Fedora 23安装 NS2 网络仿真器(Network Simulator 2)
找不到BufferedImage这个Class的解决方法 环境： [1]RedHat AS5 64位 [2]WebSphere6.0 32位版本 正文： 发现原来在RedHat AS4 32位系统上跑的程序不能在64位RedHat AS5中运行。 系统报java.awt.image.bufferedImage这个Class找不到。在Sun JDK 1.5平台中，该类在rt.jar包中，但是在IBM JDK1.4.2平台中 该类在graphics.jar包中。 在Web
这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例（先安装哪个无所谓） 首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明：cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04，由于可以向下兼容，所有这里version选择16.04也是可以的，按照https://www.cxymm.net/article/weixin_43804210/108003802 该教程执行到 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 出现报错 使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“
VTK需要OpenGL3.0或更高版本的驱动，但虚拟机下的Ubuntu不支持OpenGL3.0，或者自己按网上教程配置之后也能支持，但过程相当繁琐，本人试验失败。
libnids RPM包地址：http://www.rpmfind.net/linux/epel/7/x86_64/Packages/l/libnids-1.24-6.el7.x86_64.rpm
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
发起 arp 攻击 ， 攻击目标（192.168.46.4）ping www.baidu.com 失败
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
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6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
造成这种问题的原因是因为在Ubuntu下,例如Ubuntu 14.04或者16.04一般是不会出现broken dependencies,或者出现unmet dependencies, 但是如果我们使用dpkg强制安装了某些deb包,或者在build-dep的是否手动更改了某些Packages的文件和版本时, 那么在再次使用apt-get install或者build-dep来安装packages的时就很可能出现上面出现过的问题。
由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。
Persist in sharing and promote mutual progress
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
Ubuntu 18.04 + Geant4.10.05.p01，2019年10月21日于北师大。
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后，会提示对应的CUDA版本，接下来按照提示的版本安装CUDA，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.
文章目录 〇、参考链接 一、前期准备 1、安装CentOS系统 2、准备部署环境 (1)修改主机名 (2)查看CentOS版本号 (3)配置网络参数信息 (4)关闭防火墙 (5)关闭SELINUX安全模式 3、测试网络连通性 4、备份并缓存YUM源 5、重新加载YUM源镜像 6、更新YUM源仓库 二、环境部署规划表 三、操作步骤 Ⅰ、Prometheus服务端安装部署 1.1、安装Go环境 1.2、将Go压缩包解压 1.3、配置环境变量 1.4、测试Go环境是否安装成功 2.1、下载 Prometheus
wget http://cn2.php.net/distributions/php-7.3.3.tar.gz
工友在机器上面编译了好几天也失败了，后面又换了MAC（笑死M1的片子，开虚拟机编译）又是报错的一天。
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情,
作者：matrix 被围观: 5,363 次 发布时间：2019-07-26 分类：Linux | 无评论 »
最近想到尝试用python开发一款app，google搜索了一番后，发现确实有路可寻，目前也有了一些相对成熟的模块，于是便开始了动手实战，过程中发现这其中有很多坑，好在最终依靠google解决了，因此小记一番。
我很早之前就想开发一款app玩玩，无奈对java不够熟悉，之前也没有开发app的经验，因此一直耽搁了。最近想到尝试用python开发一款app，google搜索了一番后，发现确实有路可寻，目前也有了一些相对成熟的模块，于是便开始了动手实战，过程中发现这其中有很多坑，好在最终依靠google解决了，因此小记一番。
作者简介：伟林，中年码农，从事过电信、手机、安全、芯片等行业，目前依旧从事Linux方向开发工作，个人爱好Linux相关知识分享。 0.背景 ftrace的功能非常强大，可以在系统的各个关键点上采集数据用以追踪系统的运行情况。既支持预设的静态插桩点(trace event)，也支持每个函数的动态插桩(function tracer)。还可以利用动态插桩来测量函数的执行时间(function graph tracer)。关于ftrace的详细操作和原理分析可以参考Linux ftrace一文。 本文的主要目的
ORACLE_HOME目录位于：/opt/oracle/product/19c/dbhome_1
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04上配置Nvidia显卡驱动的方法，包括安装前的准备、下载驱动、安装驱动和配置环境。同时，还介绍了如何安装CUDA和Cudnn，以及如何在Ubuntu 16.04上安装Bazel构建C++项目。
反复安装+上网百度，终于发现虚拟机安装CentOS6.2时不能进入图形化安装的问题，竟然是内存小于1G的问题（CentOS5.5在内存512M时也能进行图形化安装）。
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中，由于数据量较小，调试效果并不理想。同时，数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式，而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而，在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能，这或许我也可以自己搭建一个本地知识库，直接导入本地文件，从而实现本地知识库的问答功能。这样，我只需导入一部小说，就能让系统理解小说内容，并回答相关问题。
