
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句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
本Docker镜像提供了一个轻量级实用工具,专注于测量各类照明设备的功耗。通过实时采集、记录照明设备的电力使用数据,帮助用户精准掌握照明系统能耗情况,为节能策略制定和用电管理提供数据支撑。
启动容器并挂载本地目录以持久化数据(默认配置下实时显示并保存数据至/data目录):
bashdocker run -d --name light-power-monitor \ --device=/dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0 \ # 根据实际电力监测设备接口调整 -v $(pwd)/local-data:/data \ # 挂载本地目录存储监测数据 light-power-monitor:latest
通过环境变量自定义工具行为,常用参数如下:
| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
SAMPLING_INTERVAL | 数据采样间隔(秒) | 5 |
OUTPUT_FORMAT | 输出格式(csv/json) | csv |
LOG_LEVEL | 日志级别(info/warn/debug) | info |
DEVICE_MODEL | 照明设备型号(用于数据标识) | default |
示例:设置采样间隔10秒,JSON格式输出:
bashdocker run -d --name light-power-monitor \ --device=/dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0 \ -v $(pwd)/local-data:/data \ -e SAMPLING_INTERVAL=10 \ -e OUTPUT_FORMAT=json \ light-power-monitor:latest
docker logs -f light-power-monitorpower_log_YYYYMMDD.<format>创建docker-compose.yml文件实现快速部署:
yamlversion: '3' services: light-monitor: image: light-power-monitor:latest container_name: light-power-monitor devices: - /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0 volumes: - ./monitor-data:/data environment: - SAMPLING_INTERVAL=3 - OUTPUT_FORMAT=csv - DEVICE_MODEL=LED-100W restart: unless-stopped
启动服务:docker-compose up -d
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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