在我们的生活中，经常会遇到这样一种情况，为了学习某个技术，我们需要去买台配置比较高的电脑，获取从云服务器提供商哪里购买云服务器。不管你选择哪种方式，成本总是需要的。
在装操作的系统的时候，遇到的最大问题就是怎么找操作系统到的镜像，windows的问题是镜像乱七八糟，有加装各种乱七八糟软件的Goust镜像，也有精简的镜像；Linux的问题是镜像不太好找，下面一次说一下我的解决方法。
由于一些不可描述的原因，有时候我们需要通过 git 从一些网站(Github or Kernel.org) clone 代码的时候，速度非常的慢。
文章更新: 20170201 初次成文 问题提出: 在之前的文章中: Linux Deploy:在Android上部署Linux 小苏为大家介绍了使用Linux Deploy在Android系统中部署Linux系统的方法，但是文章发布后，有一部分朋友按照文中的方法无法部署成功。于是小苏在这里发布另一种备选方案 - 使用小苏部署好的Linux镜像来部署Linux系统。 这种方法只支持Ubuntu和Kail Linux(因为小苏只部署了这两个镜像，其他的没有尝试)。原理是将小苏手机上部署好的
VM虚拟机（VMware Workstation）是Windows和Linux平台上强大的本地桌面虚拟化平台，可构建、运行或支持任何类型的应用。
2016.04.28，BlackArch Linux新版本发布，此版本为白帽子和安全研究人员提供了大约1400款渗透测试工具。 如果你是一位白帽子或者安全研究人员，这个消息无疑会让你很感兴趣。BlackArch Linux是一款基于Arch Linux的发行版，主要面向渗透测试人员和安全研究者群体。目前BlackArch Linux开发者已经公布了新版本的ISO镜像。 开发者在忙碌了几个月之后，终于发行了新版本镜像，替换掉了旧版的ISO镜像(2016.01.10)，新版本增加了超过80款工具，这些工具可
本文介绍基于VMware Workstation Pro虚拟机软件，配置Linux Ubuntu操作系统环境的方法。
能看到它分了六层，比如说第一层可能就是安装 centos，后面几层就是安装 redis 所需的缓解经
大家都知道高并发分布式组件的重要性，而且如果要进大厂，这些技术不可或缺。但这些技术的学习难点在于，大多数项目里的分布式组件，都是搭建在Linux系统上，在自己的windows机器上很难搭建开发环境，如果无法搭建开发环境，就无法实际操练，而单靠背理论题，是无法通过面试的。
主要是看一下如何在linux及mac上安装docker，创建docker镜像，部署SpringBoot项目到docker，并借助于DaoCloud进行docker镜像下载加速等。
在之前我们团队发布了TiDB基于X86和ARM混合部署架构的文章：TiDB 5.0 异步事务特性体验——基于X86和ARM混合部署架构，最近有朋友问到离线模式下如何对混合部署的TiDB集群进行升级，因此用本文来做一个梳理总结。
Docker镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含某个软件所需的所有内容，包括代码、库、环境变量、配置文件、运行时环境等。 所有的应用，直接打包成Docker镜像，然后通过镜像创建出容器，然后就可以直接跑起来。
使用Vmware虚拟机学习Linux系统，即是你不需要去真实的安装一个Linux系统，通过虚拟机你就可以获得和真实Linux系统大部分功能的体验。那么如何获取Linux系统的镜像呢？
之前聊过，容器跟虚拟机的区别，就在于虚拟机使用了名为 Hypervisor 的 软件 它通过硬件虚拟化功能，模 拟出了运行一个操作系统需 要的各种硬件，比如 CPU、 内存、I/O 设备等等。 并在这些虚拟的硬件 上安装了一个新的操作系统， 即 Guest OS。Docker 并不像 Hypervisor 那样对 应用进程的隔离环境负责，也 不会创建任何实体的“容器”， 真正对隔离环境负责的是宿主 机操作系统本身。
大家都知道在性能方面，Linux系统是远远优于Windows系统的，所以我们整个分布式爬虫的部署也是在Linux的子系统centos上，所以大家都要有一定的Linux基础。
文章更新 20170408 初次成文 问题提出: 在之前的文章中，小苏为大家介绍过使用常规方式和使用镜像方式部署Linux系统的方法，但是这两种方法各有利弊: 使用常规方式部署时，镜像大小可以灵活调节，但这种方法需要设备在连接网络的情况下下载大量数据，由于运营商的DNS污染或者由于镜像源站同步的原因，即使更换软件源为国内镜像源，部署时也总会出现部署失败的提示。使用镜像方式部署Linux系统时，虽然可以免去部署时下载大量数据的麻烦，但是使用别人部署好的镜像，初始实现的功能依别人部署好的镜像而
