NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5（2）——系统设置；环境搭建；CUDA；Cudnn配置；Ubuntu&pip&conda换源；miniforge安装镜像为jetpack5系列：NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5（1）——镜像烧写NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5
这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
本文讲解如何在本地构建一个基础的Docker Python环境镜像，并扩展这个基础镜像构建Python运行环境，之后再构建自己的Python应用。创建基础镜像Docker 提供了两种方法来创建基础镜像，一种是通过引入tar包的形式，另外一种是通过一个空白的镜像来一步一步构建，本文使用的是第二种方法，既FROM scratchscratch是Docker保留镜像，镜像仓库中的任何镜像都不能使用这个名
CUDA Visual ProfilerCUDA编程指导shared memoryPage locked out memoryCCUDA 调用CUDA 编程介绍CUDA 数据同步 CUDA Visual Profiler在上180645课程的时候，里面谈到使用CUDA来做矩阵乘法和k均值聚类的加速。在使用n卡的时候，有一个Visual Profiler的东西可以看到GPU的使用信息。在安装好了C
当你为Python应用程序构建Docker镜像时，一般是构建在现有镜像之上。这个“现有镜像”，我们往往叫它为基础镜像。这里我们有很多种选择，有像 Ubuntu 和 CentOS 这样的操作系统映像，也有许多不同的python基本镜像。你应该使用哪一个？哪一个更好？有很多选择，并不能够很好的确认那种镜像更适合你的业务场景。因此，为了帮助你做出符合你需求的选择，在本文中，我将介绍一些相关标
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2023-07-11 11:40:56
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因为业务需求的关系，需要通过docker打包一个包含python3和jre的Ubuntu基础镜像，以供aks（可理解为Azure版的k8s）部署服务使用。 一、 准备jre &
## Docker基于现有镜像如何构建新镜像解决方案
在使用Docker构建应用程序时，通常会基于现有的镜像进行定制化，以满足特定的需求。本文将介绍如何基于现有镜像构建新镜像，并通过一个具体的问题来演示该过程。
### 问题描述
假设我们有一个Node.js应用程序，需要在Docker容器中运行。为了确保应用程序能够正常运行，我们需要在容器中安装一些依赖，比如npm包。现在，我们希望基于官方
NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
一、安装Anaconda3 5.1.0（win10 x86-64位） 并检查其环境变量无误后进行下一步。 1、找到清华大学镜像源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2、选择Anaconda3 5.1.0是因为这个版本比较稳定。 3、安装过程中选择默认路径（默认是C盘），安装到别的盘可能会出错。 4、这里需要勾上第一个按钮
基于ISO如何构建Docker镜像
## 背景
在软件开发的过程中，我们经常需要在不同的环境中部署和运行我们的应用程序。而Docker作为一种轻量级的容器技术，可以帮助我们快速、可靠地构建、部署和运行应用程序。然而，在构建Docker镜像时，我们经常需要依赖一些特定的基础环境，例如操作系统、依赖库等。本文将介绍如何基于ISO文件构建Docker镜像，以解决在特定环境下构建Docker镜像的问题
DockerDocker 是一个开源的应用容器引擎开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。就好像 Java 虚拟机一样，“一次编写，到处运行（Write once, run anywhere）”，而 Docker 是“一次构建，到处运行（Build once，ru
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2023-07-17 13:44:24
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一、前言最近公司重构devops相关的一系列平台，对于流水线中用容器方式交付的产品越来越多，为了更加安全的方式来构建容器镜像，采用Kaniko构建。在了解如何用Kaniko构建镜像之前，我们先了解一下几种构建镜像的方式。二、docker构建镜像docker构建镜像是常用的方法，在具备构建容器镜像所需要的两个要素（Dockerfile和上下文）的前提下，用下命令就能构建一个容器镜像出来。docker
## 使用ARM构建Docker镜像的基础镜像
在过去的几年里，随着ARM架构的普及和应用领域的扩大，越来越多的开发者开始在ARM架构上构建和运行容器化应用程序。Docker作为目前最流行的容器化技术之一，也提供了ARM架构的支持。本文将介绍如何使用ARM构建Docker镜像的基础镜像，并提供相应的代码示例。
### ARM架构简介
ARM（Advanced RISC Machine）架构是
原创
2023-09-15 15:14:59
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目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入（最近清华源好像有问题）更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo，将当前用户加入docker用户组（${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名）四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
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2023-07-21 11:04:58
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1.构建nginx镜像# Base image
FROM centos:7
# MAINTAINER
MAINTAINER cbmiao <miaocbin@126.com>
# 将nginx以及pcre源代码加入镜像
ADD nginx-1.20.1.tar.gz /usr/local/src/
ADD pcre-8.45.tar.gz /usr/local/src/
# 安装
一、前期下载准备：1. Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 问题：Anaconda无法正常打开，一直停留在loading application方案：找到anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 将行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = y
概念Image：类似于虚拟机，里面构建了程序运行的基础环境Container：基于image实现的实例化对象，具有特定功能 配置文件DockerfileFROMFROM指令的功能是为后面的指令提供基础镜像,因此Dockerfile必须以FROM指令作为第一条非注释指令。从公共镜像库中拉取镜像很容易,基础镜像可以选择任何有效的镜像。 在一个Dockerfile中FROM指令可以出现多次,这
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2023-08-11 10:51:19
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Docker 镜像（Image）是一种分层结构的文件系统，基于Docker Hub中已构建好的镜像后，我们可以快速构建自己的镜像。还可以将自己构建的镜像免费推送到Docker Hub的用户仓库进行管理，然后就可以基于这些镜像创建容器。一. 构建准备1.1 注册账号构建镜像构建完成后，需要将镜像推送Docker Hub或自已私有Regitry中。本文使用Docker Hub，因此开始前需要首先注册一
一.Dockerfile 定制镜像说明：用来构建docker 镜像的文件，命令参数脚本。 构建说明： 1.编写dockerfile文件 2.docker build 构建成一个镜像 3.docker run 运行镜像生成容器 4.docker push 发布镜像到仓库创建镜像三种方法 Docker镜像创建方法有三种，分别为基于已有镜像创建、基于本地模板创建以及基于Dockerfile创建。Dock
BusyBox原理简单分析刚刚接触嵌入式不久，花了半天的时间大体上看了看BusyBox，下面我对BusyBox的原理进行一个肤浅的分析（在网上我不有找到相关的内容）. 1、介绍 BusyBox称作是嵌入式开发的瑞士军刀，实用，短小，稳定。 BusyBox利用Linux实用工具中代码大量重复的事实，将重复的代码重新整理，放到一个文件中，减少了多次包含。 BusyBox通过简化非必要的复杂功能，减少占
