題，作者康力仁 這樣論述：
本論文提出一套語意同時定位與建圖(Semantic Simultaneous Localization and Mapping, Semantic SLAM)演算法，透過結合物體姿態估測與視覺同時定位與建圖(visual SLAM, vSLAM)演算法建立一個多層次語意地圖(Multi-layered Semantic Map)，並應用於機器人路徑規劃與自主導航。物體姿態估測演算法採用一套深度學習模型DenseFusion，利用RGB-D攝影機進行即時性的物體姿態辨識與估測，而vSLAM採用RTAB-Map優化產生3D稠密型地圖。為了實現自主導航控制，本論文利用點雲地圖壓縮方法得到一個多層次
2D語意地圖，以供機器人路徑規劃與定位導航使用。機器人使用LiDAR和RGB-D攝影機進行機器人定位，前者藉由自適應性蒙地卡羅演算法(AMCL)與2D地圖匹配來獲得自身位置，後者則使用上述之物體姿態辨識演算法來得到機器人與環境物體的相對位置。藉由語意地圖中環境物體資訊，機器人可以規劃出一條適當的移動路徑，搭配以上定位資訊導航至目標位置。本論文使用工研院製造之無人搬運車，搭載一個NVIDIA Jetson TX2作為運算平台，實現所提出之輕量化機器人語意導航控制系統。實驗結果顯示，其中物體的定位精度約在7 cm誤差範圍內、方向角(Orientation)誤差值在5度範圍之內。移動式機器人使用語意
地圖資訊能規劃出考量環境物體位置的導航路徑並完成定位靠站，其靠站的誤差值約在8 cm範圍以內，方向角誤差值在5度範圍內。在嵌入式開發版NVIDIA TX2上，該語意導航控制系統能以15 Hz頻率執行AMR的即時LiDAR定位系統和路徑追蹤控制器，並能以4 Hz頻率執行物體辨識定位系統，可以滿足AMR定位導航之需求。
一個適用於Web-Based Application的跨平台軟體持續演進程序
為了解決MediaWiki docker 的問題，作者邱維武 這樣論述：
軟體持續演進(Software Elaboration)對許多已上線營運中的專案而言至為重要，許多營運中的軟體專案可能在開發一段時間後，因應需求的改變、系統平台的更新或是軟體漏洞浮現等因素，需要持續進行相關的新功能開發與系統維護等工作。對於一個已上線營運中的專案而言，相較於軟體分析與設計等熱門的軟體開發階段，軟體持續演進的相關概念與應用並未得到應有的重視。有鑑於當前大多數的軟體都是以Web-Based Application (Web App)的方式部署與運行，且絕大多數的軟體團隊都涉及多人與多個不同的作業平台，因此本論文將針對已實際上線營運中的Web App，提出一個以跨平台輔助工具為
基礎的軟體持續演進程序，稱為Cross-Platform SofTware Elaboration Process (CP-STEP)，用以規範如何在其上線營運的過程中進行包含問題追蹤(Issue Tracking)、軟體測試(Software Testing)、版本控制(Versioning)以及部署與發布(Deployment and Publishing)等相關工作。本論文所提出的程序亦將實際應用於SmartExam (一套Web-Based的程式設計線上測驗平台)的錯誤、漏洞修補與功能增修等工作，並提供使用者經驗與問題回報管道，檢討所提出的持續演進程序與相關工具的適切性。