【在英伟达nvidia的jetson-orin-nx和PC电脑ubuntu20.04上-装配ESP32开发调试环境-基础测试】1、概述2、实验环境3、物品说明4、参考资料与自我总结5、实验过程1、创建目录2、克隆下载文件3、拉取子目录安装和交叉编译工具链等其他工具4、添加环境变量6、将样例文件拷贝到桌面目录7、使用get_idf环境变量8、==根据自己实际模块型号==设置芯片9、编译过程10、下载过程11、结果验证6细节部分（1）变通，更改操作顺序（2）报错：输入gitee账号和密码（3）变通：使用串口工具（4）尝试跟驱动端口权限5、错误：无法下载或不到端口6、在Linux下或者jetson下
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama27B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu22.04及NVIDIACUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为/home/username）为当前目录。安装NVIDIACUDA工具NVIDIA官方已经提供在Ubuntu22.04中安装CUDA的官方文档。本文稍有不同的是我们安装的是CUDA11.8而不是最新的CUDA版本。这是因为目前PyTorch2.0的稳定版还是基于CUDA11.8的，而在实际各种部署中笔者发现按照PyTorch2.0稳定版来锚定CUDA
无向有权图之最小生成树问题前10章我们讲解地都是无向无权图，本章我们将讲解无向有权图，以及无向有权图的经典问题：最小生成树问题(MST:MinimumSpanningTree)1~2无向有权图的实现主要是用TreeMap代替了无向无权图的TreeSet本节用到的图上面的graph.txt对应的图如下：最终的代码无向带权图的基本表示读取无向带权图测试类3最小生成树和Kruskal算法什么是生成树用n-1条边把含有n个顶点的图连接起来就形成了图的生成树,一个图一般都有很多个不同的生成树的两个生成树如下：什么是最小生成树在有权图中，不同的n-1条边形成的不同生成树其权总和一般也就不同，权值总和最小的
Postgresql数据库启用SSL1.启用需要文件2.Navicat使用SSL2.1报错2.2解决3.SpringBoot使用SSL3.1报错3.2解决4.疑问1.启用需要文件使用SSL需要的3个文件：客户端密钥：postgresql.key客户端证书：postgresql.crt根证书：postgresqlroot.crt2.Navicat使用SSL2.1报错未配置时报错2.2解决配置完成后连接正常3.SpringBoot使用SSL3.1报错未配置SSL的配置文件内容driver-class-name:org.postgresql.Driverurl:jdbc:postgresql://l
Mininet是由一些虚拟的终端节点（end-hosts）、交换机、路由器连接而成的一个网络仿真器，它采用轻量级的虚拟化技术使得系统可以和真实网络相媲美。它可以很方便地创建一个支持SDN的网络：host就像真实的电脑一样工作，可以使用ssh登录，启动应用程序，程序可以向以太网端口发送数据包，数据包会被交换机、路由器接收并处理。有了这个网络，就可以灵活地为网络添加新的功能并进行相关测试，然后轻松部署到真实的硬件环境中。目录1.安装ubuntu镜像2.解决ubuntu系统安装出现问题①运行ifconfig出现错误②不能sudoaptinstallnet-tools③无法联网3.部署
ubuntu18.04（linux)安装绿联ac650无限网卡(cm448)驱动踩了一些坑所以特地记录下来，供各位参考0.插入无线网卡1.官网下载驱动文件并右键提取到此处（或者打开终端使用解压命令）驱动链接：绿联驱动下载,提供蓝牙适配器驱动下载,绿联USB百兆千兆网卡驱动下载,USB外置显卡驱动下载,RS232驱动下载,绿联产品安装包等下载官网上找到cm448-20204下载并解压2.进入解压文件目录/USB无线网卡RTL8811CU芯片驱动（Windows+Linux系统）/Linux/RTL8821CU_RTL8731AU_WiFi_linux_v5.12.0.4-1-g9241a6516
【Linux】Ubuntu20.04版本配置pytorch环境2023.09.05【教程】文章目录【Linux】Ubuntu20.04版本配置pytorch环境2023.09.05【教程】一、安装Anaconda虚拟环境管理器二、创建虚拟环境并激活三、anaconda取消默认激活虚拟环境四、安装Pytorch四、测试pytorchReference一、安装Anaconda虚拟环境管理器首先进入Anaconda官网下载linux版本的安装文件Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh，进入安装文件路径，运行下面的脚本进行安装bashAnaconda3-2023.07-
文章目录方式一：version.txt查看CUDA版本方式二：nvcc命令查看CUDA版本方式三：查看Ubuntu最高支持的CUDA版本方式一：version.txt查看CUDA版本在命令行使用cat命令查看CUDA的version.txt文件，可以查看CUDA版本。输入：cat/usr/local/cuda/version.txt输出：内容如下，可以看出CUDA的版本为11.6{"cuda":{"name":"CUDASDK","version":"11.6.20220110"}}可以看出，CUDA的版本为11.6方式二：nvcc命令查看CUDA版本在命令行使用nvcc-V，查看CUDA版本
安装前提：1、显卡驱动安装。先确保你已经安装了NVIDIA的显卡驱动。你可以通过运行nvidia-smi命令来检查驱动是否已经安装。如果驱动已经安装，这个命令会显示你的GPU的详细信息。2、安装docker。确保docker已经正确安装。安装NVIDIA-docker你可以运行以下命令来安装：#添加NVIDIA的GPGkeycurl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd-#添加NVIDIA-docker的repositorydistribution=$(./etc/os-release;echo$ID$V
【简介】由于服务器的IP是内网地址，所以无法从公网直接访问服务器。要想远程访问服务器，最简单的办法就是将服务器映射到公网IP，然后通过公网IP加端口号的方式进行访问。 实验要求与环境 OldMei集团深圳总部部署了一台服务器，用来对所有内网的设备进行管理。为了方便管理员在任何位置都能访问，启用了远程桌面功能。上班时间，管理员在公司内网可以通过远程桌面登录服务器。下班时间，管理员也希望能在家中电脑远程登录公司的服务器，进行应急管理。 根据前面三篇文章的介绍，我们已经在桌面上创建了模拟远程访问平台。这里不再叙述。我们直接操作。 管理员在家里将笔记本电脑配置为家中宽带上网。 通过公网I
