菜鸟阿都 菜鸟阿都
4年前
liunx服务器web环境搭建从0到1
前几天阿里云推出了新人优惠活动,许多小伙伴都参加了。阿都整理了搭建部署环境的这篇文章帮助同学们去高效的使用服务器。文章中的搭建步骤都是阿都这几年使用并整理的。希望可以帮助到大家。 前言   本文主要讲述搭建web部署环境【nginx、mysql、java】,一般搭建环境有两种方式,一种是从官网上下载文件安装包并上传到服务器【通过xftp】进行安装,另
Stella981 Stella981
4年前
Arch LInux安装dde(Deepin Desktop Environment 深度桌面环境)
我一直比较推荐一些Linux新手使用DeepinLinux,因为我认为这种尽量的followWindows的系统至少对于新手来说是比较的友好的,而且预装了QQ火狐浏览器中文版,甚至还移植了像360安全浏览器这些,自带的应用商店等等,去掉了很多至少对于一般的Linux用户,初学者这些用不到的组件还是相对很友好的,也就是开箱即用的。当然我一直用dee
Wesley13 Wesley13
4年前
java的JDK的安装和环境变量配置
一、JDK介绍1.1 java是当前比较流行的一种编程语言,当我们开始学习java的时候肯定会先要安装jdk,然后进行环境变量控制。!JDK官网下载与安装过程(https://oscimg.oschina.net/oscnet/cbbe65458b1f1759b9ba8158f5a2b1d1b79.png)(https://w
Stella981 Stella981
4年前
M1 Mac使用原生Go与开发环境
Go1.16版将正式支持AppleSilicon M1芯片,即arm64架构的Mac操作系统,目前go1.16版版本为beta1,只是会在这个基础上再修修bug,改进文档等。目前有两种方式抢先体验Go1.16:方式一:编译源代码mac上需要确保安装有rosetta2(https://support.apple.com/
Stella981 Stella981
4年前
MAC ElasticSearch + Kibana 测试环境 Docker 安装 与 基本使用
_ElasticSearchKibana测试环境安装_dockerpullelasticsearch:7.9.0dockerpullkibana:7.9.0dockerrundp9200:9200p9300:9300e"discovery.typesinglenode"v/Users/val/Documen
Wesley13 Wesley13
4年前
Ubuntu 16.04 + OpenCV 自定义环境变量 pkg
0\.前言今天在执行一段脚本的时候,爆出错误:Packageopencvwasnotfoundinthepkgconfigsearchpath.Perhapsyoushouldaddthedirectorycontainingopencv.pc'tothePKG_CONFI
另一个生鲜App 抓包和mfsig签名分析(二) 针对flutter抓包
一、目标拿到App之后,抓不到包是件很令人抓狂的事情。今天我们通过排除法来分析抓包失败的原因,并提供一个通用的针对flutter抓包的方案。抓包工具和环境介绍抓包失败的几种原因和对应的解决方案针对flutter抓包今天我们分析的还是某生鲜Appv9.9.59二、步骤抓包工具和环境介绍飞哥手头有两个不同的抓包环境,一台手机是通过手工设置代理到
Wesley13 Wesley13
4年前
gRPC学习之二:GO的gRPC开发环境准备
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog\_demos(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fzq2599%2Fblog_demos)
Stella981 Stella981
4年前
Solr搜索引擎 — SolrCloud介绍和环境准备
!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了,但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署,如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢?提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群,solr官方提供了cloud的集群方式附上:喵了个咪
Wesley13 Wesley13
4年前
Ubuntu18.04使用docker构建不同深度学习环境
需求:很多时候我们在GitHub找到的一些深度学习代码,由于环境依赖等原因无法跑通,比如基于tf编写的代码库,由于tf各版本API变得非常大(大坑),要想复现最简单的办法是配置和作者相同的tf环境,相应带来的麻烦是cuda版本和cudnn的重新配置,非常麻烦。解决方案:一个可行的解决方案是使用docker,pytorch和tenso