写在前面本期内容：用python的tkinter实现粒子烟花秀！环境需求python3.11.4及以上PyCharmCommunityEdition2023.2.5pyinstaller6.2.0（可选，这个库用于打包，使程序没有python环境也可以运行，如果想发给好朋友的话需要这个库哦~）【注】python环境搭建请见：https://want595.blog.csdn.net/article/details/134586653pyinstaller使用教程见：https://want595.blog.csdn.net/article/details/134106807
本文分享自华为云社区《nginx.conf以configmap文件形式挂载到nginx容器中以及subpath使用场景》，作者：可以交个朋友。背景nginx.conf通过configmap文件形式挂载到容器内，可以更加方便的修改nginx.conf配置方案简介将配置文件nginx.conf以configmap文件的方式挂载到容器中。为了更通用，可以将使用主nginx.confinclude指定xx.conf方式，主nginx.conf作为一个cm，具体xx.conf对应一个cmconfigmap可以通过ENV环境变量和文件两种方式挂载到容器中，修改configmap后容器中对应的ENV环境变量
目录前言什么是科技数？如何判断一个数字是否是科技数？ 分割数字并计算平方Python实现科技数检测的示例代码科技数的应用场景 1.数字游戏 2.数据处理 3.算法优化 4.数据结构设计总结 前言科技数（TechNumber）是一种在数学上具有一定特殊性质的数字。在本文中，我们将详细探讨什么是科技数，如何判断一个数字是否是科技数，以及如何使用Python编程语言实现相关算法。什么是科技数？科技数是指一个数字的平方的前半部分加上后半部分等于这个数字本身。具体地说，一个n位数的平方如果可以分成两部分，使得这两部分的和等于原始的n位数，那么这个数字就是一个科技数。例如，对于数字3025：3025的平方
./configure--with-http_image_filter_modulelocation/{roothtml;indexindex.htmlindex.htm;if($arg_w=""){set$arg_w'-';}if($arg_h=""){set$arg_h'-';}image_filterresize$arg_w$arg_h;image_filter_jpeg_quality95;}访问:123456.jpeg?w=200&h=200
1）介绍GitHub：https://github.com/apache/incubator-answerAnswer问答社区是在线平台，让用户提出问题并获得回答。用户可以发布问题并得到其他用户的详细答案、建议或信息。回答可以投票或评分，有助于确定有用的内容。标签和分类帮助组织内容，用户可赚取声誉和排名，激励积极参与。社区通常有规则，确保行为和内容质量。搜索功能使用户可以查找以前的问题和答案。一些社区具有社交元素，如私信和评论。问答社区有助于知识共享、问题解答和互动交流，国内外知名的问答社区有知乎、Quora、StackExchange、Reddit等。2）简览Answer是一个有助于建立问答
Docker版Jellyfin手动安装插件目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器id切换到容器目录下复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中重启容器后就能在插件中看到了目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器idsudo-idcokerps#查询运行中的容器切换到容器目录下dockerexec-it容器idbash复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中cp-r/volume1/文件/Jellyfin/InfuseSync-jellyfin-1.4.2/config/plugins/InfuseSync-jellyf
报错内容：mediaTypeinmanifestshouldbe'application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json'not'application/vnd.oci.image.manifest.v1+json'报错原因:ubuntu最新的镜像可能支持的协议版本比较高，本地的docker协议不支持，所以下载ubuntu前面的版本解决方法：1、查询ubuntu有哪些相关镜像dockersearchubuntu2、下载适合的ubuntu镜像dockerpullubuntu-upstart
随着ChatGPT和openSora的热度剧增,大语言模型时代,开启了AI新篇章,大语言模型的应用非常广泛，包括聊天机器人、智能客服、自动翻译、写作助手等。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务,目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama2Llama2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama2同时需要借助一个框架Ollama.Ollama是一个强大的框架，设计用于在D
目录一、前言二、现在开始分享一下安装历程:一、前言最近写了个项目，前端还没写，需要部署到服务器给女朋友实现前端，可是不熟悉Linux的我，蹑手蹑脚，真的是每一步都是bug，可谓是步步维艰，对世界很绝望，曾经怀疑自己的服务器有问题，甚至一度怀疑是自己的DaoBanIDE有问题，历时两天一夜，终于……部署好了。二、现在开始分享一下安装历程:1.购买一个服务器或者安装虚拟机（有点像废话）2.安装docker（可以使用yum安装）tips：安装好docker之后需要配置一下,输入下面这行代码，进入docker配置文件，在ExecStart=后添加配置，远程访问docker的端口为2375sos：如果是
本次在虚拟机中执行操作首先第一步：准备好三台节点，设置好静态ip地址，记住三台ip地址，我这边演示的ip地址分别为： 192.168.125.101 master192.168.125.102 node1192.168.125.103 node2其中三台名字命名方式为：hostnamectlset-hostnamemaster#此命令在master节点中执行，两台node机器同理 接下来正式进行docker安装操作，三台机器同时操作，不要只执行一个节点机器1：关闭防火墙：$systemctlstopfirewalld$systemctldisablefirewalld2：关闭selinux：$
