openwrt固件dmesg、lsusb检测是否已经集成了USB或SATA支持
大多数固件映像已经在默认配置文件/映像中集成了USB或SATA支持，因此不需要安装额外的软件包。若要检查是否包含USB支持，是否检测到连接的USB设备：1.执行dmesg在终端中，注意其输出。这些是“驱动程序消息”，与硬件连接/启动或断开/关闭相关的事件。2.现在连接外部存储设备，等待几秒钟，然后执行dmesg又在终点站上了。3.如果
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部署docker acme nginx环境acme申请续订泛域名证书
务器后，决定在新环境中把所有服务都使用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
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Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练
idiacuda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-Linu
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Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
o.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:cannotopen
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Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载
PU，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Te
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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
的点：ESXi配置如果是支持虚拟化的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Geforc
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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
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挂载群晖下的文件夹存放数据jellyfin的硬解需要安装f
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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
可以使用caddy1的caddyfile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
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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
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秒原因就在于，群晖的配置都非常寒酸，那么高的
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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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Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装命令教程
2019/05/22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_PO
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公共IPv6的DNS服务器推荐ping6速度排名，阿里最快
00::1ping62400:3200::1PING2400:3200::1(2400:3200::1)56databytes64bytesfrom2400:3200::1:icmp_seq=1ttl=115time=6.54ms64bytesfrom2400:3200::1:icmp_seq=2ttl=115time=6.51ms64bytesfrom2400:3200::1:icmp_seq=3ttl=115time=6.58ms
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Ubuntu安装docker命令
1.卸载sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc2.安装Dockersudoapt-getupdate#安装依赖包sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgn
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图片懒惰加载-无SEO负面影响解决搜索引擎无法获取真实src图片地址优化引擎搜索SEO
度对于面向移动的页面非常重要。另外Google不是使用网站速度作为SEO因素的秘密。此外，众所周知，如果在3秒钟内没有打开网站，人们往往会离开网站。正如你所看到的，有很多理由来提高页面加载速度。提高网站性能 有很多方法来提高网页的性能。但是，降低内容大小和请求数量可能是您首先应该做的事情。或，第二，第一步是启用服务器端的流量压缩和缓存，但这些都是微不足道的事情，没有创造性的方法。 如果您的网页很重，可能会有很多漂亮的图片，而且您不想删除这些图片
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远程调试frp服务端安装Frp的Web管理FrpMgr面板frps穿透服务端frpc客户端
嵌入式设备上线之后，如果遇到问题想要线上维护，最直接的方法的能够远程ssh进入到设备里，然后查看日志定位问题，这边介绍使用frp配合mqtt的方式进行设备远程调试。以前已经写过很多关于frp内网穿透的相关教程了，比如Padavan固件frp客户端设置Linux系统Frp一键安装脚本&管理脚本frps穿透服务端和frpc客户
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OPENWR怎么设置访客网络无线隔离？LEDE/OPENWRT固件设置AP访客网络无线隔离方法
用五口都是LAN的方法（即ap模式五口都可用）有的第一行和第二行可能反过来如果双频信号都开启无线隔离，可以如下设置firewall#Thisfileisinterpretedasshellscript.#Putyourcustomiptablesruleshere,theywill#beexecutedwitheachfirewall(re-)start.#Inte
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