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openwrt固件dmesg、lsusb检测是否已经集成了USB或SATA支持

openwrt固件dmesg、lsusb检测是否已经集成了USB或SATA支持大多数固件映像已经在默认配置文件/映像中集成了USB或SATA支持，因此不需要安装额外的软件包。若要检查是否包含USB支持，是否检测到连接的USB设备：1.执行dmesg在终端中，注意其输出。这些是“驱动程序消息”，与硬件连接/启动或断开/关闭相关的事件。2.现在连接外部存储设备，等待几秒钟，然后执行dmesg又在终点站上了。3.

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Padavan老毛子固件dynv6.sh DDNS解析IP地址脚本下载及使用方法

Padavan老毛子固件dynv6.sh DDNS解析IP地址脚本下载及使用方法dynv6.sh脚本下载地址http://dl.ioozu.com/f/1397394-537151506-f56f79meibu_ddns.shmeibu_ddns.sh（修改里面的xxxx为你自己的）自己参考编写的每步ipv4动态域名绑定的代码，放入/etc/storage后，在计划任务里面添加定时运行,每十分钟执行一次*/10 * * * * /etc/storage/meibu_ddns.sh&nbs

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部署docker acme nginx环境acme申请续订泛域名证书

部署docker acme nginx环境acme申请续订泛域名证书以说是很方便，因为之前除了NGINX外，基本所有服务都是通过docker部署的。为啥之前没有用dockernginx？因为本站的证书续订使用的是certbot，certbot的可以非常方便的自动续订证书，并重载NGINX。借着这次迁移站点，正好研究一下dockeracme之前一直不知道acme怎么能够操作dockernginx，因为容器是互相隔离的，谁也看不见谁的进程，觉得可能需要写一个脚本，通过宿主机来定时重启NGINX容器，但是在偶然间，搜索到了一个issue，发现原

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600kb超小Docker-AriaNg镜像推荐-方便服务端部署aria2 Docker镜像下载

600kb超小Docker-AriaNg镜像推荐-方便服务端部署aria2 Docker镜像下载把aria2的webui放到同一个容器里，aria2的webui是通过rpc的方式与aria2通信，完全可以用网页上的在线webui，内置简直毫无价值啊，不过既然这么多人喜欢把ariang部署在自己的机器上，那我索性就写一个吧这应该是目前体积最小的ariang镜像，只有ariang本体大小+73kb的darkhttpd（仅600kb的docker镜像你敢信？）GitHub:https://github.com/SuperNG6/do

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非常强大的esp8266专用wifi中继固件将ESP8266万能中继路由器

非常强大的esp8266专用wifi中继固件将ESP8266万能中继路由器学关于wifi中继的固件，编译后发现功能比较全，性能也很不错目前国内很多同学都是通过at固件进行设置的，比较麻烦，而且手头没有usb转串口硬件的话还难以完成esp8266越来越刁了，好玩。可以刷成蹭网神器。要知道有的路由器都没这功能啊设置esp8266专用wifi中继固件方法刷好后会看到有个MYAP的网络有两种方式来配置路由器第一种电脑先登录这路由器然后用Telnet 192.168.4.1 777

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pandorabox官方的imagebuilder进行重新打包生成pandorabox固件

pandorabox官方的imagebuilder进行重新打包生成pandorabox固件太多，使得空间不够自己安装想要的应用，比如我的netgearr6220下载回来就是24m的固件，想装不可描述+v2瑞就没有地方了，只能用pandorabox官方提供的imagebuilder进行重新打包下来就是一个简单的过程记录，有需要的朋友可以按照这个步骤来1、系统是ubuntu18.04（16.04也可以）2、去官网下载对应版本的imagebuilder并解压3、安装所需软件sudo apt-get update&nb

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网件Netgear R6220自编译Pandorabox固件教程编译Pandorabox固件

