如果是长期使用gcc9.3需要使用命令: echo “source /opt/rh/devtoolset-9/enable” >>/etc/profile,继续执行make操作
5、内核源码(网络)阅读:tcp_input.c tcp_out.c tcp_ipv4.c tcp.c
https://www.rsyslog.com/news-releases/,我使用的是最新的8.1910版本
之前统一管理非生产数据库的Oracle 11g GC(Grid Co)环境所用虚机被破坏了,导致无法访问,干脆安装CC(Cloud Control)新环境,现在Oracle提供了12c CC和13c CC两个大版本的安装介质,可以从如下链接找到对应版本,
在编写和运行软件项目时,我们经常会遇到各种错误和异常。其中之一是在编译代码时遇到的错误。这篇文章将讨论如何解决一种常见的编译错误,即"ERROR: Unable to find the development tool cc in your path"。我们将了解这个错误的原因以及如何纠正它。
本文示例可见:https://github.com/ikuokuo/start-cpp20
最近公司项目需要适配arm64架构机器,特意整了两台arm64架构的CentOS7/8的机器来构建。 x86、x64架构下的应用在arm64下面需要解决各种环境和依赖问题。
首先需要安装交叉编译工具链,可以用apt安装riscv64的gcc编译工具链。我是自己编译了一个musl-gcc,下载:
这里选择LuaJit在嵌入式Linux系统使用,LuaJit交叉编译也比较简单,没有第三方库的依赖,直接交叉编译源码即可。
1、 本安装手册描述适用于Greenplum4.0以上版本的安装Greenplum-cc-web操作
Oracle enterprise cloud control 12c的安装是一个比较复杂的过程,因为他需要依赖于Oracel database以及Oracle Weblogic。现在Oracle已经整合了Weblogic到cloud control安装包中还是省事很多,本文是基于Oracle Linux 6.3上安装Oracle enterprise cloud control 12c,以下是具体描述。
最近接到个需求,要将一套开发环境中Linux 6平台的Oracle 11g,迁移到两套Linux7平台,原以为很简单,但过程中,确实历经坎坷,就像过山车一般,解决这个问题,又碰到下一个。
本周比较吓人的是 CVE-2019-5021, 根据漏洞报告,自 Alpine Linux 3.3 版本开始的所有 Docker 镜像中,root 用户包含一个空密码,这可能会导致攻击者获得 root 权限,今儿造成攻击。
1. 安装依赖 # yum install gcc kernel-header kernel-devel 2. 解压源码并编译 # tar zxvf ixgbe-5.3.7.tar.gz# cd ixgbe-5.3.7/src/# make 此时还是有以下错误 # makecommon.mk:102: *** Kernel header files not in any of the expected locations.common.mk:103: *** Install the appropria
Sniffle是一个基于使用TI CC1352/CC26x2硬件的蓝牙5和4.x LE嗅探器。
本文分享嵌入式Linux系统使用的操作手册,其中详细内容,主要涵盖了:LinuxSDK安装、Linux系统镜像编译/生成、Linux系统文件替换说明、U-Boot命令说明和环境说明、内存分配说明、Linux设备驱动说明、主频调节说明、文件系统使用说明等,感兴趣的嵌入式工程师朋友可以查阅。
虚拟机环境:Ubuntu16.04.3 编译安装bluez-libs-3.36 下载 (http://www.bluez.org/download/) ./configure --prefix=/opt/bluez/bluez-libs-3.36 --host=arm-linux --target=arm-linux CC=arm-linux-gnueabihf-gcc make sudo make install 编译安装expat-2.5.0 下载 (https://github.com/libe
解压cd 到该目录里面 创建build目录undefinedmkdir build 复制build.sh到build目录, 注意修改ANDROID_NDK_HOME变量 #!/bin/bash ANDROID_ABI=arm64 BUILD_DIR_FFMPEG="$( cd "$( dirname "$0" )" && pwd )" BASE_DIR="$( cd "$( dirname "$BUILD_DIR_FFMPEG" )" && pwd )" TARGET_TRIPLE_MACHINE_BINU
如果你有定义himix200的工具链文件也可以使用CMAKE_TOOLCHAIN_FILE指定工具链文件来完成交叉编译 参见 https://gitee.com/l0km/faceapi/blob/master/faceapi-rpc-cpp/dependencies/cmake/arm-himix200-linux.toolchain.cmake
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
有时为了跟踪故障需要调试MySQL/GreatSQL源码,本文介绍如何在Linux下构建MySQL/GreatSQL源码调试环境。
之前在《廉价的家用工作站方案:前篇》一文中,我提到过使用两台笔记本设备作为轻量的家用工作站。
