是这样的,一台海外的windows机器默认是英文版的,但是特别费劲用起来,就更改为中文版,因为海外的供应商并不提供中文版镜像. 1.首先打开控制面板,找到add language,拉到底就是有中文,很容易区别,然后添加中文语言,然后选择option,看到如下界面: 2.点击"Download and install language pack",系统会自动下载语言包安装 如果这个地方没有出现"Download and install language pack",而

北京时间5月17日上午消息,亚马逊在开源技术领域迈出了更大的步伐,宣布开放该公司的机器学习软件DSSTNE的源代码.这个最新项目将与谷歌的TensorFlow竞争,后者已于去年开源.亚马逊表示,在缺乏大量数据对机器学习系统进行训练的情况下,DSSTNE表现优异,而TensorFlow则擅长处理海量数据. 亚马逊表示,DSSTNE的速度也快于TensorFlow.在数据量较少的情况下,其处理速度是后者的2.1倍.亚马逊之所以开发这款软件,是为了在其零售平台上向用户推荐商品.要实现这一功能,这就必须

使用 PuTTY 从 Windows 连接到亚马逊云的 Linux 实例 转载 2016年07月22日 14:09:47   使用 PuTTY 从 Windows 连接到亚马逊云的 Linux 实例 启动您的实例之后,您可以连接到该实例,然后像使用您面前的计算机一样来使用它. Note 启动实例后,需要几分钟准备好实例,以便您能连接到实例.检查您的实例是否通过了状态检查 - 您可以在Instances (实例) 页上的 Status Checks (状态检查) 列中查看此信息. 以下说明介绍如何

1．首先获取亚马逊的时间: $ curl http://s3.amazonaws.com -v 2．更改当前服务器时间,使之与亚马逊时间同步 $ date -s 'xxxx-xx-xx xx:xx:xx'  # 第一步中请求到的亚马逊时间

1:申请 目前亚马逊服务器免费12个月,需要一张信用卡即可免费注册领取. 地址:https://aws.amazon.com/cn/free/ 2: 创建实例 2.1进入控制台:https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=ap-northeast-1#Instances:sort=instanceId 右上角,地址我选择了东京.最开始选择了俄亥俄,貌似有问题,但不知道是否和地址选择有关. 2.2 选择实例-启动

背景: 公司年底打算将aws rds11.2.0.4 oracle 数据库升级到19c,所以需要进行升级测试,所以需要我把线上的库数据迁移到一台测试的rds oracle 亚马逊云的数据库中,然后升级这一台oracle数据库,测试升级时间,云上和linux服务器操作其实真的不太一样,经过封装忽的Oracle. 环境: 源端: windows 2012 oracle 11.2.0.4 目标端: rds 11.2.0.4 迁移操作步骤: 首先我是把线上的rds数据库 通过dblink1导到源端,然后

如上文所说,一个日本友人想要在亚马逊开店,托我帮他做一个小应用.他想实现的主要功能是,定时获取某个商品的最低价,如果这个价格不在他设定的范围内了,就给他发送邮件提醒. 为了帮助我完成程序,他还给我找到了一个日文的博客,介绍如何使用亚马逊的API.它的原理,就是通过一套复杂的规则拼接出一个URL,然后访问这个URL获得亚马逊返回的XML格式的数据,再从中获得想要的商品价格情报.当我直接下载并阅读了亚马逊的官方文档,从中发现了一个更省力的方法.其实,亚马逊已经为用户提供了一个便利的网站,通过它就能定

1. 找到在购买亚马逊的AWS服务器时保存的密钥文件(假设为abc.pem). 2.打开PuTTYgen,如下图,点击图中1处的“load”,找到abc.pem文件所在的位置,并选择abc.pem,确定: 然后,选择图中2处的RSA. 3.这时,点击下图的“Save private key”按钮,命名并保存在你自己想放的地方(如命名为def.ppk). 4.打开PuTTY, 在“Session”界面输入“Host Name ”,“Host Name ”在亚马逊AWS的EC2控制面板中可以找到,如

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直

领了一个亚马逊的1年免费服务器,今天尝试安装 Nginx 服务器,使用原生的 Shell 方法. 为了方便以后查看,就把过程记录一下. 注意:亚马逊(AWS)服务器默认只能用 user-ec2 账户进行登陆,需要切换一下,使用 root 账户登陆.否则会因为权限不够,导致一些软件或功能无法安装. 参考我之前的文章:使用Xshell登录亚马逊AWS EC2服务器&配置root+密码方式登录 系统平台:Amazon Linux 2 AMI (HVM) 安装步骤: 一.安装编译工具及库文件 yum -

