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2023年10月7日
filebeat docker 部署
摘要: 官网: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/8.10/index.html https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/8.10/running-on-docker.html 1. 拉取镜像
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posted @ 2023-10-07 18:51 lshan
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2023年9月14日
VMware Ubuntu18.04找不到网卡ens33问题解决
摘要: 查询网卡状态 [root@localhost ~]# nmcli device status DEVICE TYPE STATE CONNECTION ens33 ethernet unmanaged -- lo loopback unmanaged -- 上面状态提示未接管 开启网络 [root@
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posted @ 2023-09-14 13:17 lshan
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2023年8月10日
sftp python
摘要: # pip install pysftpimport pysftpclass SftpUtil(object): def __init__(self, host, port, username, password): self.host = host self.port = port self.us
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posted @ 2023-08-10 13:18 lshan
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2023年7月20日
github google 翻译 DNS 配置
摘要: 1. 在 https://tool.chinaz.com/dns?type=a&host=github.com&ip= 修改hosts 108.177.97.100 translate.googleapis.com 20.205.243.166 github.com
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posted @ 2023-07-20 14:25 lshan
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2023年6月28日
docker python opencv (c++ 依赖)
摘要: pip freeze > requirements.txt 编写dockerfile,需要注意的是这里安装了一些c++库文件供opencv使用 Dockerfile: FROM python:3.9-slim # 将工作目录设置为 当前目录 WORKDIR /opt/app/ # 将当前目录内容复制
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posted @ 2023-06-28 10:32 lshan
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2023年6月27日
dockerhub私有仓库搭建
摘要: 1.安装以及使用: # 安装 (添加用户名密码,见下面) sudo mkdir /opt/docker/registry sudo docker run -itd --privileged=true --restart=always -e REGISTRY_STORAGE_DELETE_ENABLE
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posted @ 2023-06-27 18:23 lshan
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2023年6月26日
Python3 (虚拟环境) windows下 多环境管理 (pip 加速) 以及一次性卸载所有第三方安装包
摘要: windows 下 Python 多环境隔离,每个项目拥有独立的依赖库,即 site-packages。 ubuntu 下通过 Anaconda 进行多环境操作, windows 下往往直接下载安装包安装了 (之前一直没去解决单个环境)现在整理下如下, 方式一(略,安装包有点大) 1. 官网下载An
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posted @ 2023-06-26 16:46 lshan
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2023年6月20日
tts PaddleSpeech 安装使用
摘要: git 官网:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/README_cn.md 强烈建议用户在 Linux 环境下,3.7 以上版本的 python 上安装 PaddleSpeech。 PaddleSpeech 依赖于 pa
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posted @ 2023-06-20 18:09 lshan
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2023年6月19日
SadTalker项目上手教程
摘要: git : https://github.com/OpenTalker/SadTalker 使用教程 (完成 前2步即可, 然后点击 webui.bat 启动即可) SadTalker上手门槛低,对新手相当友好,按照我的步骤一步步进行将确保你能够正常玩转这个项目。 一、环境准备 (有python 环
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posted @ 2023-06-19 14:33 lshan
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安装NVIDIA cuda-toolkit
摘要: NVIDIA® CUDA®工具包为创建高性能 GPU 加速应用提供了发展环境。使用 CUDA 工具包,您可以在 GPU 加速嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及一个运行
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posted @ 2023-06-19 10:16 lshan
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