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。
parking-occupancy镜像是一款处理停车位传感器数据的工具,可从CrateDB数据库读取传感器记录,计算每小时的停车位占用率,为停车场管理和交通分析提供数据支持。
需通过环境变量配置CrateDB连接信息及输出参数:
CRATEDB_HOST:CrateDB服务器地址(必填)CRATEDB_PORT:CrateDB端口(默认:5432)CRATEDB_USER:CrateDB用户名(默认:crate)CRATEDB_PASSWORD:CrateDB密码(可选)SENSOR_TABLE:传感器数据表名(必填)OUTPUT_FORMAT:输出格式(可选,json/csv,默认json)bashdocker run -d \ --name parking-occupancy \ -e CRATEDB_HOST=your-cratedb-ip \ -e SENSOR_TABLE=parking_sensor_data \ orchestracities/parking-occupancy
yamlversion: '3' services: parking-occupancy: image: orchestracities/parking-occupancy environment: CRATEDB_HOST: crate CRATEDB_PORT: 5432 SENSOR_TABLE: parking_sensors depends_on: - crate crate: image: crate:latest ports: - "5432:5432" - "4200:4200"
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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