网件Netgear R6220自编译Pandorabox固件教程编译Pandorabox固件，当初不知道路由器还能刷机，所以入手了这款入门级的千兆路由器。因为自己是程序员，后面也了解到R6220也是可以刷OpenWrt、LEDE、Pandorabox这些第三方固件的，但是后面发现真正稳定的只有Pandorabox，但是Pandorabox多半是别人编译好的固件，网上也很少有Pandorabox固件编译的教程。发现硬件方面的技术分享真的是比软件少很多，特别是冷门硬件遇到问题还是挺头大的。因为楼主的要求很简单，固件稳定可以上网就

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Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境

Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境Docker部署TensorFlow环境提示本部分面向没有Docker经验的读者。对于已熟悉Docker的读者，可直接参考TensorFlow官方文档进行部署。Docker是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的“容器”或者说“保护层”中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺

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Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练

Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练diacuda进行深度学习训练推理系统：ubuntu18.04.5LTSubuntu20.04LTS方式一、使用conda+pip环境安装步骤：1、安装nvidiagpudriver：打开Ubuntu系统的Software&Updates–AdditionalDrivers，搜索安装nvidia的proprietary驱动。（或者，也可以去nvidia官方网站下载NVIDIA-Linux-

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Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directoryrror:libGL.so.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory——docker容器内问题报错容器内libGL.so.1问题在实验室的服务器下跑yolov3的pytorch版本时，原本前几天跑的好好的，后来突然不知道怎么回事，就开始报错，一脸懵逼。后来百度了好多。。。emm挺不顺利的，所以mark一下。ImportError

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Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载

Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载为什么想要使用这个方案TensorFlow对依赖包要求很高，但一个conda环境只能安装一个版本的，如果使用多个conda环境将难以在一套系统内运行（可能需要编写我不熟悉的shell脚本）后续可能使用其他的包，需要安装其他包的环境，可能会和TensorFlow的环境冲突

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Ubuntu 18.04 Server禁用nouveau安装使用nvidia物理显卡驱动

Ubuntu 18.04 Server禁用nouveau安装使用nvidia物理显卡驱动t remove --purge nvidia*2.需要禁用nouveau，只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动，禁用方法就是在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上:&nbs

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VMware vSphere 7.0 U1安装Ubuntu Server20.04设置静态ip地址

VMware vSphere 7.0 U1安装Ubuntu Server20.04设置静态ip地址17.10中引入的一种新的命令行网络配置实用程序，用于在Ubuntu系统中轻松管理和配置网络设置。它允许您使用YAML抽象来配置网络接口。它可与NetworkManager和systemd-networkd网络守护程序（称为渲染程序，您可以选择使用其中的哪一个）一起作为内核的接口。它读取/etc/netplan/*.ymal中描述的网络配置，并且可以将所有网络接口的配置存储在这些文件中。在本文中。我们将解释如何使用Netplan实

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VMware vSphere 7.0 U1 ESXi安装Ubuntu Server20.04后使用物理显卡GPU设置

VMware vSphere 7.0 U1 ESXi安装Ubuntu Server20.04后使用物理显卡GPU设置mware.com/apps/2018/09/using-gpus-with-virtual-machines-on-vsphere-part-2-vmdirectpath-i-o.htmlhttps://docs.nvidia.com/grid/latest/product-support-matrix/index.html如果是Geforce显卡（没有官方虚拟化支持）：需要添加参数：参考：https://tinkertry.com/vmware-vsphere-esxi-7-gpu-p

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ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速硬解,使用NVIDIA显卡加速Jellyfin设置

ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速硬解,使用NVIDIA显卡加速Jellyfin设置人的领地，基本没有现成的文章和教程，参考了网络上几乎所有相关教程，总结如下。关于实现之后的效果，可以参考：https://www.lxg2016.com/54176.html简单来说，有几个要点：直通NVIDIA显卡时需要加参数hypervisor.cpuid.v0=FALSE从而让显卡认为自己在物理机上。可以使用NF

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caddy2使用https证书自动更新,caddy2使用cloudflare https证书自动更新命令

caddy2使用https证书自动更新,caddy2使用cloudflare https证书自动更新命令用caddy1的caddyfile首先在cloudflare获取apikey在服务器先注册变量exportCLOUDFLARE_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxx"exportCLOUDFLARE_EMAIL="xxx@gmail.com"caddy配置如下

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