pandorabox官方的imagebuilder进行重新打包生成pandorabox固件
置功能太多，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 upd
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网件Netgear R6220自编译Pandorabox固件教程编译Pandorabox固件
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，本人不是学硬件出身，对
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Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练
vidiacuda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-Li
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Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
nnotopensharedobjectfile: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:libGL.so.1:cannotopensharedobject
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Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载
用Linux啦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
：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 /etc/modprobe
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VMware vSphere 7.0 U1安装Ubuntu Server20.04设置静态ip地址
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、
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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
化的GPU：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:/
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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
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挂载群晖下的文件夹存放数据jellyfin的硬解需要安装ffmpeg，ubuntu
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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
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
由形式来上网，但是旁路由出问题之后，需要手动修改配置才可以上网，这样无人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，
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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
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，群晖也特别喜欢用虚拟内存，导致开机久了，我打开docker控制台，都要等7，8
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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
晖机型带有M.2NVMeSSD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 -
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Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置
s做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.Netwo
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Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装命令教程
9/05/22日更新更新新版qbittorrent一键部署命令，新版webui端口改了，还减少了一个端口，并且不需要初始化命令了，直接start即可dockercreate\--name=qbittorrent\-ePUID=1000\-ePGID=1000\-eTZ=Europe/London\-eUMASK_SET=022\-eWEBUI_PORT=8080\
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华硕官改/梅林U盘替换NAND的JFFS外置USB-JFFS解救NAND
s分区首先备份jffs分区备份原本的/jffs/scripts/post-mount安装脚本下载脚本usb-jffs.zip解压后使用winscp把那两个文件拷贝到路由器的/jffs/scripts/文件夹ssh进路由器进行下面的操作在你要放置jffs的磁盘分区中建立jffs文件夹，注意必须是ext4分区比如我的是/dev/sda2，挂载点是/tmp/mnt/swap，所以就要这样操作，你们要根据自己的情况来mkdir /tmp/mnt/swap/jffs运行脚本赋权，这一步之后都是通
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