下载官方提供的Ubuntu镜像文件和烧录工具。访问EAIDK官方网站http://www.eaidk.com，选择资料下载，选择“EAIDK-310 ”。如图所示。
channels是conda下载包的镜像网站，通过如下命令可以查看已有的channels
一直都是在x86_64平台下编译docker镜像，最近因为需要在powerpc和z上面编译docker镜像，发现同一个镜像在不同的平台运行，结果竟然不一样，因为按docker的镜像机制，同一个镜像不应该出现不同行为，仔细分析后发现是docker提供了manifest功能，进而支持多平台，用户不需要根据平台不同而下载不同镜像，而是通过一个镜像就能覆盖各种平台。
5.添加镜像（镜像网站就相当于主网站的副本，conda主体在国外，因而在国内下载速度会很慢，因此配置镜像，从镜像网站下载，可以加快下载速度。）
默认情况下，x86_64平台只能构建x86_64镜像，如果需要在x86_64平台构建多平台镜像（比如ARM64），我们可以用Docker官方提供的Buildx工具来完成多平台镜像构建。
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前言 上一篇博客?零基础学Docker【3】 | 一文带你快速进行Docker实战为大家带来了一些Docker应用实战的内容，本篇博客，我们需要完成的目标如下： 理解镜像原理之联合文件
要让Docker能够正常工作，需要的是容器和镜像，它们是Docker的地基。镜像是一个模板，是运行一个应用程序所需的文件。容器是由镜像创建的，用来执行隔离的应用，这样应用与应用之间就不会产生干扰。
4、下载ubutu安装包并解压，这个是Ubuntu_1804.2019.522.0_x64版本。将下载的安装包为appx的扩展名改为zip。可以从这个地址下载：见文末。然后解压。用管理员身份执行ubuntu.exe程序。等几分钟输入用户名和密码。
由于使用ubuntu官方下载ubuntu镜像速度较慢，我们可以使用国内的开源镜像网站下载，这里推荐清华大学开源镜像网站，当然像华中科技大学、浙江大学等也有自己的开源镜像网站，
数据科学开发环境配置起来让人头疼，会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气，也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好，过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker，我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
首先声明，此篇不是完全的Docker技术文章，而是单纯的教你使用Docker，不包含Docker的一些命令、如何打包Docker镜像等等。
Linux的应用商店—CONDA 在Linux系统如何下载数据分析所需要的软件？答案：用conda。conda最Linux系统方便快捷的软件下载器，没有之一。它的作用就相当于App store，90%以上的软件都能搜到，一键安装。日常生信使用小而精的Miniconda即可 ------微信公众号：生信星球图片Conda的下载Being/Google搜索“miniconda 清华”图片进入https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/，可以看
Hyper-V 是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10和Windows 11，一般电脑都会自带，无需额外安装。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，他包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。将所有的应用和环境直接打包为docker镜像，就可以直接运行。
安装Ubuntu的第一步是制作一个随身操作系统。如果你正在使用Windows XP，7，8 或者 8.1，你可以用Universal USB Installer去创建一个Live USB。这是我最喜欢用的方法，而且它很容易使用。让我们看看如何很容易地在Windows 8 里制作一个Ubuntu 14.04的Live USB 。
今天学习的是linux环境下的软件安装，因为花花老师的教程特别棒，所以操作上基本没出现特别难的地方。
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86\_64.sh
镜像是由多层存储所构成，下载也是一层层的去下载，并非单一文件。 镜像的基础是底层AUFS的支持.
