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腾讯云轻量Linux 5.10服务器DD安装Debian11解决腾讯云自带组件阻止DD安装问题

腾讯云轻量Linux 5.10服务器DD安装Debian11解决腾讯云自带组件阻止DD安装问题台主机已经更新了，用起来不错（感觉不到差别），其实主要是一直在用腾讯云自带的镜像，自带的很多腾讯的组件，我很不喜欢，这次就趁机会换一下系统。注意由于腾讯云自带的一些组件，会阻止我们DD安装操作系统（安装过程会报错，无法正确写入进磁盘），所以在DD安装操作系统前，必须要禁用、删除掉这些组件systemctl stop tat_agentsystemctl disable tat_agentrm -rf /etc/syst

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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

从零开始编译OpenWRT(LEDE)固件——编译OpenWRT(LEDE)使其支持Docker和LXC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LEDE选择好自己需要的程序，方便自己使用，同时设置好系统分区大小，保障安装好Docker以后依然很刚。固件编译首先要感

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光猫开启Bridge桥接模式lede/openwrt固件中配置IPv6上网删除IPv6 ULA前缀

光猫开启Bridge桥接模式lede/openwrt固件中配置IPv6上网删除IPv6 ULA前缀6了，不过在LEDE里面一直没有通过，最近下番速度实在是太慢了（没有公网ip的日常），所以来看看怎么启用IPv6本站在以前也写过关于openwrt固件设置IPV6上网的方法OpenWrt固件默认配置无法使用IPv6正确上网配置，本文是这篇这篇文章的补充。检查1、光猫为桥接（bridge）模式光猫开启桥接模式教程，且直接使用电脑PPPoE可以获得IPv6地址2、检查lede固件是否有编译IPv6相关模块进去3、

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img标签data-src和src的区别,img的data-src属性实现懒加载代码区别

img标签data-src和src的区别,img的data-src属性实现懒加载代码区别的src属性名称更改为data-src，那么data-src到底与原来的src有什么不同呢？data-src是html5的新属性，意思是数据来源。date-src应该是data-src意思是指定数据绑定时的数据源的ID。列：数据来源<ahref="#"data-src="zhidao.baidu.com/question/2012105519870230508.html?entry=qb_ihome_ta

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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面有分别的介绍及使用方法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/s

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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，发现原来dockeracme是可以操作d

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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ui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/docker-ariangDockerHub:https://hub.docker.com/r/superng6/arian

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华为联通光猫设置端口转发方法，光猫映射二级路由外网访问

华为联通光猫设置端口转发方法，光猫映射二级路由外网访问后填写配置信息，类型这里点应用，选择你需要转发的端口类型，之后按下图操作之后就可以通过你的公网IP+转发的端口好就可以访问你的二级设备了（例子：1.1.1.1:8080），如果要访问三级设备，比如二级路由器下面的NAS，在二级路由上添加端口映射即可，这里就不在阐述了，和上文操作类似进阶直接通过IP:端口这样访问还是比较麻烦，比如光猫断电重启IP会变，这时候就需要DDNS了，DDNS的教程可以参照我上篇博文padavan设置ipv6并开启动态

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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hub上一个国外同学关于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 19

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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etgearr6220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 apt-get instal

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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固件目前使用的是NetgearR6220，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

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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low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、启动慢的缺点。使用Docker部署TensorFlow的步骤如下：

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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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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，可能会和TensorFlow的环

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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;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.d/blacklist.conf输入密

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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设置拟化的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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