KalosAner Blog

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「山穷水复疑无路,柳暗花明又一村。」

Docker 基础用法

一、基本概念 图片来源自:奇乐编程学院 Docker 就像一个轻量化的虚拟机,他可以创建多个虚拟的运行环境并在其中添加各种应用,这个环境在 Docker 中称之为容器(Container)。Linux 容器是 Linux 的一种虚拟化技术,但它不会模拟一个完整的操作系统,而是对进行进行隔离。Docker 的实现主要是对 Linux 容器的一种封装,它可以将应用程序和该程序的依赖打包在...

mingw64 配置 easyx 环境

首先从官网下载对应的源码和动态库,名字类似 easyx4mingw_20240601 的压缩包里边就是源码和动态库。 下载好之后打开 mingw64 所在的文件夹,然后把下载好的压缩文件中有如下(左边)几个文件夹,因为我使用的是 mingw64 ,所以把 include 和 lib64 移动到对应的文件夹中。如果使用的是 mingw32,就把include 和 lib32 移动到对应的文...

Linux ubuntu 时间日期设置

Ubuntu 可以通过图形界面和终端两种方式设置时间日期,本文主要介绍使用终端的方式。 1、自定义时间日期 1 2 3 4 # 设置格式 sudo date MMDDhhmmYYYY.ss # 示例:设置2024年10月1日12:34:56 sudo date 100112342024.56 2、自动同步时间 配置 NTP(Network Time Protocol)服务器可以实现...

github pages 的 workflow 突然运行失败

问题: 使用 GitHub pages 搭建的博客网页突然不能运行工作流了,提示: 1 2 3 4 5 6 7 The current runner (ubuntu-24.04-x64) was detected as self-hosted because the platform does not match a GitHub-hosted runner image (or that...

vscode 运行 ipynb 代码输出结果不全

问题: vscode 运行 ipynb 代码输出结果不全,提示:Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings。 大概意思就是输出被截断了,可以点击 scrollable element 获得滚动条或者在本地编辑器中查看结果,可以...

彻底理解 IO 多路复用实现机制

前言 BIO 、NIO 、AIO 总结 Unix网络编程中的五种IO模型 为了加深对 I/O多路复用机制 的理解,以及了解到多路复用也有局限性,本着打破砂锅问到底的精神,前面我们讲了BIO、NIO、AIO的基本概念以及一些常见问题,同时也回顾了Unix网络编程中的五种IO模型。本篇重点学习理解IO多路复用的底层实现机制。 概念说明 IO 多路复用有三种实现,在介绍sele...

Python运行requirements.txt 文件安装包

从requirements.txt安装依赖 1 2 3 4 5 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple or conda install --file requirements.txt 加上后面的 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/...

PyTorch、TorchVision、CUDA Toolkit 和 Python 版本的对应关系

截至 PyTorch 2.1 发布时 PyTorch、TorchVision、CUDA Toolkit 和 Python 版本对应表 PyTorch 版本 TorchVision 版本 CUDA Toolkit 版本 Python 版本 2.1.0 0.16.0 ...

Linux网络操作的通用接口:Socket到底是怎么使用的?

什么是socket 相信有一定网络基础知识的读者都清楚,当前的计算机网络体系有着非常清晰的分层,从最底下的物理层、数据链路层到上面的TCP/UDP传输层、应用层等等,每一层都有着属于自己的职责和对应功能。 这样直接来看,网络的使用必然是十分复杂的,虽然其本身分层分界非常清晰,对于我们理解网络的层次、结构和数据流转模式有很好的帮助。但当我们想真正使用时,却带来了非常复杂繁琐的构建过程,想象...

Conda创建虚拟环境并安装Pytorch

概述 本文主要针对在Anaconda3中创建虚拟环境并安装Pytorch学习框架,Ubuntu和Windows下操作基本一致。 创建虚拟环境 在终端下,创建环境的命令是 1 conda create -n your_env_name(虚拟环境名称) python==xx(想要创建的虚拟环境的python版本号) 可以根据自己需要修改,例如要创建基于python_3.8的1.7版本...