VPC为弹性云服务器构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云中资源的安全性，简化用户的网络部署。使用弹性文件服务时，文件系统和云服务器归属于同一VPC下才能文件共享。VPC可以通过网络ACL进行访问控制。网络ACL是对一个或多个子网的访问控制策略系统，根据与子网关联的入站/出站规则，判断数据包是否被允许流入/流出关联子网。
因为一直做Linux有关的开发工作，所以不习惯在Windows平台编译和测试代码。在没有Docker之前，windows基本就是一个IDE平台。在windows上面写好代码之后，再sftp上传到Linux平台进行编译，运行和测试。 这样做虽然没有错，但带来的就是工作效率低下。 并且久而久之，Linux平台里面安装了各种各样的编译器和调试工具，就显得杂乱无章了。 自从有了Docker，这些工作变得简化了。 当需要写新代码时，我先使用Docker构建一个编译环境，每次写完代码后，直接通过Docke
最近的几场演讲和技术交流中，有个问题常被问到：既然容器(Container)不是什么新技术，为什么Docker能在短时间内如此风靡世界，得到大家的一致推崇呢？
1.5.1 在Win10上准备centos7 和大家说明一下，我们的目的仅仅是要安装一个centos7，然后在centos7上安装docker 如果搞不定vagrant+virtualbox的方式，也可以直接使用VM搭建一个centos7 或者你可以直接使用一台云服务器，上面安装了centos7 毕竟我们的目的只是为了得到一个centos7的机器，所以不必花太多精力在这个问题上折腾 我上课用的环境是 【 win10 64位 VirtualBox-6.0.12-133076-Win
PaaS 是 Platform-as-a-Service 的缩写，意思是平台即服务。 把服务器平台作为一种服务提供的 商业模式。通过网络进行程序提供的服务称之为 SaaS(Software as a Service)，而云计算时代相 应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了 PaaS(Platform as a Service)。
Red Hat Enterprise Linux（RHEL）是一个由Red Hat开发的商业市场导向的Linux发行版，Red Hat Enterprise Linux 常被简称为 RHEL. 据IDC统计，到2018年，服务器操作系统市场份额达到33.4%. 目前,在中国大陆市场，RHEL主要为跨国企业或者外资在使用，其他很多企业都始终把CentOS (Community Enterprise Operating System) Linux为红帽系主要操作系统，但红帽于2020年12月8号突然调整商业策略，将CentOS Linux切换为CentOS Stream ,这直接导致CentOS与RHEL上下游关系发生调换，同时由于CentOS Stream不会有固定大版本发布, 虽然后续有Rocky Linux等迅速创建，但是大家应该都知道这里面的影响在哪里,是不是新创建一个版本就能很快解决的,这里我也不再赘叙。
写在前面： 在如何通过Google来使用ggplot2可视化这篇文章中，我们曾经介绍过R语言在生物信息学中的重要性。 这篇文章也激发了很多小伙伴学习的热情。学习R语言必然会安装各种各样的包，很多人在这一步就遇到了困难， 刚开始学习R语言的时候我们经常会遇到各种包安装错误，比如 package ‘airway’ is not available(for R version 3.1.0)等等， 这篇文章我们就来系统性地整理一些新手可能遇到的问题以及解决方案。 当然，你不一定现在就会遇到，但是如果你遇到了，请记住
我们平时用手机与电脑的时候，如果想安装一个软件就需要去下载它的安装包（软件包），下载安装包的前提就是必须连接网络，这就说明安装包并不在你的本地上。 **那么软件包是在哪里的呢？**是在别人的电脑上（远端服务器/云服务器）。
当显示npm和pm2命令找不到时，进入sharelist文件夹，打开install.sh文件：
Docker就是虚拟化的一种轻量级替代技术。Docker的容器技术不依赖任何语言、框架或系统，可以将App变成一种 标准化的、可移植的、自管理的组件，并脱离服务器硬件在任何主流系统中开发、调试和运行 简单的说就是，在 Linux 系统上迅速创建一个容器（类似虚拟机）并在容器上部署和运行应用程序，并通过配置文件 可以轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级，非常方便。因为使用了容器，所以可以很方便的把生产环境和开 发环境分开，互不影响，这是 docker 最普遍的一个玩法。
