本篇文章开始给大家介绍Docker，这个是我非常喜欢的一个服务，介绍给大家，希望大家也能喜欢！目录何为容器Docker环境安装部署一、yum安装（CentOS7.9）二、rpm包安装（CentOS）三、卸载docker环境四、安装指定的docker版本五、Ubuntu安装docker环境六、使用deb安装docker七、Ubuntu卸载docker环境八、二进制安装docker在Linux系统（CentOS，Ubuntu）1、部署流程2、二进制部署脚本Docker镜像管理基础一、查看镜像二、给镜像打标签三、本地镜像迁移（导入导出）四、下载镜像五、删除镜像六、自定义镜像容器管理常用命令一、查看容
文章目录一、概念二、常用npm命令：三、常见问题四、相关链接一、概念npm（NodePackageManager）是Node.js的包管理器，用于安装、管理和分享Node.js包。以下是npm的详细概念介绍：包（Packages）：在npm中，包是指包含JavaScript代码、依赖项、配置文件等的代码库。这些代码库可以通过npm进行分发和共享。依赖管理：npm可以帮助您管理项目的依赖关系。当您安装一个包时，npm会自动解析并安装该包所依赖的其他包。这使得项目的依赖关系更加清晰和易于管理。版本控制：npm支持各种版本控制机制，如语义版本（semver）和特定版本。这使得您可以在项目中指定所需的
git常用命令详解Git是一个分布式版本控制系统，用于追踪文件的变化并协作开发。以下是一些常用的Git命令及其详细说明：初始化仓库：gitinit说明：在当前目录下初始化一个新的Git仓库。克隆仓库：gitclonerepository_url>说明：从远程仓库克隆一份代码到本地。添加文件到暂存区：gitaddfile>说明：将文件或目录添加到Git暂存区，准备提交。提交更改：gitcommit-m"commitmessage"说明：提交已经暂存的文件到本地仓库，-m后面是提交的简要说明。查看状态：gitstatus说明：查看工作区和暂存区的状态，显示已修改、已暂存等信息。查看提交历史：git
新建Topic./kafka-topics--zookeeper166.188.xx.xx--create--topicflink_source--partitions1--replication-factor1replication-factor：指定副本数量partitions：指定分区删除Topic./kafka-topics--zookeeper166.188.xx.xx--delete--topicflink_source查看所有Topic./kafka-topics--zookeeper166.188.xx.xx--list查看指定Topic详情./kafka-topics--zo
Git面试题一、配置操作1.全局配置gitconfig--globaluser.name'你的名字'gitconfig--globaluser.email'你的邮箱'2.当前仓库配置gitconfig--localuser.name'你的名字'gitconfig--localuser.email'你的邮箱'3.查看global配置gitconfig--global--list4.查看当前仓库配置gitconfig--local--list5.删除global配置gitconfig--unset--global要删除的配置项6.删除当前仓库配置gitconfig--unset--local要删除
本文分享自天翼云开发者社区《RPM常用命令以及组合使用场景》，作者:邬祥钊 当涉及到管理基于RedHat系的Linux系统时，RPM(RedHatPackageManager)是一个常用的软件包管理器。以下是一些常用的RPM命令以及它们的组合使用场景：常用命令：1.rpm-ivhpackage.rpm：安装一个新的软件包，其中"-i"代表安装，"-v"表示显示详细信息，"-h"显示进度条。2.rpm-Uvhpackage.rpm：升级一个已有的软件包，其中"-U"代表升级，其余参数与上述相同。3.rpm-epackage_name：删除一个软件包，其中"-e"代表卸载。4.rpm-qa：列出
最近使用conda遇到一个报错，特地写下来分享一下。事情是这样的。我使用conda新建了一个环境：condacreate-nblast_env然后，在使用下面的命令进入这个环境时，报错。使用的命令：condaactivateblast_env报的错误：CondaError:Run'condainit'before'condaactivate'在网上搜索了很多方法，都没有用，之后重新用以下命令更新了环境，报错解决。source~/.bashrc特此记录。
今天又踩坑了，很好，保持住这里总结一下解决方案(卷积神经网络图像识别艰难起步ing)第一个是Anaconda的环境导入python解释器的时候死活导不进去，，，这个图是解决之后的，PythonInterpreter里面多了一个自己建的pytorch环境之前直接在AddNewInterpreter里面添加CondaEnvironment(D:\install_work\Anaconda\Scripts\conda.exe)，找到虚拟环境之后按ok，得，什么都没有那具体是怎么解决的呢先说结论：无法导入的原因是conda的版本过低（4.5的版本居然不行），在anacondaprompt里面输入con
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录本文是个人的conda学习小结一、conda介绍（minconda）二、conda命令1.conda具体命令1.1conda帮助三、condainfo1、查看所有的信息2、查看基础环境的路径3、列出当前所存在的所有的conda环境4、列出所有环境变量5、查看令牌所有公开通道四.condacreate1、创建conda环境2、进入conda环境3、查看具体包4、退出环境5、根据地址创建conda环境6、克隆（复制）现有环境7、创建新环境并安装多个包五、condainstall六、condaremove七、condaclean
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