发现一篇神文,解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题... 原地址在这:http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作,像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码然后debug即可,而一些需要依靠显卡支持的工作如渲染.cuda等GPU操作时,往往远程桌面连接debug会失败.因

GPU 服务器环境安装中一些基础note GPU 服务器: 添加组,用户,并为之新建主目录. c302@c302-dl:~$ sudo addgroup testgroup Adding group `testgroup' (GID 1001) ... Done. c302@c302-dl:~$ sudo useradd testuser -g testgroup -m 新建密码 passwd testuser 安装anaconda环境 官网下载之,https://www.continuum.i

服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术,类似于虚拟机,但比虚拟机更轻便.Docker容器内的应用程序直接运行于宿主的内核,而没有自己的内核,而且也没有硬件虚拟.更多Docker的相关知识可以看<Docker-从入门到实践>. Deepo Deepo是一个包含一系列Docker镜像的项目,这些镜像中包含了TensorFlo

云服务器Apache+MySQL(远程连接)+PHP等环境安装2021.5.9号配置 Linux版本:centos8.2 (其他版本提供适配) 安装方式:yum 今天使用centos8系统搭建了下云主机的环境,其他版本有出入时我会指明请放心安装~~ !!!本文所有软件会提供下载地址,均为学习使用,请勿用于其他用途!!! Apache安装 apache的安装很简单,centos7,8版本通用 首先登陆终端(使用云服务器的终端登陆,或者使用putty点我下载,xshell点我下载等登陆),为了方便全

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管

环境:Ubuntu 13.10 (GNU/Linux 3.11.0-12-generic i686) 在用 Navicat 连接远程数据库时报错: ERROR (HY000): Host *** is not allowed to connect to this MySQL server 原因是数据库的账号没有给这个 IP 授权,因此不能执行远程登录. 解决方法: 登录数据库服务器, root@futongdai:~# mysql -uroot -p Enter password: *** my

该公司只提供几台机器,同时限制并连接到内部办公网络的机, 我们更多的临时工作人员,项目紧张,而另一种是太麻烦了申请, 当被问及其他网络管理,说没有变通方法. 在我的尝试,最后,找到一个解决方案; 解决问题之前,: 1 window7系统,仅仅同意同一时候一个远程用户;第二个用户一登录就自己主动把当前用户退出;一台机器几个人同一时候使用时,就须要分时段来使用,很战时; 2 机器仅仅有一个网卡,且开发环境与外网不通, 解决方式: 1 大家通过远程连接这台机器,经过远程的远程的远程的远程.....来开

CDH 5.x搭建请参考CentOS 7离线安装CDH 5.16.1完全指南(含各种错误处理). 如果使用的是cloudera quickstart vm,则只能在linux服务器中使用eclipse提交,无法远程访问(主要是quickstart绑定的所有ip都是localhost所致,所以最好还是自己搭建一个单机的hadoop环境). 安装包下载 hadoop-2.6.5.tar.gz(最好是和服务器版本保持一致,避免出现各种版本不匹配导致的接口不匹配问题) 解压 hadoop.dll-and

WINDOWS10系统下 环境 172.16.0.115虚拟机windows系统作为远程节点. jenkins安装在172.16.0.119:8088虚拟机中. 一.安装配置Java环境   windows10中安装java JAVA_HOME:安装地址 path: %Java_Home%\bin %Java_Home%\jre\bin   二.安装jmeter 可通过直接运行ApacheJmeter启动jmeter 此安装的jmeter3.4.0版本.   三..Jenkins配置(远程连接w

一.部署环境 服务器名 所属域 IP地址 服务器用途 备注 AD01 CONTOSO.COM 192.168.1.1 域控制器 采用Windows Server 2012 R2 Datacenter Server Core操作系统 安装Active Directory角色服务器 WG01 192.168.1.2 管理服务器 采用Windows Server 2012 R2 Datacenter操作系统 安装.NET Framework 3.5 SP1功能 RDL01 192.168.1.3 RD

