在企业网内部，最常见的故障是网络中断，客户端无法开展工作，这大部分跟IP地址有关系。如果是客户端设置不正确，很有可能引起网络的不正常，甚至关系到服务器的安全正常的工作，最严重的后果就是网络崩溃。在基本TCP/IP协议的网络里，每台机器要有IP地址才能正常工作，可见正确安全的使用IP地址很重要。随着信息化的发展，企业内部的网络规模逐渐的扩大，网络遍及每个角落，每连一台设备都要分配一个IP地址，非常容
缓存可以在客户端和服务器中做，要是之间还有代理，代理也可能对响应进行缓存。代理是将客户端和服务器连接在一起，作为中间人角色，可以将客户端请求响应的内容进行缓存，在下次客户端缓存时，代理直接返回缓存结果，提高性能。代理缓存控制是在http头信息中cache-Control设置，当设成private时，代理不会进行缓存，当设置为public时，代理可以进行缓存。我们可以用编程方式：void SetPu
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2024-04-26 13:43:30
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free 命令 产看内存占用一览：free 参数： 今天部署项目的时候，发现pm2命令卡顿不能正确执行，一开始以为是pm2版本的问题，后面升级pm2到最新版本也没有解决问题。既然和pm2本身没有关系，那么就从其它地方检查，检查端口、检查内存、检查防火墙，折腾了半天最后解决了问题，(不在此扩展这个问题)。在检查内存占用的时候，发现buff/cache 占
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2024-09-16 20:38:44
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很多朋友应该都听过服务器、ip以及域名这些名词，但是它们到底是什么，能作什么用，可能一些朋友就不太清楚了，今天56云就来给大家介绍下服务器、IP地址和域名有什么关系呢？一、服务器服务器其实就像我们的家用电脑一样，也有主板、CPU、内存、硬盘、电源等，但是由于它们处理问题的不同，服务器更像一台加强的家用电脑，服务器是为展网络业务而存放、处理数据的，所以服务器一般是存放在机房的，由机房管
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2024-07-24 21:07:09
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GPU云服务器使用一、阿里云平台GPU服务器： 1.打开阿里云首页https://www.aliyun.com/ 在产品分类处选择CPU服务器，当然你也需要其他服务器也可以，本次主要讲述GPU云服务器 2.点击之后在界面根据个人需求以及服务器满足的功能选取服务器，本文以GN5为例，点击购买之后将会跳转到自定义购买页面： 3.付费模式根据自己选择选取合适的付费模式：按量付费是按照小时收费， 4.地域
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2023-09-08 16:53:35
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cuda 版本：10.1 nvidia驱动版本：Driver Version: 440.118.02 系统环境：ubuntu20.04 kernel: 5.4.0-62-generic参考文档：cuda10.1官方安装指导Ubuntu16.04+cuda10.1官方安装指导的补充说明Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法一、安装前准备在Linux上安装CUDA工具包和驱动程
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2024-05-05 10:30:27
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文章目录1 主要参考2 配置介绍3 安装流程4 详细流程4.1 显卡驱动的安装4.2 CUDA的安装4.3 CUDNN的安装4.4 Anaconda3安装（可选）conda 虚拟环境管理4.5 安装 tensoflow-gpu4.5.1 安装指定版本4.5.2 加速（换源、timeout）4.5.3 超级VIP加速4.5.4 pip 查看已经安装包的命令以及版本4.6 测试4.7 查看 tens
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2024-05-24 22:29:00
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划重点：免费GPU，免费GPU，免费GPU官方说明：1.Colab是Google提供的一个研究型项目。可以免费使用CPU,GPU,TPU环境。具体可免费使用多久还不知道。2.Colab支持NoteBook的，支持各种深度学习框架。3.官方说明：https://colab.research.google.com/notebook与其花钱买服务器资源，用colab的免费资源真的是太香了。用于研究和测试
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2023-11-29 19:35:09
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服务器使用前言一、服务器配置介绍1、服务器系统及硬件：2、服务器系统用户1.root用户：2.lxp用户：3、服务器磁盘挂载情况二、服务器使用介绍1、目录使用：2、数据传输工具使用：1.火狐浏览器：2.wget命令：3.FTP服务器：3、lxp用户下使用yum（权限问题解决）：4、项目环境配置：1、conda虚拟环境创建：2、框架安装：3、cuda安装：4、cudnn安装：5、系统默认cuda切
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2024-04-02 22:36:25
