
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
瑞典农业科学大学(SLU)森林遥感部门开发了一套工具,用于生成瑞典全境森林变量的墙到墙栅格数据。这些工具包括命令行工具和PDAL的过滤器模块,并被打包到这个Docker镜像中,提供包含PDAL、GDAL等工具的即运行环境。
希望这个镜像对您有用。
Peder Axensten, Nyåker 2024
拉取镜像
使用以下命令拉取镜像:
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/axensten/slu
运行容器
挂载本地数据目录到容器中,并执行PDAL相关操作(示例):
bashdocker run -v /本地数据路径:/容器内路径 docker.xuanyuan.run/axensten/slu pdal pipeline /容器内路径/your_pipeline.json
详细文档
extra-allt makefile变体,输出更多额外metrics。plot_stuff,处理边界框内及边界上的点云数据。您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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