章节大纲
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https://vuepress.mirror.docker-practice.com/
对比维度 Docker Conda 隔离级别 操作系统级隔离（容器） Python/包级隔离（虚拟环境） 适用范围 可部署完整应用（含系统库、服务、端口等） 主要用于管理 Python/R 包和解释器 依赖管理 管理整个系统环境（如 CUDA、OpenSSL） 管理 Python 包和部分系统依赖 部署方式 构建镜像 → 启动容器 → 暴露服务 创建环境 → 安装依赖 → 运行脚本 性能开销 轻量级虚拟化，但仍有一定开销 几乎无额外性能损耗 可移植性 极高（镜像可在任意支持 Docker 的平台运行） 中等（环境可复制，但受限于宿主机系统） 部署复杂度 高（需编写 Dockerfile、构建镜像） 低（只需 environment.yml即可）场景 推荐方案 仅 Python 项目、无系统依赖 Conda 环境足够 需要特定系统库、CUDA、服务端口等 使用 Docker 团队协作、跨平台部署 Docker 更合适 开发阶段快速切换 Python 版本 Conda 更灵活 需要同时管理多个不兼容 Python 包 Docker + Conda 组合使用 判断维度 安全做法 来源 官方镜像、项目文档推荐、OSS 认证镜像 身份验证 查看 GitHub 关联、构建记录、Dockerfile 一致性 签名验证 启用 Docker Content Trust，优先使用签名镜像 漏洞扫描 使用 Trivy、Anchore 等工具扫描镜像 社区信誉 查看镜像下载量、更新频率、维护者信息
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学生需要利用本课程的知识拓展完善已有的人工智能开源项目，作业登记表：【腾讯文档】2025 人工智能开源软件开发与管理考核登记
https://docs.qq.com/sheet/DZnV1ZGxQVXdhdGxE?tab=BB08J2- （25分）所选项目代码发布日期应在24 个月内，且未被本课程其他（本届及历届）同学选择过，且对应论文为 CCF-A 类，https://ccf.atom.im/
- （70 分）课程报告报告文件为 report.md 显示在 fork 后的项目主页。md 文件包括以下内容（3. 4. 5. 6.）：
- 论文总结：他们的研究遇到了一个困难（问题）。解决这个问题（创新点）。论文方法流程图， 创新点标记在流程图对应位置。
- 论文公式和程序代码文件名 行数对照表
- 安装说明, 数据集准备，依赖说明，运行配置命令行等。
- 你的测试/运行结果截图
- 论文公式对应的代码添加注释
- 论文汇报 ppt
- （5 分）是否在课内做报告答辩
- 成功申请 mindspore 在线实习https://www.mindspore.cn/internship（+5 分）实习申请通过截图发邮箱2387149@qq.com 主题 ：人工智能开源软件开发与管理实习加分+学号+姓名
- 课程报告提交 deadline 为 2025 年 12 月 1 日 24 点；每迟交 1 天扣 1 分，最多扣到 60 分。
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教学视频参考：【C++包管理编译构建配置-make、nmake、apt、qmake、msbuild、cmake、Ninja】https://www.bilibili.com/video/BV1LTDqYhEjc
【20分钟Makefile光速入门教程-哔哩哔哩】 https://b23.tv/5KyhgcY
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