目录一、ssh的安装与启动1、安装2、启动服务器的SSH服务二、口令登录 1、登录命令2、验证过程3、登录失败：1、服务器变更+2、服务器IP变化三、免密登录（公钥登录）大致的三步0、准备工作（不一定要弄）1、客户端生成公私钥2、将公钥复制到服务器中3、第三步 4、第四步5、第五步6、第六步一、ssh的安装与启动1、安装 SSH分为客户端openssh-client和服务器openssh-server，可以利用以下命令确认电脑上是否安装了客户端和服务器。dpkg-l|grepssh 如果只是想远程登陆别的机器只需要安装客户端（Ubuntu默认安装了客户端），如果要开
首先先介绍一下各种安装软件的基本介绍和常见命令 基本介绍： Anaconda：是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。conda是包及其依赖项和环境的管理工具。pip是用于安装和管理软件包的包管理器。 PyTorch：是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。同时完全支持gpu。 Pycharm是python的集成开发环境。 常见命令： anaconda常见命令condai
本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索郭霖即可关注，每个工作日都有文章更新。说实话，这是一篇我早就应该写的文章，我也不知道为什么我能拖这么久。但好像从来也没有读者朋友们催我写过这类文章，这为我的拖更提供了很好的理由。为什么说我早就应该写这篇文章了呢？主要还是因为去年年底的时候，OpenAI推出了一个火遍全球的爆炸性产品，ChatGPT。在此之前，我都从来不认为OpenAI跟微软会有什么关系。直到后来我查询了一下OpenAI的股权结构，才发现微软的持股比例竟然高达49%，是OpenAI的最大单一股东。这就不奇怪为什么谷歌百度看到ChatGPT后如临大敌一般了。并且马斯克
一、使用Anaconda创建Python虚拟环境1.使用cmd创建虚拟环境在cmd中输入命令：condacreate-nyour_env_namepython=3.7其中：your_env_name为要创建的虚拟环境名，python=3.7为指定python版本为3.7，不加则默认为Anaconda的python版本输入命令后，需要输入一个y并回车。输入完成后，一个python虚拟环境就创建好了。2.查看虚拟环境有时候我们需要查看我们的虚拟环境，可以在cmd里面输入：condaenvlist就可以查看所有的python虚拟环境了。如下图所示，目前共有两个虚拟环境*号表示目前所处的环境位置3.激
就在11.10号早上，ChatGPT已经偷摸的把GPTs功能，开放给所有尊贵的Plus用户了。随着这波的功能开放，界面也是改了不少。点击左侧的Explore或者左下角的用户处，就可以直接进入新的GPTs功能：这里可以看到我们自己创建的GPT，下面呢还有OpenAI官方出品的GPTs：不过这些官方的，目前看起来更像是一个个的提示词包，貌似没啥惊艳的，毕竟现在谁还没个提示词市场呢点击CreateaGPT之后，会进入GPTs的创建页面，左侧是GPTBuilder，右边是实时的预览：左边这个Builder很有意思，可以以交互的形式，实时创建我们自己的GPT。就像C语言的编译器gcc是C语言写的一样，现
SpringBoot与Kafka从零开始整合指南准备工作创建项目SpringBoot与Kafka的初次邂逅配置生产者消费者模拟测试消息处理生产者发送消息消费者处理消息自定义序列化器主页传送门：📀传送准备工作Springboot:｜基于Spring的开源框架，用于简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程特性:｜快速开发、轻量级、无代码生成和独立运行等特性优势:｜简化配置，提供自动配置，减少开发时间应用场景：｜适用于微服务架构、云原生应用等场景环境搭建安装jdk:｜安装适合的JDK版本，为SpringBoot和Kafka提供运行环境安装Maven：｜安装Maven，为SpringBoot项目提
部队三维数字沙盘电子沙盘虚拟现实模拟推演大数据人工智能开发教程第15课现在不管什么GIS平台首先要解决的就是数据来源问题，因为没有数据的GIS就是一个空壳，下面我就目前一些主流的数据获取方式了解做如下之我见（主要针对互联网上的一些卫星图，和一些矢量瓦片图） https://blog.csdn.net/m0_37738114/article/details/80452485 在这之前大家先看看这个，上面介绍了网络上目前主流的互联网平台所使用的座标系。以及这个目前很多使用的纠偏方法https://www.wandouip.com/t5i238176/ 不过上面详细说明了关于算法纠偏的精度问题，
下载安装anaconda时，为了不占用C盘空间，我选择安装路径在D盘，但是新建的虚拟环境总是在C盘中的用户目录下，如下图-1所示，尝试解决了很多次，将最终我的解决方法分享一下，希望对您有所帮助图--1 接下来我的解决办法如下：（我的电脑是win11系统，anaconda是2023.9版本）第一步：找到C盘用户目录下的.condarc文件（如下图-2所示），并用记事本打开图--2第二步： 修改.condarc的内容为以下内容：（直接粘贴复制过去即可）channels: -defaultsshow_channel_urls:truedefault_channels: -https://mirror
文章目录一.关于ST-LINK二.自制ST-LINK硬件1.原理图2.PCB图3.BOM表三.固件烧录四.固件更新五.上电测试六.相关链接七.更新迭代一.关于ST-LINKST-LINK是ST公司开发的一款专门用于STM8、STM32单片机调试的硬件设备，截至到现在官方已经推出三代产品：V1、V2、V3。ST-LINKV1是比较老的版本，官网上显示已经停产。目前市面上很少看见有V1版，基本被V2版取代了。ST-LINKV2是目前比较主流的版本，第一款V2产品诞生于2011年，相比于V1有着更高的通信速率。V2包含两个版本，分别为：ST-LINKV2与ST-LINKV2-1。ST-LINKV2：
本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。译自DoesKubernetesReallyPerformBetteronBareMetalvs.VMs?，作者OlegZinovyev是Gcore的技术内容编辑，Gcore是一家全球云边缘提供商。他在与云原生技术(包括Kubernetes)相关的各种公司有超过5年的撰稿经验。在转向写作之前，Oleg曾担任过......许多人认为部署在物理机上的Kubernetes集群性能比部署在虚拟机上的要好，但直到现在还没有任何证据支撑这一假设。在Gcore，我们只向客户提供有充分证据支撑的信息，
