问题描述：日常巡检发现本地registry仓库磁盘爆满，如何解决？ 解决步骤分析：确定哪个文件或者目录爆满？什么原因引起的爆满？确认此目录或者文件作用？确认解决方式？配置预防手段直接上图，查看哪里满了？此处看出为/var/lib/docker/overlay2目录爆满看到这里应该心理应该有个概念：此次磁盘爆满和docker有关了，一般docker占用磁盘过多有以下几种情况（拿纸笔圈起来记）： 1.docker镜像占用磁盘空间过多 2.docker日志占用磁盘过多 3./var/lib/docker/overlay2下的容器文件过多（大部分是这种情况）往下看今天遇到
要么在docker环境内安装nvidia-driver但容易和外面的版本不一致导致各种报错versionmismatch之类的不如使用nvidia-docker，这是一个nVidia官方为了方便在docker镜像容器内使用gpu做的包：1.保证docker环境内没有nvidia驱动程序，防止后续配置出现驱动版本不一致的情况 找到你要使用gpu的镜像，进入镜像删除相关驱动包：sudoapt-get--purgeremove"*nvidia*"2.docker镜像外下载ubuntu-container-toolkit并安装并重启docker（要不然docker找不到刚装的toolkit）su
dockerhub提供的镜像部分支持arm64架构Dockerarm架构服务器拉取docker镜像，默认是arm架构 #dockerpullcentosUsingdefaulttag:latestlatest:Pullingfromlibrary/centos52f9ef134af7:PullcompleteDigest:sha256:a27fd8080b517143cbbbab9dfb7c8571c40d67d534bbdee55bd6c473f432b177Status:Downloadednewerimageforcentos:latestdocker.io/library/centos
饿了吗完成用户注册登录界面搭建axios之get请求axios之post请求跨域注册界面1.饿了吗完成用户注册登录界面搭建将端口号8080改为8081导入依赖，在项目根目录使用命令npminstallelement-ui-S，添加Element-UI模块-g：将依赖下载node_glodal全局依赖-d（依赖放在static/[]package.json的devDependencies里）：下载依赖到SPA工程中，不会参与打包-s（依赖放在static/[]package.json的dependencies里）：下载依赖到SPA工程中，会参与打包 登录+注册静态页实现：在src目录下创建vi
目录一、搭建Python环境1.1Python官网1.2下载Python1.2.1选择版本1.2.2选择平台1.2.3 下载安装文件（Windows&macOS）1.3安装环境1.3.1 Windows平台1.3.2macOS平台1.3.3Linux平台1.4验证安装是否成功二、选择IDE2.1 VisualStudioCode2.1.1安装必要扩展2.1.2安装可选扩展2.2 PyCharm2.3 IDLE2.3.1修改可选的设置一、搭建Python环境1.1Python官网Python的官网只有一个：WelcometoPython.org这个不要弄错，曾经有个假冒的网站，长得和Python
代码地址：https://github.com/nv-tlabs/GET3D本文使用了官方提供的docker镜像。目录配置docker新建docker容器安装并配置ssh（可选）（可选）配置conda软链接安装tmux（可选）配置python默认使用上面这个python3安装需要的东西（可选）如果没有pip和conda安装python包运行inference代码结果：用meshlab查看用blender查看training代码运行NinjaisrequiredtoloadC++extensionsinPycharm数据集生成tensorboard报错log结构：个人需要的其他内容配置docke
在Docker中，您可以通过两个步骤将容器打包成镜像，并将该镜像保存到本地文件系统中。以下是具体步骤：将容器提交为镜像：使用dockercommit命令可以将现有的容器状态保存为新的镜像。这个过程类似于创建一个镜像的快照。假设您的容器名称是your-container-name，您想要创建的新镜像名为your-new-image-name。命令格式如下：dockercommityour-container-nameyour-new-image-name这条命令会创建一个新的镜像your-new-image-name，它包含了your-container-name容器当时的状态。将镜像保存到本地
一、部署方式对比MongoDB有三种集群部署模式，分别为主从复制（Master-Slaver）、副本集（ReplicaSet）和分片（Sharding）模式。Master-Slaver是一种主从副本的模式，目前已经不推荐使用。ReplicaSet模式取代了Master-Slaver模式，是一种互为主从的关系。ReplicaSet将数据复制多份保存，不同服务器保存同一份数据，在出现故障时自动切换，实现故障转移，在实际生产中非常实用。Sharding模式适合处理大量数据，它将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，所有服务器数据的总和即为整个数据集。Sharding模式追求的是高性能，而且是三种集
目录1.确保正确安装好docker2.安装mysql镜像3.创建容器（设置端口映射、目录映射）1.确保正确安装好docker安装教程：阿里云ECS(CentOS镜像)安装docker-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_62262918/article/details/135686614?spm=1001.2014.3001.55012.安装mysql镜像这里安装8.0，可以改成5.7，以及任意版本，或者改成latest安装最新版安装命令：dockerpullmysql:8.0查看已安装镜像：dockerimages镜像下载完毕！3.创建容器（设置端口映射、目录映射）
本文介绍搭建一套简单的AI视觉训练环境的过程，作者也是刚开始接触机器视觉，现将学习过程中的搭建过程梳理下来分享给大家。创作过程实属不易，如不喜欢请轻轻绕过，如有建议无比欢迎，只愿我们共同进步。训练环境 1.概述 训练服务器基于docker容器进行深度学习环境的搭建，开发人员通过PyCharm、VSCode等开发环境连接至远程训练服务器的容器，利用训练服务器的GPU进行训练。 服务器操作系统：Ubuntu2.操作系统安装 训练服务器操作系统安装前，首先进行启动盘的制作，以下Ubuntu下载、启动盘制作环节均提前在自己的Windows工作机器上完成。2.1Ubuntu下载
