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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至可以说是很方便,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

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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 7777进去1、配置命令设置要中继的wifi名字(ssid)密码set ssid xxxx (设置要

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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 && sudo&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行,下面就分享一下自己的编译过程,本人不是学硬件

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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-x86_64-xxx.run驱动文件手动安装)2、安装Minicond

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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 directoryError: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。ImportErr

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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物理显卡驱动经存在的驱动版本:sudo apt-get 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&nb

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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实用程序在Ubuntu18.04中为网络接口配置网络静态或动态IP地址。2、ubuntuServer设置静态ip地

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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PU:https://blogs.vmware.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://tinke

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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NFS挂

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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配置如下主要是这一部分tls{dnscloudflare

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爱快安装虚拟机做旁路由用虚拟双网口openwrt来替代旁路由模式上网

爱快安装虚拟机做旁路由用虚拟双网口openwrt来替代旁路由模式上网在的情况群晖啥的就没法外网访问到了。经过一番折腾发现了这套方法,新人处女作,如果写得不对,请指教一、设备准备1.多网口X86主机一个,我用3867U+4口2.具备特殊插件openwrt固件一个3.用来当AP的设备一个,我用R7000,也可以是其他AP。用爱快自家AP效果最佳二、完成爱快系统安装爱快官网下载最新64位固件 img文件,并放入U盘PE启动盘参考系统视频安装好系统三、在爱快系统中安装双网口虚拟机1.网络设置-内外网设置-新增配置,新增一个vnet网卡的wan22.

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群晖长时间运行变慢修改群晖vm.swappiness优化性能-降低swap使用率

群晖长时间运行变慢修改群晖vm.swappiness优化性能-降低swap使用率辉,昨天说了把群辉的《SSD缓存修改为群辉储存空间》的方法,整体还是不错的,但是最近发现群辉的噪音还是比较大的,经过这两天的折腾发现,关闭群辉的虚拟内存SWAP可以有效的降低群辉的噪音影响,内存小的机器请不要轻易尝试。群晖DSM虽然在易用性方面非常不错,但是系统上的很多机制可以说是非常搓了,我的DS918+,自行添加内存到16G双通道,按理来说,NAS上跑的那点东西,16G内存是完全够用了,但就是这样

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群晖 DS918+扩展M.2 NVMe SSD缓存修改为群辉储存空间m2缓存修改为群辉储存空间

群晖 DS918+扩展M.2 NVMe SSD缓存修改为群辉储存空间m2缓存修改为群辉储存空间D缓存插槽,例如ds918+,ds920+,不过这些机型的M2插槽并不能作为存成空间使用,只能作为缓存使用,和隔壁威联通的支持所有磁盘的分层缓存比,群晖的缓存机制可以说是非常垃圾,dsm7也没有改进多少M.2NVMeSSD缓存变储存空间下面就来讲讲怎么实施,不会太细,因为大部分机型上都是一样的一共就几步,非常简单ssh进入群晖,切换root账户sudo -i查看nvme设备信息# 查看nvme设备ls&n

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Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置

Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置缓存就会快不少搭建过程我就不再赘述了,可以参照我上篇博文Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装部署redisdocker run --name redis -d redis查看docker容器IPdocker inspect --format='{{.Name}} - {{range .NetworkSettings.Networks}

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