Oracle 自18c 开始，便已经提供Linux 环境单机的 rpm 安装方式，不过仅支持单实例安装，不支持集群，也只有企业版，其他版本的没有发布，不过有2.5 G 大小。
本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIA GTX1050Ti，原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了，是时候写一篇新的文章了。
如果想要了解 K8s 的一些特性，并且将其应运的很好，那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。
做好网站部署前期准备，购买域名、服务器、备案等工作（如果是学习需要，可以使用虚拟机），在服务器上使用Nginx、PHP、MySQL官方网站提供的源码包进行本地编译安装。安装完成之后对各软件进行配置、修改配置文件等工作，以及对服务器安全进行配置，如打开防火墙，开放相关端口等，保证各软件、各模块之间能够互相配合，支持网站各项功能正常使用。最后进行网站源代码和编写和上传工作。
参考文档 https://blog.csdn.net/nwpushuai/article/details/79935740 https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/91513501 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/77646497 https://www.cnblogs.com/zixuan-L/p/11023051.html https://blog.csdn.net/huangfei
通过使用本地文件、Open Source U-Boot/Linux编译，既能适应部分开发人员的工作习惯，也能提高U-Boot/Linux的编译速度。
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
长话短说，开门见山，验证码是网络安全的一个重要组成部分，提高了暴力尝试破解的成本，而验证码识别是其反面，本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别，各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。
之前使用ftrace的时候需要一系列的配置，使用起来有点繁琐，这里推荐一个ftrace的一个前端工具，它就是trace-cmd
Arch Linux（或 Arch /ˈɑːrtʃ/)）是一款基于 x86-64 架构的 Linux发行版 。系统主要由自由和开源软件组成，支持社区参与。系统设计以 KISS原则（保持简单和愚蠢）为总体指导原则，注重代码正确、优雅和极简主义，期待用户愿意去理解系统的运作。Arch Linux 采用pacman作为默认的软件包管理器。
CentOS6.3 x86_64位安装xfce4桌面vncserver服务 注意这里用的是最小化安装纯净系统212个包CentOS-6.3-x86_64-minimal.iso 1，wget http://mirrors.sohu.com/fedora-epel//6/x86_64/epel-release-6-7.noarch.rpm rpm -ivh epel-release-6-7.noarch.rpm 其目的是生产epel的yum源文件 # ls CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak CentOS-Debuginfo.repo CentOS-Media.repo CentOS-Vault.repo epel.repo epel-testing.repo 2，# yum groupinfo xfce Loaded plugins: fastestmirror, presto Setting up Group Process Loading mirror speeds from cached hostfile * epel: kartolo.sby.datautama.net.id epel/group_gz | 229 kB 00:05 Group: Xfce Description: 一个能在低端机器上良好运行的轻便桌面环境。 Mandatory Packages: Thunar xfce-utils xfce4-panel xfce4-session xfce4-settings xfconf xfdesktop xfwm4 Default Packages: NetworkManager-gnome Terminal gdm leafpad openssh-askpass orage polkit-gnome thunar-archive-plugin thunar-volman tumbler xfce4-appfinder xfce4-icon-theme xfce4-mixer xfce4-power-manager xfce4-session-engines xfwm4-theme-nodoka Optional Packages: xfwm4-themes Conditional Packages: pinentry-gtk 3，# yum -y groupinstall xfce 又安装了226个包，比系统212个还多 Installed: NetworkManager-gnome.x86_64 1:0.8.1-33.el6 Terminal.x86_64 0:0.4.7-1.el6 Thunar.x86_64 0:1.3.0-4.el6 gdm.x86_64 1:2.30.4-33.el6_2 leafpad.x86_64 0:0.8.18.1-1.el6 openssh-askpass.x86_64 0:5.3p1-81.el6 orage.x86_64 0:4.8.1-3.el6 pinentry-gtk.x86_64 0:0.7.6-6.el6 polkit-gnome.x86_64 0:0.96-3.el6 thunar-archive-plugin.x86_64 0:0.3.0-2.el6 thunar-volman.x86_64 0:0.6.0-2.el6 tumbler.x86_64 0:0.1.21-1.el6 xfce-utils.x86_64 0:4.8.3-1.el6 xfce4-appfinde
centos系统内核如何升级，有些小伙伴在使用centos系统时可能会遇到网卡不能使用，亮度不能调节，触摸板不能识别，等等问题，这些都是内核版本过低而导致，只需要把内核升级一下就可以， 下面为大家分享一下centos系统内核升级方法。
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