不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu

平时在开发的过程中,都是将hbase的环境装在虚拟机或者双系统上的,开发是直接在unix或者linux上进行的,这样对于使用上,有些繁琐. 下面我将介绍我在使用windows远程开发过程中的一些总结: 1,环境 开发环境: windows下的 idea (或者eclipse等) hbase环境:  VMware 下的虚拟机 Ubuntu server 16.04 (我这里是伪分布式环境,用于程序的开发环境) 版本:hadoop: 2.7.4 版本:hbase 1.2.6 2,配置 1),虚拟机配

最近F5设备里的远程代码执行漏洞可谓是火爆,漏洞评分10分,所以,我也想搭建下环境复现一下该漏洞 漏洞详情 F5 BIG-IP 是美国F5公司一款集成流量管理.DNS.出入站规则.web应用防火墙.web网关.负载均衡等功能的应用交付平台.在 F5 BIG-IP 产品的流量管理用户页面 (TMUI)/配置实用程序的特定页面中存在一处远程代码执行漏洞.未授权的远程攻击者通过向该页面发送特制的请求包,可以造成任意Java 代码执行.进而控制 F5 BIG-IP 的全部功能,包括但不限于: 执行任意系

一.服务器的购买 1.购买时间点:搞活动的时候.利用学生身份购买 (1)活动:想白嫖一台服务器 双十一,可以在双十一左右,时间提前一点,百度或B站,搜阿里云服务器.腾讯服务器(618可能也有) 一般,通过他们的推广链接(他们有推广费拿啦,先自己去购买,然后他们在后期退给购买费),你就获得免费的一台普通服务器~~~不过,要求是新人 (2)更多活动: 必抢爆款活动:每日10:00开始抢购 抢购地址:https://www.aliyun.com/activity/goods 最好是在每天上午去参与抢购

1.ifconfig命令=ip a命令,查看IP地址 网卡默认名称eth0. Bcast 广播地址2.xshell or secureCRT远程连接 ssh root@地址 xmanager 远程桌面连接 filezilla(类ftp工具) 文件传输 Notepad++ 远程编辑文本文件3.clear清屏4.虚拟机联网注意事项 a.连接方式-默认NAT b.虚拟机连不上:确定VMNET8网卡IP地址,最后一位为.1,前三位由VMWORKSTATION编辑-网络编辑器确定 确定计算机-管理-服务D

一.准备工作 1.远程主机配置python的开发环境(pyenv) 2.本地windowsp安装pycharm 二.配置pycharm连接 配置运行环境:

1,安装python,使用anaconda或者直接用python.exe安装都可以.我用的是python3.6版的 对于相关的程序包,比如tensorflow或者opencv等,anaconda可以在管理页面自己下载安装,二自己安装python的,需要自己用pip安装 2,安装cuda,使用版本是9.2 双击下载的exe安装包.https://developer.nvidia.com/cuda-downloads链接 选择自定义安装,然后把Visual Studio选项去掉, 然后一通操作,就安

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

2017年05月26日  经验心得 目录   一. 环境介绍 二. 远程环境配置 2.2 Xdebug安装 2.3 配置 三. 本地phpstorm配置 3.1 下载远程代码 3.2 添加php解释器 3.3 配置Debug 3.4 配置Server 3.5 配置调试选项 3.6 浏览器添加书签或者Xdebug Helper 四. 数据流程 4.1 Xdebug工作原理 五. 问题分析 5.1 问题背景 5.2 疑问点 作者:廖新喜 原文地址:PhpStorm Xdebug远程调试环境搭建原理分

一.下载相应开发工具 Pycharm :下载地址  二.部署开发机 一般在工作过程中,开发环境并不是本地环境,而是指在开发机:因为,有很多依赖本地部署非常麻烦,而开发机中则内置了很多相关的服务 三.代码自动化部署 由于我们在本地进行代码编辑.在开发机中进行代码的运行及调试,因此,需要一种很方便的方式进行代码的远程自动化部署 Pycharm 基于SFTP 的自动化部署 Pycharm 中集成了基于SFTP的自动化部署方案,可以实时将改动的代码部署于线上服务器. Add Server 配置路径:To