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docker可以做什麼的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦澁井雄介寫的 AI開發的機器學習系統設計模式 和范聖佑的 Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Docker - 維基百科，自由的百科全書也說明：由於容器的標準化，因此它可以無視基礎設施（Infrastructure）的差異，部署到任何一個地方。另外，Docker也為容器提供更強的業界的隔離相容。 Docker 利用Linux核心中 ...
這兩本書分別來自碁峰 和博碩所出版 。
國立高雄科技大學 資訊管理系 鄭進興所指導 劉子瑄的 應用區塊鏈技術於線上電子公文系統 （2021），提出docker可以做什麼關鍵因素是什麼，來自於區塊鏈、超級帳本、智能合約、電子公文。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 資訊工程系碩士班 許永和所指導 江丞凱的 基於5G與AIoT之LCM檢測與分析平台實現 （2020），提出因為有 IoT、LCM Aging、LCM光學、FOTA、MQTT、5G、CNN的重點而找出了 docker可以做什麼的解答。
最後網站小米路由器AX9000开发者版本怎么体验Docker功能? - 脚本之家則補充：第三方工具Portainer 安装后可以新建镜像和容器并对他们做管理。 用户在小米路由器AX9000 首次使用Portainer 时，默认用户名admin，密码admin。更多信息可 ...
AI開發的機器學習系統設計模式
為了解決docker可以做什麼 的問題，作者澁井雄介 這樣論述：
幫助您更了解如何實務開發中應用機器學習技術 本書是機器學習系統設計模式的集合，範例使用的平台是Docker和Kubernetes，以確保程式碼的可重複執行。本書描述機器學習從訓練、評估和QA，到發布和運行推理器的順序，以及架構和代碼。藉由本書的指引，能夠幫助您更有效地使用機器學習的技術，將其應用在實際的系統開發中。 本書可以幫助您： ．了解如何MLOps這種機器學習付諸實用的開發維護方法 ．了解建置機器學習系統的方法，包括專為機器學習設計的系統（機器學習管線或實驗管理）與專為使用機器學習設計的系統（發佈或推論器），以實現MLOps ．了解改善機器學習系統品質的方法
，以及如何透過後續的維護改善模型 來自讀者的讚譽 ＂蘊含了MLOps的精華＂ ＂詳細介紹了如何開發在商業環境中應用機器學習的系統＂ ＂資訊豐富，是開發大型系統極佳的參考資料＂
應用區塊鏈技術於線上電子公文系統
為了解決docker可以做什麼 的問題，作者劉子瑄 這樣論述：
隨著各個創新科技技術興起，區塊鏈的討論度也跟著水漲船高，透過不可竄改及特殊加密之特性，使資料儲存更加安全，各行各業也積極將區塊鏈應用在生活各個場景。而線上電子公文系統在現今各行各業中是非常重要的，但將重要資訊上傳網路或許有資訊安全之疑慮。因此，本研究提出以區塊鏈技術應用於線上電子公文系統，採用Hyperledger Fabric區塊鏈網路，利用Fabric網路特殊的交易方式對電子公文做儲存，不僅可以避免傳統公文帶來之不便，也可以避開一般線上電子公文系統存在的資安疑慮。本研究主要三大目標：(1)設計一個系統可以將電子公文資料儲存上鏈，確保資料儲存之不可竄改性。(2)利用Hyperledger
Fabric許可鏈之特性，建立可信任網路，並可以追溯過去的簽註記錄，做為日後發生爭議時可以還原的重要證據。
Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）
為了解決docker可以做什麼 的問題，作者范聖佑 這樣論述：
本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書
特色 技法： 依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 心法： 要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 實戰： 只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W
hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio
n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人
基於5G與AIoT之LCM檢測與分析平台實現
為了解決docker可以做什麼 的問題，作者江丞凱 這樣論述：
全球顯示器產業的競爭一直處於非常激烈的狀況，台灣在競爭當中脫穎而出，創造出的產值為全球第二，目前僅次於半導體產業。本研究針對目前顯示器產業中的相關檢測方式進行強化，薄膜液晶顯示器（Thin-Film Transistor Liquid Crystal Display，TFT-LCD）在出廠前必須經過LCM Aging與LCM光學檢測。其中，LCM Aging檢測，是利用高溫的方式加速LCM模組老化，藉此檢測出LCM內的材料是否受高溫影響而損壞，另一部分為LCM光學檢測，透過色彩分析儀測量LCM的光學特性參數。本研究建置的AIOT之LCM檢測與分析平台，利用本實驗室所開發的LCM驅動與檢測裝置
來蒐集LCM Aging檢測時LCM的電壓電流資料，以及LCM光學檢測所量測到的資料，並透過所設計的CNN模型進行分析後，找出數值有異常的LCM並對產品進行分級，最後將資料傳送至所建置的雲端平台，使檢測人員可以透過遠端的方式來進行檢測，進而加快檢測速度與提高整體生產的良率；為了讓LCM驅動與檢測裝置可以驅動不同廠牌、型號的LCM，在韌體更新的部分使用FOTA的技術進行韌體更新與維護。LCM檢測與分析平台主要實作網頁伺服器、資料庫伺服器、FTP伺服器、MQTT伺服器、LCM光學檢測CNN網路模型這五個部分，搭配自行設計的 RESTful API，即可提供LCM驅動與檢測裝置與雲端平台之間的資料交
換與更新。最後，在測試結果中，透過FOTA遠端韌體更新LCM驅動與檢測裝置的韌體所花費的時間約為1分12秒，對比人工替換可省下80%以上的時間，在LCM光學檢測上透過所設計的CNN網路模型做分級預測可達到95%以上的準確率。也為了讓本研究更符合實際場域的應用，因此本研究也使用本校所建置的5G場域，來驗證整體系統的可行性與穩定性，目前也將系統移植到廠商的實際場域上做測試，希望透過實際測試來持續改善研究的不足之處。