一、引言
最近要搭建一个 docker 的私人镜像库，这本身并没有什么难的。只要照着网上的教程一步一步配置就行了。但是很多人的docker环境是Docker Toolbox搭建的，里面很多配置和网上参考的不一样。
二、问题
现在所遇到的问题是，当很多人配置好了 docker 私有镜像库的环境，准备上传的时候，会出现这种情况。

The push refers to repository [192.168.0.1:8080/busybox]

Get https://192.168.0.1:8080/v2/: http: server gave HTTP response to HTTPS client

就是让你使用https才能push镜像上去，而很多博客里面是 linux 环境docker的解法方法，可以直接进入到 /etc/docker/daemon.json 中添加 insecure-registries 解决。可是Docker Toolbox却不是这样的。
三、解决

打开 Docker Quickstart Terminal ，输入下述命令进入默认的 docker 中：


docker-machine ssh default


进入了虚拟docker中后，编辑 /var/lib/boot2docker/profile 中的 EXTRA_ARGS ：


vi /var/lib/boot2docker/profile


在 --label provider=virtualbox 的下一行添加如下信息：


–insecure-registry 192.168.0.1:8080

将上面的地址改为你的私有镜像仓库的 ip 地址和端口

最后重启 docker 服务，在windos命令下输入：


docker-machine restart

docker 服务重启后，再执行我们的提交镜像的命令即可成功push镜像上去。

装配体之前使用的Toolbox标准件，在现在版本里莫名的放大/缩小了，我们发给客户的装配体，在客户的电脑上打不开标准件，原因是什么呢？ 我们使用的是SOLIDWORKS专业版或白金版，里面含有Toolbox的内容，客户使用的是标准版，里面除了包含各设计模块外，不包含Toolbox，所以，之前的装配体内的标准零件全部都变成默认的模型大小，设计师就该头疼了，这可怎么办呢？解决方案就是把Toolbox零件另存为普通零件格式，在装配体里面全部替换即可。我们用Toolbox生成标准件，简单方便快捷，通过修改我们可以把Toolbox生成的标准件修改成自己需要的非标零件。非标零件通过配置功能，完成自己产品常用件库。
这是默认的路径，使用SOLIDWORKS 软件之前版本的Toolbox路径下的链轮零件；
打开之后，修改为自己需要的型式；
接下来就是最重要的，另存为普通零件,修改文件名，记住文件保存目录；把零件属性改为普通零件才能使用。打开SW安装目录，X:\ProgramFiles\SolidWoksCorp\SolidWorks\Toolbox\data utilities\sldsetdocprop.exe,通过sldsetdocprop.exe修改零件的属性，把刚才保存的零件目录添加进去；
此时选择“属性状态：否”，然后更新状态；
就会出现一个对话框：
属性设定成功；修改后我们再把零件插入到装配体中，这时候我们就会发现零件的图标已经有原来的 变成这个 。这样一个Toolbox零件就变成普通零件了，就不会再为那些没有安装Toolbox而打不开标准件而烦恼了。虽然用这种方式可以解决，但是，应该看到还是比较麻烦的，而且模型提供者可能没有时间甚至不知道这种处理方法。因此，建议大家还是使用SOLLIDWORKS专业版以上版本，就不会遇到这种麻烦了。
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举报文章

现在的问题不是没安装，没配置，这两项已经勾选了

		

 
Toolbox也配置到第五步了，但是没有什么"完成"按钮，我只能点击关闭把这个窗口关了，而且下次要拉一颗螺丝进来也不行

		

 
这样就行了，点击窗口右侧的"设计库"即可打开Toolbox

		

		 

    按照教程配置了一下deep-visual-toolbox，有几个坑，现在再总结一下：
    1.http://blog.csdn.net/u011204487/article/details/51596471
    2.http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/75255970   
    按照这两步后，可以完成基本的配置，不过运行时，首先报错，python找不到cv2这个包，提示找不到libopencv2.4.so之类的，笔记本原本装的是opencv3.1，没办法，只好再下载一个opencv2.4.13，重新编译后，正常。
    接着，再次运行时，又报错，这次提醒的是无法使用caffe的GPU模式，在github上caffe的issue找到了同样的问题，原来是这个可视化的工具包的settings.py和settings_local.py里要修改两处，
    原本使用的是默认的GPU：https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox/issues/47
    至此，可以正常运行了。

转载于:https://www.cnblogs.com/fushi/p/7762547.html