之前部署了openstack虚拟化环境,有一天在使用nova list查看虚拟机的时候,突然报错!如下: [root@linux-node1 src]# nova list ERROR (UnicodeEncodeError): 'ascii' codec can't encode character u'\uff08' in position 9: ordinal not in range(128) python在安装时,默认的编码是ascii,当程序中出现非ascii编码时,python的处理常常会报这
在windows下习惯了用tortoisesvn进行软件开发和管理,转到Linux下面,发现有一款和tortoisesvn极其相似的软件rabbitvcs,使用起来相当的顺手。安装过程有点折腾,可能和我用的linux发行版有关系吧。
今天遇到的新单词: editor n编辑,作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配,发布 wrapper n封装 volume n音量
访问 https://www.python.org/downloads/ 并下载最新版本的 Python。在本书撰写的时点,最
Windows系统大多数时候并不需要这样的工具,大多数都是有GUI的工具,如IIS,操作也更简单。但是有时候,就没办法了,比如node,python等一些脚本的部署,以及.net core在一些低版本服务器上,还需要额外的安装IIS模块才能部署dotnet core应用。
安装jupyter后,在网页能打开,新建python3文件后,简单的print也无法输出,显示In [*]
二更此文,是因为公司换电脑后出于安全角度,将微软商店做了很多限制,导致无法通过微软商店下载WSL的软件,所以针对这个部分做了调整。
进程监控工具supervisor 启动Mongodb 一什么是supervisor Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具。 Supervisor是一个Python开发的client/server系统,可以管理和监控*nix上面的进程。不过同daemontools一样,它也不能监控daemon进程 官网:http://supervisord.org/ 二为啥用supervisor 部署简单 : 为啥简单呢?因为咱们通常管理linux进程的时候,一般来说都需要自己编写一个能够实现
Please configure an interpreter before proceeding
1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖,等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行,直接复制,yum下载,注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
Superviosr是一个UNIX-like系统上的进程监控工具,是一个Python开发的client/server系统,可以管理和监控unix上面的进程。同daemontools一样,它也不能监控daemon进程。
恩,python我会装但是anaconda听都没听过啊?这是啥东西,然后我问了下主管怎么装,他居然说他也不知道怎么装!你妈嗨 你不是从公司创立开始就在了吗!这些东西你居然不知道怎么装!
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
发布于 2014-08-25 23:12:16 | 595 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
首先需要 Python 环境,下面安装了一个 Miniconda,它会带 Python,如果已经有的话可以跳过。
Linux操作系统在作为服务器的场景下应用最为广泛,但是在使用过程中也会遇到莫名崩溃的情况.这时我们就希望能对崩溃前一刻内存中的数据进行分析,从而找到崩溃的原因.本文将对整个过程所涉及到的技术做一个简单但是全面的介绍,包括:如何安装kdump,如何设置系统参数来捕获崩溃前的内存;如何使用crash做简单的分析;并且介绍如何使用更加简便的工具PyKdump来做crash文件的分析.通过了解这些知识, 可以帮助Linux运维人员更快更方便地排查问题.
