Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
最近有时间学习了一篇发表在NSDI’16的叫做 ”Enabling Practical Software-defined Networking Security Applications with O
哈喽，大家好呀！这里是码农后端。本篇将带你学会在如何Linux环境下安装Docker，并配置腾讯云镜像源加速。
芯片设计不断发展推陈出新，IDE也需要不断更新以支持最新的IC程序设计与仿真调试，TI公司在DSP及模拟技术领域的领导者地位不容置疑。
Code Composer Studio 是一个集成开发环境 (IDE)，简称CCS软件。支持 TI 的微控制器和嵌入式处理器产品的开发。Code Composer Studio 包含一整套用于开发和调试嵌入式应用程序的工具。它包括一个优化的C/C++编译器、源代码编辑器、项目构建环境、调试器、分析器和许多其他功能。直观的IDE提供了单个用户界面，可引导您完成应用程序开发流程的每个步骤。熟悉的工具和界面使用户可以比以往更快地上手。Code Composer Studio将Eclipse软件框架的优势与TI的高级嵌入式调试功能相结合，从而为嵌入式开发人员提供了引人注目的功能丰富的开发环境
在可以连接互联网的情况下，可以在线安装Docker《Linux下Docker安装部署》，如果遇到内网服务器就没有办法进行在线安装，那么需要使用离线安装的方法。
Portainer是一个Docker可视化管理工具，可以对方便地对Docker镜像进行管理。
为什么要整这个呢，因为我在学习k8s，但是需要一个自己的镜像仓库。于是，最开始想到的就是在本地直接部署一个，还比较安全、快速。
我们开发一个项目的时候通常会有两个环境，本地测试环境和线上环境。项目开发上线的时候，我们通常会把项目打成一个jar包或war包上传到线上的服务器，此时为了让项目能够运行，我们还要为线上的服务器配置项目的运行环境JDK,Tomcat,ES，Mysql,Redis,Hadoop等等，配置非常麻烦，特别对于搭建集群的时候更麻烦。有时候还会因为本地环境和线上环境的不一致导致很多问题，我们都应该都听说过这句话，我本地运行没问题啊。
Loaded 类加载数、Bytes 加载的Kb数、Unloaded卸载类数、Bytes 卸载的Kb数、Time 执行类加载和卸载操作的时间
我是一个程序员，因此比较需要一台自己的服务器，配置呢不需要太高，平时跑一些小项目，和数据库的测试。一次偶然的机会，接触到腾讯云，当时是一百元一年，一口气就买了三年。为了的学习提供了帮助。
这是一种笨方法，理想的方法是，在本地编译成镜像，然后推送到镜像仓库，服务器的docker pull 这个镜像就可以了。
本文主要介绍如何将宝塔面板作为 Docker 容器安装在 Linux 服务器上。其实对于宝塔一开始我是拒绝的，毕竟我之前是可以熟练操作 Linux 服务器的。别提宝塔面板了，就连 lnmp.org 一键安装包我都不用，全程命令行操作无压力。这一切都是从入行前端之后改变了。每次想搞点什么的时候，都要先熟悉一遍命令很耽误事，这时我就想起宝塔来了。Docker 的入门，可以看下我的垃圾文，保证前端也能
JVM statistics Monitoring，用于监视虚拟机运行时状态信息的命令，它可以显示出虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
创龙科技TL62x-EVM是一款基于TI Sitara系列AM62x单/双/四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M4F异构多核处理器设计的高性能低功耗工业评估板，由核心板和评估底板组成。处理器ARM Cortex-A53(64-bit)主处理单元主频高达1.4GHz，ARM Cortex-M4F实时处理单元主频高达400MHz，采用16nm最新工艺，具有可与FPGA高速通信的GPMC并口，同时支持双屏异显、3D图形加速器。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
本文主要介绍AM64x的Cortex-A53、Cortex-M4F和Cortex-R5F核心程序自启动使用说明。默认使用AM6442进行测试演示，AM6412测试步骤与之类似。
需要添加 <uses-permission id=”android.permission.CALL_PHONE” / 这个权限到androidmanifest.xml
Sniffle是一个基于使用TI CC1352/CC26x2硬件的蓝牙5和4.x LE嗅探器。
本文是第七期DevOps训练营，开营环境准备内容。通过terraform+kind进行本地测试环境Kubernetes集群部署，部署ArgoCD来对后续DevOps工具进行交付。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows 操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，简单的理解就是“轻量级的虚拟机”。
您可以通过 Kubernetes 命令行工具 kubectl 从本地客户端机器连接到 TKE 集群。
接触kubernetes也好多年了，开始就各种听说Operator的，但是从来没有深入了解动手写过Operator。开始体验一下简单的Operator。
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
GPMC(General Purpose Memory Controller)是TI处理器特有的通用存储器控制器接口，是AM62x、AM64x、AM437x、AM335x、AM57x等处理器专用于与外部存储器设备的接口，如：
vulfocus是一个管理靶场的docker容器。做为一个学习网安，渗透的小白，不乏会碰到搭建练习靶场，以及一些漏洞环境来学习。比如dvwa、pikachu等等。搭建不仅费事费时，而且再次学习还要重新搭建或者搭建部分，简直是学习路上的绊脚石。 vulfocus管理着常用的靶场和漏洞，只需要动动手指点击鼠标，vulfocus就会自动从官网拉取环境，且依赖docker部署环境。当再次使用时，只需docker启动vulfocus，通过vulfocus启动即可，当然也可以使用docker启动，因为vulfocus也是安装的靶场或者漏洞环境也是docker容器。