深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后,安装,安装时选择默认+环境变量
从 arm-linux-gnu-gcc -v 中看到 sysroot目录 /usr/arm-linux-gnu/sys-root/ 为空。 从 yum search 中,也没找到对应的包。看来只能手工去下载编译用的head文件和库文件。
本站Mac M芯片Proxychain安装教程在:https://www.zanglikun.com/16891.html
首先布置js环境,使用centos7做的演示: 第一步:管理员权限使用curl命令从url下载软件包 curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_10.x | sudo bash - 第二步:管理员权限使用yum安装nodejs sudo yum -y install nodejs 第三步:查找node所在位置,默认在bin中 whereis node 第四步:输入命令node,如果出现下图所示符号 > 则安装js环境成功 第五步
笔者在很早之前就看eBPF这类似的文章,那时候看这个技术一脸懵逼,不知道它是用来做什么,可以解决什么问题。所以也没有太关注这个技术。很庆幸最近刚好有机会研究这个技术。
本节将学习如何配置生成各种平台上的安装包,包括二进制安装包和源码安装包。为了完成这个任务,我们需要用到 CPack ,它同样也是由 CMake 提供的一个工具,专门用于打包。 首先在顶层的 CMakeLists.txt 文件尾部添加下面几行:
Google Chrome早就支持了headless模式,但一般都是在Linux上运行,而我则习惯于在WSL上开发,折腾了好久终于找到了可以在WSL上跑headless模式的方法。
*另外,如果不想每次新启一个shell都设置LD_LIBRARY_PATH,可以编辑~/.bash_profile文件:
最近做的项目使用CLION构建,而这个采用CMakeLists.txt管理,因此为了更好的学习,故找到了一篇大牛级别的入门文章,有文章有代码,本文是花了一点时间把这篇文章学习后的重要点记录吧,原作者github地址:https://github.com/wzpan/cmake-demo。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹,用于存放生成的可移植文件:
安装之前,系统中必须要有cc或者gcc等编译器,并且是可用的,或者用环境变量CC指定系统上的编译器。如果系统上没有编译器,不能安装源 代码形式的GCC 4.1.2。如果是这种情况,可以在网上找一个与你系统相适应的如RPM等二进制形式的GCC软件包来安装使用。本文介绍的是以源代码形式提供的GCC软 件包的安装过程,软件包本身和其安装过程同样适用于其它Linux和Unix系统。
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2,需要同时升级本地和服务器的环境,本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ,需要CUDA 10.1,cudnn 7.6 官网下载 :https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
syncd是一款开源的代码部署工具,它具有简单、高效、易用等特点,可以提高团队的工作效率.
一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性,需要C++11或者C++14。这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现,因为系统稳定的要求,这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc,然后替换掉系统的。这种操作我试过几次,系统基本上就崩掉了。
本篇记录下Cobaltstrike上线windows及linux主机shell的基本操作流程。
查看服务器信息还有硬盘测试,从原版上面翻新过来的,去掉了网络测试,减少测试时间,原脚本显示全是英文,我翻译为中文了,新加机房地址功能,脚本里面有单独的网络测速功能,后面可能还会补充其他功能!
linux上使用epoll MacOSX上使用kqueue 性能测试报告 单机千万并发连接
该文章是一篇关于Zabbix监控系统的技术博客,主要介绍了Zabbix监控系统的原理、架构、安装、配置和使用。文章还通过一个具体的实例,详细阐述了如何通过Zabbix监控系统来实现对网络设备、服务器、应用程序等设备的监控。此外,还介绍了如何设置报警、创建监控项、配置主机和创建模板等功能。对于想要使用Zabbix监控系统的企业和团队来说,这篇文章提供了非常详细和实用的指导,有助于快速了解和掌握Zabbix监控系统的使用。
看了很多资料介绍如何将python移植到嵌入式设备当中,但总感觉杂乱五章,还移植不成功,但是经过我的多方摸索,成功的探索出了一条阳光大道,供各位网友借鉴参考。
曾经写过服务器安全狗 linux 版安装教程,凡是此类的软件都是新手站长、对 linux 安全设置不熟悉的站长来使用的,虽然会占用一部分内存但是也提高了服务器的安全性,同时能够阻挡一部分的 CC 攻击
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/132210.html原文链接:https://javaforall.cn
Linux编译C++程序必须安装g++编译器。这里使用yum方式安装。首先切换到root账号,su - root 然后输入密码。
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