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前言：相信看到这篇文章的小伙伴都或多或少有一些编程基础，懂得一些linux的基本命令了吧，本篇文章将带领大家服务器如何部署一个使用django框架开发的一个网站进行云服务器端的部署。文章使用到的的工具Python：一种编程语言，只能进行后端数据的处理和管理前端HTML文件，不能用来处理HTTP请求Nginx：web服务器，用于处理HTTP请求uWsgi：Python的第三方库，建立Ng
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2024-04-24 10:30:29
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# 如何释放云服务器的GPU内存
在云计算时代，GPU（图形处理单元）被广泛应用于深度学习、数据分析和图形渲染等领域。然而，许多用户发现，使用之后GPU内存并没有得到及时释放，这可能导致后续任务运行失败或性能下降。本文将探讨如何有效地释放云服务器中的GPU内存，并给出实际代码示例。
## 实际问题
在进行深度学习训练时，通常会加载大型模型并占用大量的GPU内存。如果模型未能正确释放内存，可能
Ubuntu22 Linux 服务器安装显卡驱动,cuda,cudnn和pytorch1. 首先了解自己服务器的操作系统内核版本等信息：（1）查看操作系统的版本信息：cat /etc/issue或 cat /etc/lsb-release （2）查看服务器显卡信息： A. lspci | grep -i nvidia查看全部显卡信息 B. nvidia-smi 查看已经安装了对应的显卡驱动 C.
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2024-04-19 19:16:59
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什么是显卡？相信很多人都认为这就是一个游戏工具，认为现在高性能的显卡难道只是为游戏而生。其实目前不少公司已经意识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。首先，GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由
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2023-12-20 15:35:14
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尽管Jetson AGX Orin有着跟Jetson Nano B01一样很好看的登陆界面：但是在自己的笔记本电脑上干活才是张小白的正确姿势。而大屏显示器，通过DP只贡献给Orin，这让张小白的17寸笔记本的显示器相形见绌，这也是张小白不愿意看到的结果。（谁让张小白穷得桌上放不下3台显示器呢。。。）所以，张小白就在寻找既能使用 暗影精灵笔记本电脑，又能同时看到炫酷的Orin桌面的办法。这个办法肯定
交换机要具有哪些能力才可归分工作协议层，目前市面上的交换机就有很多的品牌和型号，功能上也有不少的差别，那自然就区分出了许多种类。笔者就带您了解下，根据不同工作协议层来看看这些交换机所应该具备的特性。在我们现在的工作生活中，对上网的质量需求都是越来越高的，也因此网络设备也在不断更新发展。目前市面上的交换机就有很多的品牌和型号，功能上也有不少的差别，那自然就区分出了许多种类。笔者就带您了解下，根据不同
dns端口号的服务器如何开启端口答：在架设dns服务器时，linux系统需要在防火墙规则中内加入UDP端口53的外网访问，windows系统需要在防火墙里添加端口，选择UDP，输入端口号53，如果使用服务器安全狗等防火墙，请添加53端口在UDP的完全访问，例外中去掉127。0。0。1。在架设dns服务器时，linux系统需要在防火墙规则中内加入UDP端口53的外网访问，windows系统需要在防火
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2024-09-06 16:45:03
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在腾讯云服务器上写Python，看这一篇就足够了！
在【技术干货 008｜GPU云服务器实战——驱动篇】中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤，那么接下来该如何具体远程开发？如何调试代码、同步数据呢？ 本教程将继续从实践出发，讲解基于腾讯云GPU服务器打造远程Python开发环境。开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二者之间，做
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2024-05-10 01:08:10
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图一时之快：手动释放Linux服务器内存 在服务器运行过程中，使用free -m查看服务器内存时，经常会发现free值很小，有些同学就会很紧张，总想采取一些措施，使得free值看起来高一点，心里就比较爽一点。其实，个人觉得这完全是图一时之快，没什么实质性用途。一、大众释放内存方法1. 首先使用free -m查看剩余内存 linux-8v2i:~ #
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2024-01-02 14:57:30
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目录 服务器选型NVIDIA GPU驱动安装cuda和cudnn的安装cuda安装cudnn的安装tensorflow-gpu安装 最近给公司部署一套深度学习相关的环境，以tensorflow为框架。简单整理下整个的部署过程。tensorflow官方网站：https://www.tensorflow.org服务器选型我们的tensorflow是基于gpu的版本，使用的是tensorflow-
什么是GPU服务器？GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU
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2024-02-09 21:04:21
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