在启动Docker的容器时，会出现报错：Errorresponsefromdaemon:driverfailedprogrammingexternalconnectivityonendpointXXX（端口映射或启动容器时报错）如下：原因：在我们启动了Docker后，我们再对防火墙firewalld进行操作，就会发生上述报错，详细原因：docker服务启动时定义的自定义链DOCKER，当centos7firewall被清掉时，firewall的底层是使用iptables进行数据过滤，建立在iptables之上，这可能会与Docker产生冲突。当firewalld启动或者重启的时候，将会从ipt
已解决Wtensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64]Couldnotloaddynamiclibrary‘cudart64_110.dll’;dlerror:cudart64_110.dllnotfoundItensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29]IgnoreabovecudartdlerrorifyoudonothaveaGPUsetuponyourmachine.importtensorflow.contrib.layersaslayersModuleN
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uniApp微信小程序CI机器人自动化部署1.微信公众平台上，在开发设置里面小程序代码，将上传代码的服务IP地址填充下，生成一个上传秘钥下载下来2.将下载的秘钥文件放在uni-cli项目的根目录下3.npm微信官方的miniprogram-ci模块constci=require('miniprogram-ci')constpath=require('path')//需要用到项目目录文件constproject=awaitnewci.Project({appid:appid,//appidtype:'miniProgram',projectPath:path.resolve(__dirname,
don’thavewritepermissionsforthe/System/Library/Frameworks/Ruby.frameworksudogeminstallsigh或sudogeminstall-n/usr/local/bincocoapods--pre出现：apple@CQIMAC-L1A9Q05R~%sudogemupdate--systemPassword:Updatingrubygems-updateFetchingrubygems-update-3.4.14.gemSuccessfullyinstalledrubygems-update-3.4.14Parsingdo
前言大家好，我是林三心，用最通俗易懂的话讲最难的知识点是我的座右铭，基础是进阶的前提是我的初心。个人网站的部署相信很多前端兄弟都买过服务器，并且把自己的个人项目部署到服务器上，就比如我最近在搞个人的博客网站，我用的是腾讯云的服务器，前端用的是vuepress去进行当做博客的框架但是我每次部署到服务器都要分为几步：提交代码本地打包，并压缩成zip登录服务器宝塔，上传zip解压到指定目录这样才能在网站上看到我部署后的成果图片能否实现自动化我需要手动做这么多事情？那我能不能用某些方式，做到自动化呢？比如：我只需要做：提交代码自动化：打包、zip、上传、解压也就是我只需要提交代码，剩下的事情自动化都帮
目录1.查看显卡版本命令：2.更新驱动：2.1下载显卡驱动2.2安装前配置2.3安装显卡驱动3.下载更换cuda版本：3.1下载cuda：3.2安装过程中遇到一些选项，同意协议accept3.3vi~/.bashrc末端加上配置信息参考连接：1.查看显卡版本命令：nvidia-smi：GPU驱动版本，driverAPI（支持的最高cuda版本）。watch-n1nvidia-smi：动态监控显卡状态。nvcc-V：cuda版本，timeAPI（运行时API）。2.更新驱动：2.1下载显卡驱动查看自己的显卡信息：lspci|grep-invidia 根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适
nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver原因及解决方案过了一段时间重新登录linux系统，发现nvidia用不了了，发现是由于重启服务器，linux内核升级导致的。解决方案：1.打开终端，输入nvcc-V检查驱动和cuda，发现是都有的2.查看已安装的驱动版本信息ls/usr/src|grepnvidia可以查到我的驱动版本是nvidia-470.743.安装dkmssudoapt-getinstalldkms如果此时权限不够，切换到root用户。切换方法：（1）输入sudop
Docker容器中使用NvidiaGPU报错docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].问题出现我们知道，想要在docker19及之后的版本中使用nvidiagpu已经不需要单独安装nvidia-docker了，这已经被集成到了docker中。相必大家也知道，要使用宿主机的GPU，需要在dockerrun的时候添加--gpus[xxx]参数。但是，在我们刚刚安装好docker并构建好镜像之后，直接这样运行是有问题的，即：dockerrun-it--gpusallimage
本文主要参考这里1’2的解析和linux源码3。此处推荐一个可以便捷查看linux源码的网站bootlin4。更新：2022/02/19驱动|Linux|NVMe不完全总结NVMe的前世今生从系统角度看NVMe驱动NVMeCommandPCI总线从架构角度看NVMe驱动NVMe驱动的文件构成NVMeDriver工作原理core.cnvme_core_initalloc_chrdev_regionclass_createnvme_dev_fopsnvme_dev_opennvme_dev_releasenvme_dev_ioctlNVME_IO_RESETNVME_IOCTL_SUBSYS_RE
