因为自己的win10笔记本上用cpu跑深度学习的训练实在是慢，想把电脑上的一块显存2G的Nvida Geforce 940mx的显卡用起来。虽然这个显卡很普通，但比cpu跑的还是快多了。（因为GPU更适合进行矩阵运算）经过一下午的努力，一波三折之后终于安装成功，深度学习训练程序成功在GPU上跑了起来，速度比cpu快了7倍。网上有很多tensorflow-gpu版本的安装和配置教程，但有的是linu
一、配置 1.先安装VS2013，先安装VS，先安装VS（安装CUDA会配置VS文件，反向的话VS中找不到文件） VS安装参考：2.安装CUDA,我们选择的版本为10.1 2.1 CUDA下载路径：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_versi
使用Docker需要宿主机装CUDA吗？
当我们在使用Docker进行开发时，有时候需要使用到GPU加速，这时候就涉及到宿主机是否需要安装CUDA的问题。CUDA是一种由NVIDIA提供的用于并行计算的编程模型和API集合，它可以让我们利用GPU来加速计算任务。在使用Docker进行GPU加速时，宿主机需要安装与Docker版本匹配的NVIDIA驱动和CUDA库，以便在容器中正确地调用GPU资源
原创
2023-12-13 05:08:34
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本文是《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》（）专栏的一部分，所述方法和步骤基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度学习环境。 Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建步骤主要包含如下步骤：CUDA驱动更新Docker创建CUDA安装与验证CUDNN安装与验证conda Python
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2023-09-06 11:17:28
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原因一般有二，一是品牌机性价比太差，二是想自己选自己喜欢的配件，有乐趣。三是零件自己选，靠谱不会被商家骗。 整体说来组装主机，需要购买的硬件 主要配件是CPU、主板、内存、硬盘、电源、机箱、显卡，算上外设和配件还有显示器、键盘鼠标，以及现在很少人配到的光驱\刻录机、独立声卡之类的。主板是主要配件的承载平台，主要配件是直接接在上面的。 在选择配件的时候，好考虑配件制件的接口兼容性问
# 宿主机的时区对Docker容器的时间有影响吗？
## 简介
在Docker中，容器的时间默认与宿主机保持一致，即宿主机的时区会影响到容器的时间。这意味着，如果你改变了宿主机的时区，容器的时间也会随之改变。本文将介绍宿主机时区对Docker容器时间的影响，并提供一些示例代码和步骤来演示这一过程。
## 流程图
下面是宿主机时区影响Docker容器时间的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-01 14:24:29
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问题： 在 Mac 上启动 docker 容器以后，宿主机 ping 不通容器的ip。 原因： Mac和Docker是物理隔离的，详见这篇博客（推荐！）：https://www.haoyizebo.com/posts/fd0b9bd8/ 解决办法（上篇博客中的方法四）：1.首先 Mac 端通过 brew 安装 docker-connectorbrew install
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2023-06-06 11:57:45
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# 宿主机cuda影响docker么
## 概述
在深度学习和机器学习领域，CUDA 是一个由英伟达公司推出的并行计算平台和应用程序编程接口。它允许开发者利用 NVIDIA GPU 进行通用计算，从而加速计算速度。而 Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以将应用程序及其依赖性打包为一个容器，以便在不同的环境中进行部署。那么，在使用 Docker 运行 CUDA 加速的应用时，宿主机的 C
原创
2024-07-11 05:30:59
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ORM表操作1.ORM单表操作 首先想操作表的增删改查，需要先导入这个表,以之前创建的UserInfo表为例,在app下的views.py中导入from app import models
def query(request):
new_obj = models.UserInfo(
id=1,
name='北北',
bday='2019-0
最近学习网络安全的基本知识，进行一下记录。百科解释Hosts文件是一个没有扩展名的操作系统文件，以表的形式存储了主机名和IP地址的映射关系。Hosts又称host table，译为“主机表”。现代系统中，虽然DNS取代了主机表，但主机表的应用依旧很广。和DNS不同的是，用户可以直接对Hosts文件进行控制。Host 文件本质上是一个小型的 DNS 系统通俗地比方：DNS就是全市的电话黄页，HOST
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2024-03-20 09:00:50
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承接上文，再来介绍下Azure Global的另外一项新服务，Dedicated host，也就是专用主机 专用主机的概念其实不是什么新名词，很多云很早以前其实就有专用主机的概念了，目前Azure Global的dedicated host已经提供预览了 &n
一、什么是netfilter?
Netfilter是Linux 2.4.x引入的一个子系统，它作为一个通用的、抽象的框架，提供一整套的hook函数的管理机制，使得诸如数据包过滤、网络地址转换(NAT)和基于协议类型的连接跟踪成为了可能。
netfilter的架构就是在整个网络流程的若干位置放置了一些检测
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2024-09-10 11:44:11
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# Docker容器内部文件影响宿主机空间的探究
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到关于Docker容器内部文件是否会占用宿主机空间的问题。今天，我将通过这篇文章，详细解释这个问题，并指导刚入行的小白如何进行实践。
## 理解Docker容器与宿主机的关系
首先，我们需要理解Docker容器与宿主机的关系。Docker容器是通过Docker Engine在宿主机上运行的，它使用宿主机的内
原创
2024-07-29 07:22:38
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准备部署：测试CUDA可用性：部署CUDA应用程序时，通常需要确保即使目标计算机没有支持CUDA的GPU和/或已安装足够版本的NVIDIA驱动程序，应用程序仍能正常运行。检测具有CUDA功能的GPU：当应用程序将被部署到目标机器的任意/未知配置时，应用程序应该明确地测试是否存在CUDAcapable GPU，以便在没有此类设备可用时采取适当的操作。 cudaGetDeviceCount（）函数可用
最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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Kubernetes基础概念1、是什么我们急需一个大规模容器编排系统kubernetes具有以下特性：服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。存储编排 Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。自动部署和回滚 你
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2024-06-01 16:20:43
18阅读
1.安装docker镜像sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
# 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器，名字为caffe，同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面
sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/
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2024-06-17 12:29:43
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不辞辛劳的 CEO 决定将工作带回家做，因此她将几个机密文档复制到 USB 闪存驱动器。当她从钱包拿车钥匙时，闪存驱动器掉到了停车场。接下来发生什么取决于 CEO 回到办公室后所做的选择：如果她启用了 BitLocker，会损失一晚上的工作成果和 10 美元的闪存驱动器。如果她未启用 BitLocker，且机密文档最终落到坏人手中，公司可能损失数百万美元。当然，CEO 应启用 BitLocker，
# 修改 docker内的时间会影响宿主机吗
作为一位经验丰富的开发者，非常乐意帮助刚入行的小白解决问题。在本文中，我将向你详细介绍如何实现“修改 Docker 内的时间会影响宿主机吗”的过程。
## 整体流程
下面是我们解决这个问题的整体流程，我用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 进入 Docker 容器 |
| 步骤2 | 修改容器
原创
2023-08-24 07:06:46
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