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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nv6.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 &a

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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，觉得可能需要

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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.com

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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进入光猫后按照下图顺序操作之后填写配置信息，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

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

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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固件成的包预置功能太多，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&

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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，对路由

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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、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多

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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18.04.5LTSubuntu20.04LTS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Miniconda(或Anaconda)，使用conda

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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 directoryso.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:libGL.so.1:cannotope

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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U，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，可能会和Tens

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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bsp;--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: blacklistnouveau是将Ubuntu自

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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，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、ubuntuServe

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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s.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://tinkertry.com/vmware-vsphere-esxi-7

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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下可以sudoaptinst

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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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