「小白」基于Linux环境搭建深度学习显卡环境

在Linux环境中，您可以按照以下步骤操作：NVIDIA图形卡驱动程序安装：首先，在系统上安装了LSPCI工具以检测图形卡模型。
根据您要安装和安装的CUDA版本，在NVIDIA官方网站上找到图形卡驱动程序下载地址。
下载并安装图形卡驱动程序，并注意驾驶员安装期间的指导和要求。
保护系统内置的新诺沃。
在安装驱动程序之前，您需要禁用系统内置的Nouveau，以避免与NVIDIA驱动程序发生冲突。
这通常包括修改intrampsimage和运行级别设置。
某些任务可能与Linux部署不同，但是它们通常可以编辑并实现相关的配置文件。
下载Cuda和Cudnn并安装：下载与Graphics Card驱动程序和操作系统版本相匹配的CUDA安装程序包，从官方的NVIDIA网站上。
在安装CUDA之前，请确保系统中安装了系统所需的所有因素。
安装它以遵循CUDA安装程序包的提示。
您可能需要选择在安装过程中安装NVIDIA驱动程序。
接下来，下载并安装与CUDA版本匹配的Cudnn库。
配置环境变量：安装完成后，必须将CUDA和CUDNN的路径添加到用户的.bashrc或.zshrc文件中。
通常，设置了环境变量，例如路径和ld_library_path，以确保系统可以正确找到CUDA和CUDNN的相关文件。
安装：使用命令行输出来确保安装NVIDIA图形卡驱动程序和CUDA已成功。
对于Cudnn安装确认，通常可以通过运行一个简单的深度学习测试程序来检查Cudnn库是否可以正确加载。
执行了上述步骤后，小obai应该能够在Linux环境中成功构建深度学习的图形卡环境。
如果在安装过程中发生问题，请参考NVIDIA官方网站上的文档，或者查看相关的错误处理技术人员以解决问题并解决问题。

《见「微」知「著」系列——<分布式链路追踪>篇》在Linux服务器上搭建Skywalking单机和集群环境

大家好，我将为您提供如何在Linux服务器中构建独立和集群环境。
Skywalking支持独立部署和分布式群集部署。
通常，在膜的开发中选择独立，并在测试和生产强制性程序中推荐了簇。
构建独立环境的步骤：首先，下载化妆的安装程序包，例如：Apache-Skywalking-apm，ES7 -8 .5 .0.0.0.tar.gz，将其上传在Skywalk的指定目录中，将其上传到固定 / skywalking）和UNZIP。
转到Config Directory tor Edit Application.yml，以及唯一的配置NACOS，您如配置文件模型中所示。
它无法完全配置它。
在bin目录中运行./startup.sh，以开始天行行走，包括后端服务（OAP）和Frontend UI。
最初访问Zuul excepcions，检查WebApp.log，并在解决网络问题之后，用服务器地址替换了1 2 7 .0.0.1 请访问http：// ip：port / port /确认skywalkingkingweb页面正常显示，并在NACOS Console和Kibana中检查以确认服务和索引是正常的。
指出防火墙向端口8 8 6 8 、1 1 8 00和1 2 8 00 8 00开放。
在集群环境中构建了一个集群环境，并且至少需要三台服务器。
Skywalking安装在每个服务器中，所有服务器地址必须包含在WebAppr.yml配置中。
如果资源有限，则可以将多个实例部署在一台服务器中，并更改通信门以避免冲突。
默认的HTTP使用（1 2 ）8 00，GRPC使用1 1 8 00，建议分别为（1 2 ）8 00，1 3 8 00，（6 ）8 00，（1 6 ）8 00。
WebApp.yml的服务器分别设置为8 8 6 8 、8 8 6 9 和8 8 7 0。

