linuxnginx配置stream后启动报异常/usr/lib64/nginx/modules/ngx_stream_module.so:undefinedsymbol:SSL_CTX_set_options一、背景/遇到的问题二、问题记录三、解决方法1、本地环境2、操作步骤其他版本历史一、背景/遇到的问题1、nginx做TCP转发，配置stream相关后启动nginx报异常：nginx:[emerg]dlopen()“/usr/lib64/nginx/modules/ngx_stream_module.so”failed(/usr/lib64/nginx/modules/ngx_strea
linuxnginx配置stream后启动报异常/usr/lib64/nginx/modules/ngx_stream_module.so:undefinedsymbol:SSL_CTX_set_options一、背景/遇到的问题二、问题记录三、解决方法1、本地环境2、操作步骤其他版本历史一、背景/遇到的问题1、nginx做TCP转发，配置stream相关后启动nginx报异常：nginx:[emerg]dlopen()“/usr/lib64/nginx/modules/ngx_stream_module.so”failed(/usr/lib64/nginx/modules/ngx_strea
这是一个系列文章的第三篇文章。之前的两篇文章如下：Elasticsearch：Datastreams（一）Elasticsearch：Datastreams（二）在今天的文章中，我将详述如何修改datastrram的mappings以及它的设置。每个数据流都有一个匹配的索引模板。此模板中的映射和索引设置应用于为流创建的新后备索引。这包括流的第一个后备索引，它是在创建流时自动生成的。在创建数据流之前，我们建议你仔细考虑要在此模板中包含哪些映射（mappings）和设置（settings）。如果你以后需要更改数据流的映射或设置，你有几个选择：向数据流添加新的字段映射更改数据流中的现有字段映射更改数
基于Docker的深度学习环境部署1.什么是Docker？2.深度学习环境的基本要求3.Docker的基本操作3.1在Windows上安装Docker3.2在Ubuntu上安装Docker3.3拉取一个pytorch的镜像3.4部署自己的项目3.5导出配置好项目的新镜像4.分享新镜像4.1将镜像导出为tar分享给他人4.2或者将镜像推送到云仓库5.使用新镜像6.跨平台造成nvidia-smi不可用的问题6.1确认是该问题6.2win2linux问题如何解决？6.2.1手动创建软链接6.2.2使用Dockfile自动完成6.3linux2win问题如何解决？6.3.1在WSL使用时手动删除软链接
记录：对于tensorflow环境配置，即使替换了M1适配的anaconda，使用苹果官方适配m1的tensorflow安装命令，仍旧出现各种问题，可见现在的M1版anaconda还是存在很大问题。所以在屡次不服气的碰壁下我还是改用了miniforge3…真香！so，建议使用miniforge3管理，miniforge3可以理解成miniconda/annoconda的社区版，提供了更稳定的对M1芯片的支持。使用miniforge3可成功安装支持m1版的tensorflow及pytorchMPS介绍（MacM1芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于
审查Java8StreamAPI设计，我对Stream.reduce()上的通用不变性感到惊讶论据:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BinaryOperatorcombiner)同一个API的一个看似更通用的版本可能对U的各个引用应用了协变/逆变。，如:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BiFunctioncombiner)这将允许以下情况，目前这是不可能的://Assumingwewanttoreusethesetoolsallovertheplace:BiFunctionnumberAdd
审查Java8StreamAPI设计，我对Stream.reduce()上的通用不变性感到惊讶论据:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BinaryOperatorcombiner)同一个API的一个看似更通用的版本可能对U的各个引用应用了协变/逆变。，如:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BiFunctioncombiner)这将允许以下情况，目前这是不可能的://Assumingwewanttoreusethesetoolsallovertheplace:BiFunctionnumberAdd
使用Stream.of创建通用流非常方便，但是如果我想创建一个Stream怎么办？只有一个元素？假设我有:String[]tropicalFruits=newString[]{"pineapple","banana","mango"};String[]fruits=newString[]{"melon","peach","apple"};然后Stream.of(tropicalFruits,fruits)产生Stream的两个元素。如何为单个元素的流实现相同的效果？如果我尝试:StreamfruityStream=Stream.of(tropicalFruits);我明白了:Error
使用Stream.of创建通用流非常方便，但是如果我想创建一个Stream怎么办？只有一个元素？假设我有:String[]tropicalFruits=newString[]{"pineapple","banana","mango"};String[]fruits=newString[]{"melon","peach","apple"};然后Stream.of(tropicalFruits,fruits)产生Stream的两个元素。如何为单个元素的流实现相同的效果？如果我尝试:StreamfruityStream=Stream.of(tropicalFruits);我明白了:Error
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