Linux 的优点: 稳定性和高效性:因为 Linux 是由 Unix 发展而来,因此 Linux 与 Unix 有许多相似之处,不只是用户接口和操作方式,Linux 还继承了 Unix 卓越的稳定性和高效性。对于使用 Linux 作为操作系统的服务器,连续运行一年不宕机是相当平常的事情。 低配置要求:Linux 对硬件的要求很低,它可以在数年前的电脑上很
转载 2024-09-24 07:46:16
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linux特点:开源、免费,多用户、多任务。 高安全性   安装Linux能有效避免病毒的倾入。Linux系统下除非用户以root身份登录,否则程序无法更改系统设置和配置。 高可用性  7*24   Linux非常稳定,不易崩溃。Linux能在几年后保持和第一次安装时一样的运行速度。而Windows的话可能在运行半年后,速度就
如果自己的服务器是在内网,想在外网通过ssh在自己的VPS服务器上远程登录自己的内网服务器,可以按照如下操作:一、在自己的服务器上使用如下命令:#ssh -CfnNT -R 端口A:localhost:端口B VPSIP -p 端口C -l root端口A是你VPS上已经可以使用的端口,也就是没有被其它占用的端口端口B是你服务器上的ssh的端口,默认的是22端口C是你VPS上的ssh的端口root
websocket协议websocket描述websocket相对HTTP协议的优点websocket的应用场景websocket握手1、客户端:Upgrade(申请升级到websocket协议)2、服务器:响应协议升级3、Sec-WebSocket-Accept值的计算WebSocket 数据帧 (data frame)掩码算法unmaskwebsocket数据传输消息(message)分片心
一、Linux 初步介绍Linux的优点免费的,开源的支持多线程,多用户安全性好对内存和文件管理优越系统稳定消耗资源少Linux的缺点操作相对困难一些专业软件以及游戏支持度不足Linux的应用网络服务器关键任务的应用(金融数据库、大型企业网管环境)学术机构癿高效能运算任务手持系统(PDA、手机、导航系统)个人办公使用Linux的吉祥物/Logo    &nb
目录一、异常问题1.segementation fault(core dump)2.Illegal instruction(core dumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇
开发 web 应用的时候,经常需要配置服务器。我在阮一峰老师的 Linux 服务器的初步配置流程 的基础上,整理了这篇笔记。节约以后配置服务器的时间。修改 root 密码root 账户默认没有密码 安全起见 先初始化一个passwd创建 Linux 管理员账户? 使用 Linux 服务器的时候,尽量不要使用 root 账号,处理日常操作,我们新建一个管理员账号。首先,添加一个用户组(这里我自定义的
本文是我在安装实验室服务器后做的总结,因为主要是参考他人的攻略,就没有放图。 主要是借鉴前辈们发的流程,加上了些我安装时遇到的一些问题,大家照着来基本能成功安装。 祝大家安装顺利。首先是我找到的三个很好的安装说明,覆盖了安装的全部过程,大家照着做就好了,同时参考下面的一些注意事项。系统安装和环境配置服务器装CentOS7系统配置过程centors7服务器显卡驱动安装一.制作U盘启动 1.找个空U
文章目录一、root登录服务器二、挂载磁盘1、挂载概念2、查看磁盘情况(已挂载的信息)3、查看当前磁盘分区状况4、分区5、格式化7、挂载8、查看挂载后的情况9、实现自动挂载10、重启验证三、创建新用户1、添加新用户,用于以后登录,避免使用root用户出现误操作情况2、修改用户登录shell3、修改用户的附加组四、安装英伟达驱动1、查看Linux系统是否已经安装了Nvidia驱动2、下载Nvidi
转载 2024-05-15 11:24:31
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在计算机时代的早期,一名极客的满足感很大程度上来源于能DIY一台机器。到了深度学习的时代,前面那句话仍然是对的。缘起 在2013年,MIT科技评论将深度学习列为当年十大科技突破之首。其原因在于,模型有其为庞大的网络结构,参数够多,学习能力够强,能配合大数据达到惊人的效果。而且,能自动学习特征,避免了“特征工程”这种繁琐的手工劳动。对于图像、音频和文字处理领域有极大的意义。因为最近在尝试用深度学习
# 深度学习服务器的搭建指南 深度学习技术在人工智能领域有着广泛的应用,而搭建一个高性能的深度学习服务器是进行深度学习工作的重要基础。本文将介绍如何在Linux系统上搭建一个深度学习服务器,以便进行机器学习深度学习任务。 ## 步骤一:安装GPU驱动 首先,我们需要安装适用于我们的GPU型号的驱动程序。在Linux系统上,我们可以通过以下命令来安装NVIDIA显卡的驱动: ```mark
原创 2024-03-01 05:56:07