以下分别是Anaconda的下载和Miniconda的下载，小洁老师让我下载的是Miniconda，结果脑子不知道为什么没有转就点了Anaconda，导致我下载错了，结果就是步骤和教程看起来不一样，浪费了时间
作者：vitovzhong，腾讯 TEG 应用开发工程师 容器的实质是进程，与宿主机上的其他进程是共用一个内核，但与直接在宿主机执行的进程不同，容器进程运行在属于自己的独立的命名空间。命名空间隔离了进程间的资源，使得 a,b 进程可以看到 S 资源，而 c 进程看不到。 1. 演进 对于统一开发、测试、生产环境的渴望，要远远早于 docker 的出现。我们先来了解一下在 docker 之前出现过哪些解决方案。 1.1 vagrant Vagarant 是笔者最早接触到的一个解决环境配置不统一的技术方
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
课程中使用的虚拟机是用windows的的vmware workstation，像我是用mac系统，得用vmware fusion，因为mac里跟workstation对标的就是fusion，而我要使用课程里的镜像，导入3台节点，跟课程环境保持一致，就得对vmware fusion进行修改，这就是我写这篇文章的初衷。
最近我发现有个趋势哈，就是ARM server越来越多，但是ARM好像不像x64平台那么好识别，总是有各种各样的arm识别不了。如果SRS能出ARM的docker镜像，那会比较容易跑起来。 SRS已经支持了多CPU架构的docker镜像，如下图所示： 下面是用法和技术背景。 Usage 现在SRS支持了多个CPU架构，参考ossrs/srs[1]： • linux/amd64 这就是x86_64架构，Intel的64位服务器，目前主要的Linux服务器都是这种类型，无论任何操作系统只要是这个芯片都可以用
Linux是一类开放源代码和自由的类似Unix的操作系统，有众多发行版本。在服务器市场，Linux操作系统占有绝对的优势。Linux操作系统大致可以分为Redhat系列和Debian系列。
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。
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文章更新: 20161025 初次成文 20170422 微小修正 问题提出: 因为小苏在很久之前就听说在安卓上可以跑Linux系统，期间各种工具也试了很多(包括这个)，但是要么是使用方法不得当，要么是和ROM不兼容，总之是一直都没成功，所以这类软件总是下了用，用了卸，想起来的时候再下了用...无限循环。直到之前，看了一篇简单的关于Linux Deploy的使用教程之后茅塞顿开，在Android上成功跑起了Ubuntu，所以写这篇文章来记录一下。 解决方案: Linux Deploy
我们在写代码的过程中，或多或少都会遇到这样的问题：写了代码，在别人电脑上运行不了，一检查，别人电脑缺环境。
作为Alpine Linux的超级粉丝，我在很多构建的Docker镜像中都使用了它。生成的镜像非常小，非常小，非常适合Dockers环境。
提醒：本文已有自动构建的项目支持，请移步到：再续【从零使用qemu模拟器搭建arm运行环境】
首先修改这个文件，在里面加上启动nginx的命令，比如 /usr/local/sbin/nginx
容器以及编排工具（例如Kubernetes）开创了应用开发的新时代，让微服务架构以及CI/CD的实现成为了可能。Docker是迄今为止最主要的容器运行时引擎。然而，使用Docker容器构建应用也引入了新的安全挑战和风险。
前言：布衣博主乃苦逼的Java程序猿一枚，虽然工作中不会涉及系统运维，但是开发的项目总还是要部署到服务器做一些负载均衡、系统兼容性测试、系统集成等等骚操作，而这些测试性的操作不可能直接SSH远程运维的服务器任我行般瞎搞一通的，所以在个人的开发机上虚拟机一套Linux系统做为测试服务器也就成了程序猿的必备生存技能。本来想一篇博文讲完虚拟机安装和各种环境的搭建的，但博主仔细的捋一捋发现，从虚拟系统到JDK环境再到数据库服务等等东西还不少，而且搭建过程中还有很多问题也是需要好好絮叨一番的，讲的太简略了，作为小白
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说docker常见问题总结[docker中文手册],希望能够帮助大家进步!!!
