如何解决 热缩管规格表？有哪些实用的方法？

你要找最新的热缩管规格表，通常有几个地方可以下载： 1. **厂家官网** 像3M、TE Connectivity、Panduit这些品牌的官网，都会有产品资料和规格表，可以直接下载PDF文件。 2. **电商平台产品页** 淘宝、京东或者阿里巴巴上的官方旗舰店产品页面，一般也会放规格表下载链接。 3. **专业电子元器件资料库** 比如Mouser、Digi-Key、立创商城等，他们的产品详情页也有详尽的规格书。 4. **行业论坛和技术网站** 有时候一些电子工程师社区或者行业网站会整理并分享各品牌的热缩管资料。 总结一下，最好先确定你需要的品牌和型号，直接去他们官网或正规电商平台下载，信息最准确，更新也及时。

希望能帮到你。

顺便提一下，如果是关于 如何解决 Docker 容器退出 code 137 的内存不足问题 的话，我的经验是：Docker 容器退出代码137，通常是因为容器被操作系统的OOM Killer（内存杀手）干掉了，也就是说内存不够用了。解决方法主要有以下几种： 1. **增加内存限制** 如果你用的是 `docker run`，可以用 `-m` 参数增加容器的内存限制，比如 `-m 2g`，给容器分配2GB内存。 如果用的是 Docker Compose，在 `docker-compose.yml` 里加上 `mem_limit: 2g`。 2. **优化容器内的应用** 检查应用是不是内存泄漏或者占用太多内存，进行代码优化或者降低内存使用。 3. **扩大宿主机内存或 swap** 如果宿主机本身内存不足，可以加大物理内存，或者配置合适的 swap 分区，给系统“缓冲”内存压力。 4. **限制容器进程数或调优应用** 有时候容器里启动了太多进程，导致内存激增，适当减少进程数量。 总结就是：先确认容器和宿主机内存够不够，合理配置容器内存限制，优化应用内存使用，必要时增加系统的物理内存或 swap。这样就能避免 137 退出码的内存不足问题。

顺便提一下，如果是关于 初学者适合看的机器学习入门书籍有哪些？ 的话，我的经验是：初学者入门机器学习，推荐几本超级友好的书： 1. **《机器学习实战》**（Peter Harrington） 这本书讲得通俗，很多案例，代码也挺多，动手能力强的人特别适合。 2. **《机器学习》周志华** 这是国内很有名的一本，理论讲得扎实但不太晦涩，适合想打好基础的。 3. **《Python机器学习》**（Sebastian Raschka） 以Python为工具，实践和理论结合，适合喜欢边学边写代码的朋友。 4. **《统计学习方法》**（李航） 如果对数学稍微有点基础，这本书非常经典，帮你理解机器学习背后的原理。 另外，最好配合线上课程一起学，比如Coursera吴恩达的机器学习课程，讲得特别通俗易懂。总之，入门阶段多结合代码和实践，理解基本概念，别急着追求深度，慢慢来，机器学习其实没那么难！