最近，我发现了一个超级强大的人工智能学习网站。它以通俗易懂的方式呈现复杂的概念，而且内容风趣幽默。我觉得它对大家可能会有所帮助，所以我在此分享。点击这里跳转到网站。文章目录1.本地环境检查1.1安装docker1.2下载Dashdot镜像2.部署DashDot应用3.本地访问DashDot服务4.安装cpolar内网穿透5.固定DashDot公网地址本篇文章我们将使用Docker在本地部署DashDot服务器仪表盘，并且结合cpolar内网穿透工具可以实现公网实时监测服务器系统、处理器、内存、存储、网络、显卡等，并且拥有API接口。DashDot是一款简单、实用的开源现代服务器仪表盘，主要应用
问题：一环境主机重启后，查看kubelet日志经常有大量无法回收镜像文件报错，会导致kubelet的pleg不健康，从而导致kubelet发生重启。报错如下：解决办法解决方法一：systemctlstopdockersystemctlstopkubeletsystemctlstartdockersystemctlstartkubelet解决方法二：在kubelet的kubelet.service文件中，添加如下参数：[Unit]After=docker.service原因总结：主机重启后，kubelet比docker先启动，会对不健康的pod进行一个资源回收的过程，这个时候docker还没正常
文章目录初识DockerDesktopforWindows10DockerDesktopforWindows的安装步骤第一步下载DockerforWindows安装程序第二步安装DockerDesktopforWindows第三步启动重新点击桌面图标，启动dockerdesktopDockerDesktop使用的简单介绍停止，或者删除运行容器记录如果你还想做一些其他的操作：获取一个新的镜像，以mysql镜像为例一个正常启动mysql容器的实例注意成功的方式删除容器记录以上就是我初次使用DockerDesktop的操作记录，更多的操作使用还需继续探索，到此结束。初识DockerDesktopfo
在本章中，我们将详细介绍如何为AI大模型的开发搭建本地环境。我们将从背景介绍开始，然后讲解核心概念与联系，接着深入了解核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。在此基础上，我们将提供具体的最佳实践，包括代码实例和详细解释说明。最后，我们将探讨实际应用场景、推荐工具和资源，并总结未来发展趋势与挑战。在附录部分，我们还将回答一些常见问题。1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，越来越多的大型AI模型应运而生。这些模型在各个领域都取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。为了更好地开发和优化这些模型，研究人员和工程师需要搭建一个合适的开发环境。本章将重点介绍如何配置本地环境，以便
我的aspnetcoredocker项目构建，但是当我单击docker按钮（或按F5）运行时，我会得到SeverityCodeDescriptionProjectFileLineSuppressionStateErrorMSB4018The"PrepareForLaunch"taskfailedunexpectedly.Microsoft.DotNet.Docker.CommandLineClientException:Creatingnetwork"dockercompose1627893588_default"withthedefaultdriverBuildingpswebapiServ
今天来带大家从0开始搭建一个vue3版本的后台管理系统。一个项目要有统一的规范，需要使用eslint+stylelint+prettier来对我们的代码质量做检测和修复，需要使用husky来做commit拦截，需要使用commitlint来统一提交规范，需要使用preinstall来统一包管理工具。下面我们就用这一套规范来初始化我们的项目，集成一个规范的模版。1.1环境准备nodev16.14.2pnpm8.0.01.2初始化项目本项目使用vite进行构建，vite官方中文文档参考：cn.vitejs.dev/guide/pnpm:performantnpm，意味“高性能的npm”。pnpm由
Hadoop运行模式主要包括三种：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。1.本地模式（Local/StandaloneMode）：在这种模式下，Hadoop作为一个独立的系统运行，不依赖于外部资源或网络连接。它可以在单个服务器上运行，数据通常存储在本地的HDFS（HadoopDistributedFileSystem）上。这种模式适合用于学习和开发阶段的调试，因为它不需要额外的配置和管理。2.伪分布式模式（Pseudo-DistributedMode）：在这种模式下，Hadoop仍然是一个独立的系统，但它通过模拟分布式环境的各个组件来运行。这意味着数据会被存储在HDFS上，但是所有的工作流
一、安装docker1、更新软件包sudoaptupdatesudoaptupgrade2、安装docker依赖apt-getinstallca-certificatescurlgnupglsb-release3、添加Docker官方GPG密钥curl-fsSLhttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg|sudoapt-keyadd–结果如下：4、添加Docker软件源sudoadd-apt-repository"deb[arch=amd64]http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubu
基础环境配置，不再详细描述；学习交流可联系博主。安装go安装docker安装docker-compose清空历史dockerimagesdockersystemprune--all 安装fabric最新版fabric2.4①拉取fabricgitclonehttps://gitee.com/hyperledger/fabric.git②进入fabric下的scripts目录，在该目录下启动脚本：bootstrap.shcdfabric/scriptssudo./bootstrap.sh#该命令会下载官方提供的示例代码和镜像文件，然后进入漫长的等待。下载完毕后再scripts目录下会有fabri
搭建SonarQube（Developer）服务器背景环境介绍硬件介绍：外部安装：环境准备openjdk-17&openjre-17查看安装Java版本数据库postgresql-16.1SonarQube(Developer)调试开启端口界面访问查看系统背景之前出过一篇关于SonarQube社区版的镜像启动的方法，搭建SonarQube服务来检测代码，但是有些服务从开发版才支持，最低开发板（比如DevOpsPR集成），今天我们就来搭建一台开发版的SonarQube服务器。（除了社区版，其他版本是不支持镜像的）环境介绍硬件介绍：官方文档介绍：最小2核运行内存我们这里用的是2核4G的Ubuntu