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh安装minicondabash Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh sh是脚本，类似软件安装包，需要运行bash 开始安装。安装过程会出现很多版权信息，可按q跳过，有提示需要按enter的地方要按enter，遇到问题回答yes。最后出现“Thank you for installing Miniconda3 ！”说明安装成功。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
可以采用 Dockerfile 来构建镜像。Dockerfile 描述了构建的每个步骤，每个构建步骤会带来文件系统内容的变化，也就是 changeset。就像洋葱一样，一层一层的。这样也会带来一个问题，对镜像的改动越多，会导致镜像文件体积越大。
镜像 是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置文件等)，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。
现如今Linux也逐渐成为程序员的必备技能，后端、运维、移动开发都会接触到Linux，所以，对于Linux，你或多或少都得学一点，而不是在面对Linux系统的时候手足无措。
Docker Desktop是Docker官方提供的用于Windows的图形化桌面应用程序，它使得在本地环境中使用Docker变得非常简单。
docker官方和个人发布的镜像由于版本等各种原因，漏洞较多，已统计Docker Hub超过30%的官方镜像包含高危漏洞。此外，由于网络等原因也会造成docker pull下载镜像的速度很慢。基于这种情况，我们可以手动定制docker系统镜像。 以下记录了在centos7上做docker镜像的操作记录： 1）镜像制作脚本：mkimage-yum.sh 下载脚本地址：https://pan.baidu.com/s/1geTSQCN 提取密码：qsss 或者直接wget https://raw.githubus
1. 简介 我们自己构建 Docker image 时都希望结果镜像越小越好，那么如何才能尽量变小呢？ 下面我们通过一个简单的案例，了解下优化思路，看一个简单的镜像如何从 743MB 减到 536MB 2. 案例 目标 非常简单，build 一个 java 镜像 基于 centos 基础镜像，和下载好的 jdk-8u101-linux-x64.tar.gz 过程 1）第一版 Dockerfile 内容： FROM centos COPY jdk-8u101-linux-x64.tar.gz /usr/lo
文章目录 一、参考链接 二、lrzsz功能介绍 三、安装操作步骤 1、Linux端 查找lrzsz包 安装lrzsz包 2、Windows端 3、测试使用 从Linux端下载文件至Windows端 从Windows端上传文件至Linux端 一、参考链接 阿里巴巴开源镜像站-OPSX镜像站-阿里云开发者社区 centos镜像-centos下载地址-centos安装教程-阿里巴巴开源镜像站 lrzsz | Sail 二、lrzsz功能介绍 lrzsz是一款在linux里可代替ftp上传和下载的程序。使用这个软
3.选择镜像包含的版本，比如，我只想安装家庭版，只需选择Windows Home或者Windows Home China；而如果镜像想包含多个版本用于多台设备安装，只需全选即可。
如果您之前编译过EV200的SDK，那么您会发现，编译DV300的过程很类似，软件包直接拷贝，无需重新下载，通常在1-2个小时内能搞定SDK的编译。 DV300的入门会简洁介绍，如果遇到编译错误，请你阅读EV200的编译过程和相应目录下的readme查询解决方法。
今天在使用 pip install xlutils 安装 xlutils 包的时候，一直出现如下错误：
在开发环境，将源码+配置+软件等其他项目运行的所有的东西，都打包，直接都给运维，这样运维就不需要自己搭建项目运行的环境了，因为你已经拿到了开发人员本地的全部的东西，相当于拿到开发人员全部的东西，直接在运维那里就可以运行；
摘要：Linux实战Docker容器安装MongoDB，阿里Docker镜像仓库加速。Docker是最流行的开源容器工具，互联网公司大规模集群部署和运维的利器，思想起源于Linux系统的Container思想。本文我们会使用Docker实战MongoDB数据库。
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