在学习Linux系统操作时，有一款非常经典的软件备受推崇，那就是红帽（Red Hat）。红帽公司是一家专注于开源技术的企业，致力于为企业提供稳定、可靠的操作系统和解决方案。学习红帽操作系统不仅可以帮助我们更好地掌握Linux系统，还能为我们的职业发展打下坚实的基础。
首先，红帽操作系统具有广泛的应用领域。无论是在企业中建立服务器、网络管理，还是进行软件开发、系统维护，红帽都是一个被广泛应用的操作
原创
2024-03-11 12:40:56
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文章目录1下载程序2 虚拟环境的创建3数据预处理4模型训练 1下载程序打开facenet的github网页，复制HTTPS。在文件夹中打开终端，首先需要安装git(base) roymustang@roymustang-GE70-2QE:~/github$ git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git下载完程序2 虚拟环境的创建首
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2024-04-18 13:47:25
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## Linux LLaMA训练的全流程记录
在如今的人工智能领域，训练大模型如LLaMA（LLaMA是Facebook发布的一种开源大型语言模型）已成为热门话题。使用Linux系统来进行LLaMA的训练，不仅高效而且具有广泛的社区支持。在这篇博文中，我们将详细记录LLaMA训练的各个步骤，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及扩展部署。
### 环境预检
在进行LLaMA训
练习1:1、提取 https://testing-studio.com/ 中的所有连接curl https://testing-studio.com | grep -oE "http[s]://[^ '\"]*"2、去掉链接中的数字，给出一个所有的不带数字的连接curl https://testing-studio.com | grep -oE
"http[s]://[^ '\"]*“
| s
Linux下的trim支持叫discard，现在ext4和xfs都支持（btrfs应该也支持），内核需要>=2.6.37，xfs的支持在3.0才比较完善。具体需要设置这2个方面：1.文件系统表修改fstab文件，在挂载参数中加上discard；最好也同时加上noatime，如下/dev/sda3 / ext4 noatime,no
众所周知，GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力，但如此强大的实力多数情况下只能用来玩游戏，岂不可惜？因此近年来业界都在致力于发掘GPU的潜能，让它能够在非3D、非图形领域大展拳脚。1999年，首颗GPU(GeForce 256)诞生，GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源)2000年，Hopf在GPU上实现小波变换2001年，Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算2002年，
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2024-05-09 12:51:59
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文章目录前言前置条件依赖准备下载安装包体验 前言最近看了IOS和OC相关内容,基本七七八八了,本来打算入手一个Mac mini的,奈何实在肉疼,且AS尚且没有完全兼容M1芯片,又不想折腾黑苹果,遂作罢.涉猎一下Swift.苹果早就把Swift开源了,成为一门跨平台的语言,个中深意,不明所以,但是终于不用肉疼体验一下苹果的东西,还是要尝试一下.前置条件本人是Deepin Linux 15.11, 是
Linux操作系统作为一个开源的操作系统平台，受到了广大程序开发者和科研人员的青睐。而Caffe作为一个轻量级的深度学习框架也不断吸引着大家的关注。在使用Caffe进行模型训练时，了解训练耗时是非常重要的，可以帮助我们更好地评估模型性能，调整超参数以提高训练效率。
在Linux系统中，我们可以通过一些命令来查看Caffe模型训练的耗时情况。下面我们介绍一些常用的命令：
1. 使用time命令：
原创
2024-05-24 11:26:29
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一、实验目的为后续上机实验做准备，熟悉常用的Linux操作。二、实验平台操作系统：Ubuntu14.04三、实验内容和要求1、Linux系统中的常用快捷键Tab 自动补全 上下箭头 显示历史命令 Ctrl+a 光标移动到开始位置 Ctrl+c 终止进程/命令 Ctrl+e 光标移动到最末尾 Ctrl+k 删除此处至末尾的所有内容 Ctrl+u 删除此处至开始的所有内容 Ctrl+d 删除当前字符
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2024-09-24 07:33:52
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nux服务器上下载接口脚本中使用到的插件，如requests，我们服务器上有两个python版本，我的脚本是py3的，所以要指定下载，如下[10:56 root@cctest200 ~]# pip install -t /usr/local/lib/python3.6/site-packages/ requests2.脚本上传gitlab，上传命令请参考我上一篇博客3.jenkins创建一个自由风
1、 熟悉linux命令并且练习用法以及应用场景。 初学者完成Linux系统分区及安装之后，需熟练掌握Linux系统管理必备命令，命令包括：cd、ls、pwd、clear、 chmod、chown、chattr、lsattr、useradd、userdel、groupadd、vim、cat、more、less、mv、cp、rm、touch、 ifconfig、ip addr、ping、r
