本文主要是介绍Docker搜索镜像（images），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
docker搜索镜像命令：docker search 镜像名
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认识、理解、分类——acm之搜索
普通搜索方法有两种：1、广度优先搜索；2、深度优先搜索； 更多搜索方法： 3、双向广度优先搜索； 4、启发式搜索（包括A*算法等）； 搜索通常会用到的知识点：状态压缩（位压缩，利用hash思想压缩）。
hdu1240、hdu1253（三维搜索题）
1、从后往前输入，（x，y，z）; 2、从下往上输入，（y , z, x）; 3、从左往右输入，（z，x，y）； hdu1240代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#inc
hdu 4517 floyd+记忆化搜索
题意： 有n（100）个景点，m（1000）条路，时间限制为t（300），起点s，终点e。 访问每个景点需要时间cost_i，每个景点的访问价值为value_i。 点与点之间行走需要花费的时间为g[ i ] [ j ] 。注意点间可能有多条边。 走到一个点时可以选择访问或者不访问，并且当前点的访问价值应该严格大于前一个访问的点。 现在求，从起点出发，到达终点，在时间限制内，能得到的最大
AI基础 L9 Local Search II 局部搜索
Local Beam search 对于当前的所有k个状态，生成它们的所有可能后继状态。 检查生成的后继状态中是否有任何状态是解决方案。 如果所有后继状态都不是解决方案，则从所有后继状态中选择k个最佳状态。 当达到预设的迭代次数或满足某个终止条件时，算法停止。 — Choose k successors randomly, biased towards good ones — Close
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