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,目前支持运行 40 多种编程语言。
本文作者 / Wenda 关注存储以及周边生态,独立的存储系统生存太艰难,融入生态才体现价值。 1、背 景 我们Ceph作为后端存储时,这里只针对块存储空间的使用进行讨论。 对于块存储空间,Linux用户的使用方法有多种,如:rbd map方式、rbd-nbd map方式、 rbd-fuse方式, 但是对于Windows用户,如何使用呢?--- 答案:通过ISCSI访问。 2、说 明 针对块存储场景,iSCSI gateway的作用: 1) 采用ceph作为后端存储时,通过iSCSI协议为Wi
本文不一定适合比较老版本的Linux,如果只关心使用,请直接看“总结”,本文主要针对CentOS,其它Linux发行版本类似,但细节可能有出入,比如重启服务可能不是用systemctl,而是service等。
用到的相关安装包CSDN打包下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19942575
当需要实现守护进程 , 以及自己开发的命令自动崩溃重启时,可以使用go版本的supervisord , 比python版本依赖少一些
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本(这里的常用不代表你常用),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
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lamp指的Linux(操作系统)、ApacheHTTP 服务器,MySQL(有时也指MariaDB,数据库软件) 和PHP(有时也是指Perl或Python) 的第一个字母,一般用来建立web应用平台。
在Windows上要使用usrp需要使用Windows版本的GNU Radio,但是用起来的体验一言难尽,打开慢而且闪退几率较大,因而考虑使用Linux版本的GNU Radio,正好Windows系统安装了Linux子系统(WSL,版本为Ubuntu18.04),因而考虑在WSL中安装GNU Radio和UHD驱动,从而实现操作USRP。
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在使用 Linux 或者 Windows 的时候,我们有可能需要去定时运行一些代码,比如在每个凌晨备份一下数据库,如果这些操作都由人工控制就显得太傻了,使用 Linux 的 crontab 设置定时任务是一个非常不错的选择。但是我在使用的过程中还是遇到了一些问题。
辰哥准备出一期在Docker跑Python项目的技术文,比如在Docker跑Django或者Flask的网站、跑爬虫程序等等。
表示 root 用户每天凌晨 1:00 进入到 /etc/data_rsync 文件夹执行 python 脚本
CrossOver 是一款基于 Win的系统兼容软件,能够直接从用户的 Mac 或 Linux 系统上运行常见的 Windows 应用,支持 Windows 办公软件,工具程序和各种游戏。不Windows shou权,不必重启系统,不必使用虚拟机。通过 CrossOver, 您可以从dock直接启动 Windows 应用,与您的 Mac 和 Linux 系统功能无缝集成。
回显版本号说明安装成功,Anaconda自带python3,以后切记不要使用centos自带的python环境运行本项目,否则会报错
把服务跑在Linux上,就像男生把女装藏在密码箱里一样让人放心,它的稳定安全可以让人安稳的睡个懒觉。
用Linux挂一些Python脚本啥的就离不开进程守护这个东西了,然后了解到supervisor似乎还不错,在网上经过一番折腾及搜索,于是在此总结一下。
Supervisor的中文意思是监督人,主管的意思,那么在我们今天要说的这个supervisor也是同样的意思,只不过它监管的不是人,而是进程罢了。
Python黑帽编程1.1虚拟机安装和配置 Kali Linux 2016 0.1 本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好。 0.2 前言 本次采用的系统是最新的Kali Linux 2016.1,在安
如果你搜一圈 "Fabric "关键字,你会发现 90% 的资料都是过时的,因为现在 Fabric 支持 Python3,但是它又不兼容旧版 Fabric。所以,如果你按照那些教程去操作的话根本跑不通。
1.通过pip安装SDK(https://cloud.tencent.com/document/sdk/Python)
分布式软总线是多种终端设备的统一基座,为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力,能够快速发现并连接设备,高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
由于实验室需要,准备配置新的服务器,之前一直使用windows比较多,linux比较少,于是开始重新学习linux各种环境的搭建.
唯一客服系统知识库服务,支持向量形式个性化训练ChatGPT,该服务是独立搭建的,下面是一些介绍
后台运行 python的输出有缓冲,导致日志文件并不能够马上看到输出 nohup python3 -u xxxx.py > nohup.out & # -u参数,使得python不启用缓冲 批量移动/删除 可以解决移动文件数目过大的问题(Argument list too long) find test/ -name "*.jpg" -exec cp {} train ; find test/ -name "*.jpg" | xargs -i rm {} 查看端口 一般管道符grep和nets
先下载 iso镜像文件,在windows系统下,插入u盘,下载 Ultraiso软件,安装好后,根据 http://jingyan.baidu.com/article/a378c960630e61b329283045.html 把U盘变成系统盘后。插入U盘到 要装linux系统到电脑中,重启电脑,根据提示安装即可(尽量在安装中保持联网状态,否则在以后安装 包 到时候会出现不必要到麻烦)。
我一直在学习Linux 系统,但是最近还要学习51单片机,所以在Linux下给51单片机烧录程序那是非常必要的。
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8,安装系统为Ubuntu18.04,下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
Fedora Workstation 33将文件系统切换为默认使用Btrfs,而服务器版则继续使用XFS。
Centos的包资源管理器是yum,由于该管理器是由Python语言实现的,故依赖于系统安装Python2.7,上面我们修改了系统内置的Python软链接,会导致yum无法使用,,下面是解决方法:
工欲善其事必先利其器,在使用Python开发程序之前,在计算机上搭建Python开发环境是必不可少的环节,目前Python最新稳定版本是3.11.1,且支持到2027年,如下图所示
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