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2023-12-10 16:29:57
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如何重新训练Tensorflow Inception模型在Ubuntu上添加新类
感谢谷歌，我们现在可以下载V3的预先训练模型，并设置我们的图像分类器。我们不必花费大量的时间从头开始训练这个模型。预先训练的模型可以分类1000个不同的对象，我们也可以添加更多的类或类别。重新训练Tensorflow初始模型花费的时间比从零开始训练时间少得多。我们之所以不从头开始培训新车型，是因为在较低的硬件规
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2024-05-20 18:05:25
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VirtualBox官方网站：http://www.virtualbox.org/ 以下为ubuntu 为平台的安装、配置、使用，其实在各个发行版中的使用都差不多，只是在下载的时候需要下载相对应主系统平台的安装包即可。 环境需求：
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2024-05-05 11:13:30
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# Linux 训练模型 docker 后台挂起
在进行机器学习模型训练的过程中，有时候会遇到训练时间较长的情况，这时我们可以考虑将训练过程放在 docker 容器中，并且让容器在后台挂起运行，以便我们可以在不影响当前工作的情况下继续进行其他操作。本文将介绍如何在 Linux 系统中使用 docker 容器来训练模型，并让容器在后台挂起运行。
## 准备工作
首先，我们需要安装 docker
原创
2024-06-25 04:07:24
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IDLE是使用GUI Tkinter工具箱使用Python创建的集成学习环境。初学者主要使用它来熟悉Python。IDLE是可与Mac OS，Windows和Linux一起使用的跨平台应用程序。在Windows中，默认情况下IDLE随安装一起提供。对于Mac OS和Linux，我们必须单独安装IDLE。 IDLE功能交互式解释器。多窗口的文本编辑器。单词自动补全。代码着色。自动
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2024-01-05 23:09:11
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文件系统目录结构蓝色表示目录绿色--->可执行文件红色--->压缩文件浅蓝色--->链接文件灰色--->其他文件各个目录内容/boot 启动必要文件，内核存放于此/bin 所有用户都会用到的基本命令/sbin 管理员用的命令在此保存/lib 启动时需要的基本库文件以及内核模块文件/etc 配置文件目录/roo
原创
2016-07-31 20:01:28
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以前对b,B,KB等这几个单位经常性搞混，也不明白其意思，这次终于搞懂了。b,大名bit，中文名比特，是计算机中表示数据的最小单位，通信常用单位。B，Byte，中文名字节,是计算机处理数据的单位。KB：1Byte=8bit，1K=1024=2^10,1KB=1024Byte 依此类推，1MB=1024KB，1GB=1024MB，1T=1024GB,1PB=1024GB 但是
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2016-07-25 19:36:12
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# Linux Python中断后继续训练
在机器学习和深度学习领域中，训练一个模型可能需要花费很长时间。而在训练过程中，有时候会因为各种原因中断，比如断电、系统崩溃、网络问题等。这时候如何在中断后继续训练成了一个很重要的问题。本文将介绍如何在Linux系统上使用Python编程语言实现中断后继续训练的功能。
## 1. 保存和加载模型
在训练过程中，我们需要定期保存模型的参数，以便在中断后
原创
2024-06-27 07:02:47
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# 如何实现“Linux docker 训练模型 后台挂起 运行”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现在Linux环境下使用docker训练模型，并让其在后台挂起运行。下面是详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“Linux docker 训练模型 后台挂起 运行”流程
section 整体流程
原创
2024-04-20 04:34:42
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神经网络务实：Linux下用GPU玩转TensorFlow前言：零、准备软硬件环境1、主机：IBMs20工作站2、显卡：GTX750TI显卡3、操作系统：Ubuntu16 Linux4、安装Opengl一、安装N卡驱动1、除旧2、迎新3、正式安装4、设置二、安装cuda8三、安装cuDNN四、安装anaconda和tensorflow1.下载安装anaconda2.查询tf新版本并安装3. 初步
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2024-02-19 20:27:35
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