[openwrt(x86)]Proxmox(pve)中LXC容器搭建openwrt软路由不影响性能
载BT的时候,路由器资源占用对比:1、锐角云,方案:PVE->vm方式安装openwrt,下载速度能达到300Mbps以上,宿主机cpu占用70%-80%,ping网关10ms左右2、锐角云,方案:PVE->lxc方式安装openwrt,下载速度能达到300Mbps以上,宿主机cpu占用25%-30%,ping网关1ms左右4月5日摸索后所得1、感觉pve的lxc对openwrt的支持会越来越完善,在lxc中运行openwrt后,该容器的概要备注栏会出现如下提示:op
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群晖6.2 docker安装zerotier后重启失效群辉docker版zerotier重启失效
来有套件版zerotier可以用,但是版本太低1.4.0,无法访问远程unraid同一局域网下的机器,只能选择docker安装最新版1.8.7,使用中发现一个问题,zerotier重启后无法访问,表现为:zerotier管理页面显示群晖docker状态online,docker使用zerotier-cli listnetworks查询也可以看到分配的ip,状态ok,但是电脑无法访问解决方法参考https:
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家用NAS服务器优缺点和常见的NAS系统优缺点
也十分广泛,从大型企业到微型企业,都可以看到它的身影。NAS的应用形式很灵活,既可以是网关装置放在块存储系统前端使用,又可以是一套独立且完整的存储系统。每天我们都在云中进行更多工作,我们希望文件始终唾手可得。在本教程中,我们将解释我们可以使用家用服务器或俗称NAS服务器执行的所有操作。我们还将说明其优缺点,以及可以用于拥有自己的家庭服务器而无需依赖“云”的设备,但是我们可以在本地拥有所有设备。目前市面上有很多NAS操作系统,如
openwrt设置配置丢失overlay分区扩容lede重启overlay分区不能自动挂载
enwrt固件刚开始还不错,没有出现配置丢失的情况,就是最近安装了,DOCKER后发现重启后设置的配置就会自动丢了必须要重新刷写固件才会正常,过两天又这样了,我用的是x86,J1900,目前怀疑市磁盘占用的问题,好几个都100%了overlay分区爆满导致openwrt固件配置丢失直接说解决办法把,其实这是因为overlay分区满了所以才导致无法保存配置的,只需要把overlay分区的容量扩大一下就行了
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Alpine使用LXC(Linux container)容器安装AdGuardHome广告拦截
行版,基于AlpineLinux的超小型Docker镜像,大小只有5MB,并且可以访问比其他基于BusyBox的镜像更完整的包存储库。AlpineLinux采用了musllibc和busybox以减小系统的体积和运行时资源消耗,由于小巧、功能完备,非常适合用于作为容器的基础镜像。什么是LXC容器?Linuxcontainer是一种资源隔离机制而非虚拟化技术。VMM(VMM Virtual Machine Monitor)或者叫Hyp
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从零开始编译OpenWRT(LEDE)固件——编译OpenWRT(LEDE)使其支持Docker和LXC
are的LEDE,但是用了几天发现一些问题,首先就是他本身的酷软中心比较老旧很多程序安装后已经无法使用比如前两篇文章提到的Entware,ONMP,LNMP,以及Docker也一样有着各种各样的问题,虽然能用,但是离心目中的稳定高效还有一点差距。在折腾过程中,也发现了系统存储不能满足需求,尤其是使用了docker以后,更是不能满足需求,还有一些其他软件的日志记录等等都达不到理想状态,所以我就想着还不如自己编译一个LE
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部署docker acme nginx环境acme申请续订泛域名证书
把所有服务都使用docker部署。这不难,甚至可以说是很方便,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
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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
为什么有人会喜欢把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
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Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境
使用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
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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
opensharedobjectfile: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:cannotopensharedobjectfile:No
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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GPU,自然要使用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
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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
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,群晖也特别喜欢用虚拟内存,导致开机久了,我打开dock
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解决Docker为什么NextCloud挂载外部存储无法删除NextCloud无法删除外部存储
NextCloud挂载外部存储无法删除文件,在遍寻全网后终于找到解决办法Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置NextCloud挂载外部存储无法删除解决方案那我安装笔记那篇博客为例子首先添加定时任务,因为qbittorrent和Aria2下载的文件默认是root权限,所以外面要定时修改文件权限,我设置的一个小时执行一次cron
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Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置
件一多等刷新都要等很久,如果配置了Redis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}}
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Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装命令教程
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\-p6881:6881\-p68
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