在 containerd 运行时的 kubernetes 线上环境中，出现了镜像无法下载的情况，具体报错如下：
docker官网： www.docker.com dockerhub官网： hub.docker.com
默认的Docker 桌面，下载镜像是很慢的，因为默认是国外的下载源，所以要配置自己的镜像加速。
大家知道，通过python可以很容易实现各类数据结构，例如列表。但在bash中，实现一个列表相对来说会比较复杂。
本文档主要说明AM64x基于IPC的多核开发方法。默认使用AM6442进行测试演示，AM6412测试步骤与之类似。
每年都要未服务器续费发愁，可惜优惠都是针对新用户的，老用户不如狗。刚好腾讯云618活动有三年396的优惠，于是买了一套。买完需要装各种环境。腾讯云虽然也有一个官方镜像站http://mirrors.cloud.tencent.com, 但跟阿里云的镜像站比实在太简陋。而且在列表里并没有找到docker-ce的配置信息。但是我们访问https://mirrors.cloud.tencent.com/docker-ce/linux/发现镜像其实是有的，所以我们添加就行。
基础环境centos8+kubeadm1.20.5+cilium+hubble环境搭建，线上主要跑的php nodejs java的环境。
虽然用了好几年的kubernetes服务了。但是服务应用的类型一般都是deployments statefuset daemonset几种类型，至于job cronjob确实是没有怎么用过。现在正好有一个php应用的服务需要每五分钟执行一次，恰好可以去熟悉一个ＣronJob的使用！
容器技术提供了不同于传统虚拟机技术的环境隔离方式。通常的 Linux 容器对容器打包和启动进行了加速，但也降低了容器的隔离强度。其中 Linux 容器最为知名的问题就是资源视图隔离问题。
1.docker安装配置需要在所有节点上操作 export VERSION=19.03 curl -fsSL "https://get.docker.com/" | bash -s -- --mirror Aliyun
jstat（Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool）是JDK提供的一个可以监控Java虚拟机各种运行状态信息的命令行工具。它可以显示Java虚拟机中的类加载、内存、垃圾收集、即时编译等运行状态的信息。
摘 要 本文从新手视角记录了一个实际的Dokcer应用场景从创建、上传直到部署的详细过程，并简单的介绍了腾讯云容器服务的使用方法。通过Docker快速拉起一个定制服务，极大的简化了部署，加快了业务部署节奏，并降低了运维成本。 —— 人生苦短，快用Docker。 一、实践背景 为了学习 Docker，我们先结合实际需求，设计这样一个场景 case：假设有一个个人网站，想使用 Nginx 反向代理方案，能够在国内外快速搭建多个类似于 CDN 的节点，提供集群式的 WEB 访问服务。 我想到的方案如下： 常规部
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。 转录组的测序分析也相对成熟，从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成，又可以在专业公司进行。 概括来看转录组的分析流程比较简单，序列比对-转录本拼接 (可选)-表达定量-差异基因-功能富集-定制分析。整个环节清晰流畅，可以作为最开始接触高通量测序学习最合适的技术之一。 但重点和难点在于理解这些过程都是怎么做的，有
[代码] 调用拨号程序 // 给移动客服10086拨打电话 Uri uri = Uri.parse("tel:10086"); Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_DIAL, uri); startActivity(intent); [代码] 发送短信或彩信 // 给10086发送内容为“Hello”的短信 Uri uri = Uri.parse("smsto:10086"); Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_S
生产环境都部署在kubernetes集群上，使用jenkins打包镜像并部署在kubernetes集群中。关于jenkins的安装参照：https://duiniwukenaihe.github.io/2019/11/19/k8s-install-jenkins/。当然了也有helm的安装方式https://duiniwukenaihe.github.io/2021/03/31/Kubernetes-1.20.5-helm-%E5%AE%89%E8%A3%85jenkins/。
在上一期我们介绍了在腾讯云轻量服务器通过Nginx Unit来部署PHP应用的方式，同时Nginx Unit也是支持以docker方式部署运行的，本期我们将介绍通过docker镜像的方式来部署部署Nginx Unit的PHP应用。这里不在赘述Docker部署的优点和再次介绍Nginx Unit。读者可自行阅读上一篇文章和互联网上的介绍。
课程简介请参考：http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52336300
velero 是备份和还原kubernetes集群资源的和持久卷的工具, 主要提供了以下功能:
上篇文章我们讲了Docker的基础与实战，今天我们来聊聊Docker-compose的相关内容。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。使用前面介绍的Dockerfile我们很容易定义一个单独的应用容器。然而在日常开发工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。
PacBio测序平台构建完成的测序文库形状就如同一个哑铃(Dumbell), 所以叫做SMRT bell, 图1右所示。其主要组成部分是：发卡状的接头（Hairpin Adapter）和双链DNA模板（Double Stranded DNA Template）。而文构建完成后、测序前还需要完成SMRT bell文库、Sequencing Primer、DNA Polymerase的混合工作（测序引物退火结合环装测序接头，然后引物-bell文库复合物结合DNA聚合酶, 图1右和图2所示。
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