如何在linux环境下搭建织梦系统，超详细教程分享！

Linux环境的细节如下。
1 环境准备软件版本：mysql5 .7 ，nginx1 .2 2 .1 ，php7 .1 .1 0 2 选择服务器配置服务器：建议使用Blue Team Cloud Server，配置1 Core和1 G，然后选择Centos7 .8 在服务器上登录：注册并购买服务器，然后使用终端工具进行远程连接。
3 MySQL安装和配置1 下载和安装：下载并安装MySQL安装程序包到 /opt Directory，安装依赖项软件包，创建和运行用户，压缩和编译并安装安装程序包。
2 权限和配置：数据库目录调整，文件配置和权限调整和环境变量。
3 数据库初始化：数据库初始化，添加MySQLD服务，激活和检查状态，并设置MySQL密码。
4 安装：使用MySQL登录，并检查安装是否成功。
4 nginx安装和配置1 关闭防火墙：不要阻止Nginx安装和运行。
2 依赖的安装：NGINX环境依赖软件包安装并创建运行的用户。
3 编译和安装：编译和安装：编译和安装NGINX并优化NGINX路径。
4 创建连接文件：运行“ nginx”命令以创建连接文件开始。
5 配置：检查Nginx配置文件以查看安装是否成功。
5 PHP编译并安装1 选择PHP模块：配置网页的动态和静态分离，然后选择PHP的FPM模块来处理PHP请求。
2 依赖性安装：安装PHP依赖关系软件包。
3 编译和安装：编译和安装PHP，然后安装并配置PHFFPM模块。
4 添加开始设置：添加PHPFPM启动设置。
6 nginx支持PHP集成配置。
完成NGINX和PHPFPM的集成配置，以便NGINX可以正确处理PHP请求。
7 DEDECMS1 分发，安装，安装和安装仓库出版社：访问Dreamweaver的官方网站以下载安装软件包，并用指定的服务器目录将其解压缩。
2 访问安装程序：通过浏览器访问服务器IP，然后启动Dedecms Installer。
3 数据库配置：根据提示配置数据库信息并完成安装。
4 访问网站：访问网站的主页和前台，根据需要构建网站。
8 构造灵活的管理：构造后，Dedecms系统提供了灵活，高效且易于 - 管理网站配置平台，以满足各种用户的需求，例如单个网站管理员，公司和学校。

linux上安装Anaconda并创建一个虚拟环境

在Linux服务器上构建Anaconda虚拟环境可以提高开发效率和资源隔离。
首先，检查服务器所需的权限和资源，然后通过网络下载Anaconda安装程序包。
安装程序包在服务器的特定目录中。
安装过程首先运行“ bashanaconda3 -2 01 9 .03 -linux-x8 6 _6 4 .sh”命令。
遵循“安装指南”，然后选择“是”检查其他路径。
确认安装Anaconda后，通过版本2 .7 的“ Python”命令检查Python版本。
接下来，您需要确保可以通过一系列任务使用Conda。
如果您发现Conda不可用，则'echo'ecportpath =“/home/wxy/wxy/anaconda3 /bin：$ path：$ path” >>〜/.bashrc'和`source〜/.bashrc'必须修改环境变量并检查conda功能是否正常。
创建一个Python 3 .7 虚拟环境，以分开某些项目依赖性并改善发展独立性。
````condactee-npy3 7 python = 3 .7 ''命令创建指定的环境。
查看“ condaenvlist”命令创建的环境列表。
激活生成的虚拟环境，并使用“ condaactivatepy3 7 ”命令进入环境。
Conda命令在虚拟环境中安装的所有软件包与系统级别的Python无关，即使重新安装了Python环境，也不会受到干扰。
当您终止虚拟环境时，请运行“固定”命令，以返回系统的基本Python环境。
通常，找到通往位于环境“ bin/python”路径中“〜/anaconda2 /envs”目录中的虚拟环境高管的方法。
了解此路径对于使用Pychaarm等集成开发环境的远程汇编尤其重要。
总之，使用Anaconda在Linux中创建，删除，激活和终止虚拟环境的命令如下。
您可以安装anaconda并使用conda命令。
环境：`andacreaate-npy3 7 python = 3 .7 `。
环境删除：`condaremove-npy3 7 -全部。
输入环境：`condaactivatepy3 7 `。
退出环境：“工作激活”。
通过执行上述步骤，Linux用户可以有效地使用Anaconda来构建孤立的Python开发环境，以提高发展效率和资源管理。