在亚马逊amazon的AWS上安装Node和MongoDB服务器 在建立AWS上账号.创建EC2 ,用putty链接上之后,就可以用下面的方法开始安装. !!! 如果不是是自己建立的EC2, 而是由Beanstalk建立的,则选择linux系统影像的就会自动安装node和npm到系统, 目录类似于 /opt/elasticbeanstalk/node-install/node-v4.3.0-linux-x64/bin/node /opt/elasticbeanstalk/node-install

亚马逊云服务器默认创建的实例,在停止之后再启动的情况下,IP会发生改变.所以我们最好先创建一个弹性IP,即EIP,不过我也不清楚这个费用. 1.按如图操作创建一个弹性IP,弹性IP创建之后可以随便绑定到该region下的实例 2.创建好弹性IP之后,然后去创建实例: 3.点启动实例之后,会进入到Amazon 系统映像(AMI)的选择: 4.我这里以安装Centos为例,点击上图中的“AWS Marketplace”,从镜像市场选择centos安装,可以慢慢找,也可以搜索centos然后再找合适的

申请的亚马逊云服务器EC2,实例为ubuntu系统 一.打开终端,定位到放置密钥的文件夹: 二.确保私有秘钥不是公开可见的: p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 14.0px "Andale Mono"; color: #75b900; background-color: #252525 } span.s1 { } chmod 400 密钥文件名.pem 三.两种方式连接云服务器:(假设实例的对公IP为:11.22.33.44)

最近,由于项目需要,自己申请了一台亚马逊用于部署网站测试,在使用期间,发现网上没有一篇非常完整的文章讲解从服务器申请到域名解析,SSL证书申请的整个流程.所以自己总结一下,以供大家学习! 一.亚马逊EC2申请 为什么选择申请亚马逊的服务器?只是因为项目需要而已,我本意是想申请阿里云的的服务器的(毕竟是阿里的员工),并且亚马逊提供一年的免费EC2服务器. 打开地址:https://aws.amazon.com/cn/ec2/?hp=tile&so-exp=below 点击“免费试用Amazon E

背景起,有奏乐: 有伟人曰:学习技能的最好途径莫过于理论与实践相结合. 初学Node这货时,每每读教程必会Fall asleep. 当真要开发系统时,顿觉精神百倍,即便踩坑无数也不失斗志. 因为同团队的小伙伴们都在辛勤工作,正是因为他们的工作, 才让我有足够的时间拖着我疲软的智商来研究Node和AWS这些货. 系统完成,虽不尽完善,但不敢怠慢,迅速记录,免遗忘. 为后续更新和开发做一参考. 这就是人生.只要努力,便美美哒. 标题略长,其实这系统要做的事只三件: 1. 从本地上传文件到我们自己的服

在亚马逊云服务器上装了Ubuntu系统,使用docker环境搭建nginx,启动nginx容器后,在浏览器输入地址后,显示连接超时. 在网上查了一下说有可能是服务器安全组的设置问题 然后在云服务器的安全组的入站里添加了HTTP协议,端口为80.添加之后,再次启动容器就可以通过浏览器访问了.

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1

我们想象这么一个IoT应用场景:厂商A使用AWS IoT来开发物联网解决方案,那么A把设备卖给用户的时候,需要使用户能够登入AWS IoT系统来控制其购买的A的设备,也就是说给用户分配适当的权限.下面本文简要概括讨论如何实现这样一个场景. 部分细节可以参考这个博客:https://blog.csdn.net/luo_bo1/article/details/84567988 1. 用户身份的管理 首先,用户必须有一个独特的身份在这个系统中.事实上,开发者甚至不需要自己维护一个管理身份的服务器,用户

Amazon目前提供为期一年的免费VPS服务,可到地址http://aws.amazon.com 进行申请. 现在对账号申请成功后,对VPS主机配置CentOS的过程做个图文介绍 1.创建实例(Instance):创建一个实例,就是创建一个VPS主机.VPS主机目前支持Windows和Linux.在创建实例页面中,AWS -- Amazon Web Service,选择EC2,这个是亚马逊云服务器,如下图: 图1: 选择Computer & Newworking 中的EC2,开始创建虚拟云服务器