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使用Linux服务器搭建个人深度学习环境环境及所需工具连接服务器创建自己的python环境创建深度学习框架的环境(以tensorflow为例)测试环境退出环境删除环境WinSCP的使用跑深度学习程序(以上述code文件夹为例)||文本:刚哥||资源支持:Henry||技术支持:豪哥、彪哥|| 环境及所需工具操作系统:Linux(CentOS 7) 配置所需工具: Putty(操作服务器):下载地
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼我又用回2008了LINUX图形界面还是太慢 我的感觉太敏锐 虽然LINUX的图形界面的延迟 从你鼠标发出信号 到XSERVER的视觉呈现也就几百毫秒 但还是感觉比WINDOWS NT的效率差了几百倍 .用的越久感觉越明显.WINDOWS图形界面下的操控不管你怎么去感觉都感觉不到一点点延迟.LINUX的新图形架构更是让人无语 开了KMS 连终端
通过服务器进行深度学习服务器配置ubuntu16.04服务器版anacondacudatensorflow :::info安装win10安装教程linux安装教程TensorFlow官网指导相关软件版本的对照表,页面底端如果不使用GPU的话,只需要cmd中一行pip install tensorflow就行了。不过需要注意的是,tensorflow的默认安装版本是1.31,而1.31对应的pyth
# 教你如何实现“服务器租用 深度学习” ## 1. 流程图 ```mermaid flowchart TD A(选择服务器提供商) --> B(选择服务器配置) B --> C(安装深度学习框架) C --> D(上传训练数据) D --> E(开始训练模型) ``` ## 2. 步骤及代码 ### A. 选择服务器提供商 首先,你需要选择一家可靠的云服务
原创 2024-03-19 04:26:33
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# 深度学习 机架服务器 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术,通过大量数据和复杂的算法来模拟人脑的学习过程,以实现智能化的应用。在深度学习中,需要大量的计算资源来训练和优化模型,而机架服务器则是承载这些计算任务的重要基础设备。 ## 机架服务器的概念 机架服务器是指安装在19英寸机架中的服务器设备,通常用于数据中心、云计算等大规模计算场景。机架服务器具有高密度、高可靠性、易管理等特
原创 2024-04-09 04:17:58
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1  ftp1.1  ftp服务器1.安装vsftpd服务器 sudo apt-get install vsftpd 2.配置vsftpd.conf文件 sudo vi /etc/vsftpd.conf 添加下面设置 (复制到里面即可)#这些设置系统默认是开启的,可以不管listen=NOlisten_ipv6=YESdirmessage_enable=YESuse_localtime=Y
一、驱动的安装服务器中搭载的GPU为4块Tesla V100,想来用来跑深度学习程序,所以需要按驱动等。1.寻找对应的驱动去NVIDIA的驱动下载官网:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn,下载自己GPU对应的驱动。                &nbsp
介绍一款ubuntu改良版系统deepin:说到linux系统,比较流行的就是Centos,Ubuntu,redhat,Suse,包括大家专机爱用的ios苹果系统,大同小异,不过ios是unix内核。linux是unix的替代品,并且达到了青出于蓝而胜于蓝,毕竟开源,人多力量大。我们常用的linux系列形式是,要有图形化界面的话就用ubuntu,要做服务器基本用centos这种不带图形化界面的。之
解决方案:当您正式购买正版或手中有Windows 8.1的安装光盘时,本文档将带您通过新的安装光盘逐步升级到Windows 8.1。使用的光盘映像可以从微软MSDN订阅帐户或TechNet订阅帐户或第三方网站获得。本文测试硬件为联想IdeaPad Y400笔记本,硬件配置为Intel I5 3210M,4G内存,1TB硬盘。测试光盘映像文件是从微软MSDN订阅帐户下载的。以下所有测试图片和测试时间
转载 2023-12-11 08:23:04
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