ps -A -o stat,ppid,pid,cmd | grep -e '^[Zz]' | awk '{print $2}' | xargs kill -9
但是，为了回答这些问题，我们要提出更多的问题。当你开始考虑怎么用容器适配你的工作时，你需要弄清楚：你在哪开发应用？你在哪测试它？你在哪使用它？
Linux文件系统中的文件是数据的集合，文件系统不仅包含着文件中的数据而且还有文件系统的结构，所有Linux用户和程序看到的文件、目录、软连接及文件保护信息等都存储在其中。Linux是一个性能稳定、功能强大、效率高的操作系统。它在功能特性方面与Unix系统相似，同时又具有多任务、多用户、多平台等若干特性。
Michael Crosby是如今最有影响力的Docker容器开发人员之一，他帮助领导containerd的开发以及担任Open Container Initiative（OCI）技术监督主席。近日，他在DockerCon 19上，Crosby在演讲中概述了Docker的过去，现在以及未来。Docker的早期历史与Linux密切相关，事实证明，Docker的未来也是如此。
去年我发表了文章对Docker基础镜像的思考，该不该选择alpine，其中对于Alpine Linux镜像如此之小的原因我解释为它使用了musl而不是glibc
生产环境：Rocky Linux release 8.3, gitlab-ce-13.9.4-ce, Python 3.6.8
文件系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构； 即在磁盘上组织文件的方法。也指用于存储文件的磁盘或分区
最近搞了个小项目刚刚好部署一下,记录一下部署过程 我这里是这发布Docker hub 如果你没设置为 private 别人是可以拉到的,如果需要私有则直接用Idea进行连接远程服务器docker设置docker一些配置即可,本片文章就不说这个.
之前系列的文章介绍了如何编译Uboot、Kernel以及使用默认的ramdisk根文件系统来构建一个完整的嵌入式Linux系统，本篇文章介绍如何从头制作一个放在NAND Flash上的根文件系统。经过我这段时间的总结，rootfs相关的编译、配置等工作还是比较麻烦的。所以你可能会看到一般做核心板的第三方厂家会建议初学者直接使用现成提供的文件系统，比如一个做NUC972核心板的厂家，其文档里这么描述：
大凡先进技术的产生，都不是凭空捏造的，更不是花花瓶子作秀博眼球的。或是要解决某些需求，某些痛点。有其存在的道理和价值。
接上一篇BIOS启动，BIOS完成了基础的硬件检测和硬件的中断向量表的初始化，然后BIOS找到MBR并且把MBR加载在内存中，跳转到该位置。加载的位置在内存中的0x7C00,至于为什么是这个位置，主要是因为历史的原因吧，最初的内存只有32K,历史选择了0x7C00(31k)。
一般项目Dokcer 的安装比较简单，直接 brew install Docker 就可以了，不会安装的自己谷哥或者度娘去去去去。
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53208960
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用 微笑.jpg），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
分别是： 1、Makefile：分布在 Linux 内核源代码根目录及各层目录中，定义 Linux 内核的编译规则； 2、配置文件（config.in）：给用户提供配置选择的功能； 3、配置工具：包括配置命令解释器（对配置脚本中使用的配置命令进行解释）和配置用户界面（提供基于字符界面、基于 Ncurses 图形界面以及基于 Xwindows 图形界面的用户配置界面，各自对应于 Make config、Make menuconfig 和 make xconfig）。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
1997年4月，Pavel Machek 写了他的网络块设备代码，并被当时的Linux Kernel 2.1.55接受。Pavel 在随后的四个发行版（对应的内核版本为55、101、111、132）中维护并升级了他的代码。Andrzej M. Krzysztofowicz贡献了64位机上运行的版本，随后Stephen Tweedie 为其提出了许多的专业建议，尤其是引入了基于信号量的锁机制，使得代码在对称多处理器系统中能够安全的运行。作者们已将其增强以便于运用于工业环境之中。本文描述了网络块设备、驱动、以及
1：创建Dockerfile文件，用于构建镜像 如果你还不知道Dockerfile如何创建，请移步我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/CSDN___LYY/article/details/83061188 注意点： dockerfile中的路径统一 这里使用的版本较低（被容器化的项目使用的比较旧），如需使用其他版本的jdk或者tomcat，找到相应的url替换对应http位置即可 我的项目的数据库使用的是远程数据库，所以没有在镜像中加入数据库的构建，还
生产环境：Rocky Linux release 8.3, Nginx 1.14.1
当我们刚开始接触Docker，并尝试使用docker build构建镜像时，通常会构建出体积巨大的镜像。而事实上，我们可以通过一些技巧方法减小镜像的大小。本片博文，我将介绍一些优化技巧，同时也会探讨如何在减小镜像大小和可调试性取舍。这些技巧可以分为两部分：第一部分是多阶段构建（multi-stage builds）， 正确使用多阶段构建能够极大减小构建物镜像的大小，同时还会解释静态链接（static link）和动态链接（dynamic link）之间的区别以及为什么我们需要了解它们；第二部分是使用一些常见的基础镜像，这些基础镜像仅包含我们所需要的内容，而无需引入其他文件。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
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