1.1 Mysql 数据库安装准备 1.2.1 首先以 root 身份登录到 linux 系统中,然后执行如下 1.2.2 检查创建的用户 1.2.3 创建下载
2022-08-04 22:01:09 177KB mysql 数据库
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第一章 部署准备1.1 目的搭建 nodejs 服务器,直接运行 js 代码。1.2 规划:Ubuntu14 x64172.16.7.46,pm2 服务器2第二
2022-08-04 21:00:40 502KB 服务器 javascript 软件/插件 网络协议
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# wiznote 镜像制作及使用说明 1. 把你的SSL证书并放置到image/cert下,需要将key和pem名称更改为wiz.key和wiz.pem。 2. 制作docker镜像 ```shell docker build -t 你的ID/wiznote . ``` 3. 启动容器 ```shell docker run --name wiz-server --restart=always -it -d -v D:\wizdata(数据存储目录):/wiz/storage -p 你想改成的端口:443 -p 9269:9269/udp 你的ID/wiznote ``` 注意: 需要更改443端口和数据存储目录
2022-08-04 18:01:27 5KB docker 为知笔记 wiznote
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# Seafile 镜像制作及使用说明 1. 从阿里云申请SSL证书并放置到image/cert目录下,更改pem和key名称为server; 2. 制作docker镜像 ```shell # 切换到Dockerfile目录,执行如下命令 docker build -t 你的ID/seafile . ``` 3. 启动容器 ```shell docker run -d --name seafile-server -e SEAFILE_SERVER_HOSTNAME=你的IP -e SEAFILE_ADMIN_EMAIL=admin -e SEAFILE_ADMIN_PASSWORD=admin -p 你的访问端口:443 -p 8000:8000 -p 8082:8082 你的ID/seafile ``` 注意: ​ 需要修改SEAFILE_SERVER_HOSTNAME为本地地址。 ​ 访问地址为:https://ip:你的访问端口
2022-08-04 18:01:26 2KB seafile seafile-pro docker
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zabbix部署与学习
2022-08-04 14:05:00 16KB zabbix it运维 监控
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Linux自动部署项目shell脚本
2022-08-03 12:00:36 785B linux
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基于B/S架构的微博系统主要用功能包括:用户登录退出、用户信息维护、微博发布、好友关注、发布提问等等。本系统结构如下: (1)用户模块: 实现登录功能 实现用户登录的退出 实现用户注册 实现已注册用户信息的修改 (2)微博模块: 实现微博的发布、修改、查看功能; 实现微博操作用户可以查看个人微博、好友微博、收藏微博等信息、对微博点赞、转发、收藏、评论、删除等 (3)好友模块: 实现用户关注、关注数+1、粉丝数+1、取消关注、拉黑用户、私信搜索用户等等; (4)海螺模块: 实现发布问题、回答问题、积分增加等 (5) 后台管理员模块 实现管理员登录 实现使用柱状图显示微博、用户、评、海螺、评论、回答等数据的统计结果 用户搜索、用户封禁 微博搜索、微博删除 海螺搜索、海螺删除
2022-08-02 21:05:39 142.05MB 微博系统的设计与实现 Java 毕业设计
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长安链-从零到一部署.pdf 长安链部署教程材料: 直播回顾:如何通过长安链快速部署区块链系统 https://mp.weixin.qq.com/s/zGV320UDlGVVw1tTJcOsQQ
2022-08-02 18:00:40 691KB chainmaker 部署 区块链
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闪光 链接到项目: : Flash是一个端到端的深度学习平台,允许用户在短短几分钟内创建,训练和部署自己的神经网络模型,而无需编写任何代码。 该平台当前支持两种类型的任务: 影像分类 通过使用它们来训练ResNet-34或MobileNet v2模型来对您自己的数据集中的图像进行分类。 培训通过转移学习进行,其中可用的模型将在ImageNet数据集上进行预训练。 情绪分析 通过在您自己的数据集上训练基于LSTM或GRU的顺序模型,从句子中预测情感。 将从头开始训练模型。 这个怎么运作 使用Flash很容易。 只需单击几下,您就可以自动训练和部署模型。 您只需要选择模型并上传数据集,就可以了。 无需任何代码或经验。 训练 要训​​练模型,您必须上传自己的数据集并选择模型参数。 根据数据集的大小,模型可能需要3到10分钟左右的时间来训练和部署模型。 上传配置后,平台将为您分配一个唯
2022-08-02 12:17:36 8.31MB deep-learning aws-lambda sentiment-analysis reactjs
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前两天带着大家写了两个脚本,难度是递增的,可以到公众号脚本命令板块的an脚本中找到相关例子。其中有些配置是都是我们实际生产生活能用到的。今天我们把难度再上一些!源码安装redis5.0.5最新版集群。 声明:因为脚本需要反复测试,prot这个变量名写错了到后来才发现,但是全局调用的最多的就还是它。所以不改了。就这样吧! 脚本功能: 利用ansible构建三台物理机组成的redis集群,每台物理机上面都有一主一备两个实例,故障自动切换并保证redis相关实例开机自启动。 先说怎么用: vim /etc/ansible/hosts 波哥配置的是这样: 咱们项目就是订好了这个端口号,不要变了。因
2022-08-01 20:04:33 599KB ansible ble ed
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