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Java进程使用的内存分为3部分：堆内存、虚拟机所使用的内存(一般叫)、堆外内存(off-heap)组成。【1】堆heap内存也就是你jvm参数里面设置的xmx和xms所指定的大小。如果你的工程里面的没有指定xms/xms，那么ops会默认给你指定成物理内存的3/4。比如物理内存4G，那么堆内存会是3072m，这其实有点太大了；【2】：虚拟机使用的内存，分为很多细分的区域，比如classgcthr
镜像仓库（Docker Registry）是Docker生态系统中用于存储、管理和分发Docker镜像的关键组件。镜像仓库主要负责存储Docker镜像，这些镜像包含了应用程序及其相关的依赖项和配置，是构建和运行Docker容器的基础。除了存储功能外，镜像仓库还提供管理和分发镜像的能力，包括镜像的索引、搜索、登录认证等。
本文介绍了docker的安装
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器或 Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
本文主要介绍如何在安装了 CasaOS 轻 NAS 系统的香橙派 Zero3 小主机中，使用 Docker 本地搭建强大的开源在线图片管理系统 Lsky Pro 兰空图床，结合 cpolar 内网穿透工具轻松实现远程管理图片。Lsky-Pro（兰空图床）是一个开源项目，它提供了在线上传和管理图片的功能，可以作为个人或团队的云上相册或写作贴图库。它支持本地存储与第三方云存储等多种存储方式，支持多图上
本文主要分享如何在群晖NAS本地部署并运行一个基于大语言模型Llama 2的个人本地聊天机器人并结合内网穿透工具发布到公网远程访问。本地部署对设备配置要求高一些,如果想要拥有比较好的体验,可以使用高配置的服务器设备.目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama 2。
作者 | 车漾（阿里云高级技术专家）、顾荣（南京大学 副研究员）导读：Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室，自开源以来经过 7 年的不断开发迭代，支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而，随着云原生人工智能（Cloud Native AI）的兴起，灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下，用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益旺盛
influxdb1.7.5认证绕过漏洞复现kali docker 环境搭建1、kali中安装docker环境2、安装docker-compose3、启动docker,准备拉取系统镜像4、拉取对应镜像，这里可指定版本5、启动镜像6、命令行连接进入influx数据库，创建用户7、创建配置文件8、修改配置文件后，设置认证开启9、重启docker中的容器（不是docker），让配置生效10、浏览器访问数据
最近在入门性能测试，首选的是jmeter的压测，想对其产生的报告进行一个图形化界面的展示，需要用到docker容器、influx数据库、grafance图形化界面。说一下总的流程：在jmeter里面进行接口的压测，然后设置后端监听器，指定influxDB运行的端口，将压测数据传至influxDB，然后grafance从influxDB中获取数据，进行图形化展示。influxDB和grafance都
统计twitter帖子 Kubernetes是市场上容器编排的事实上的领导者，它是一种令人难以置信的可配置且功能强大的编排工具。 与许多强大的工具一样，一开始它可能会让人感到困惑。 本演练将介绍创建多个Pod，使用秘密凭证和配置文件对其进行配置以及通过创建InfluxDB和Grafana部署以及Kubernetes cron作业向Twitter公开服务的基础知识，以从Twitter收集有关Twi.
这节笔记从 chirpstack 的 app_server 容器外接 influxdb 无法通过 localhost 连接的一个典型问题入手，分析了 chirpstack 所涉及的容器网络，针对问题给出了 网桥ip即为宿主机ip、将 influxdb 容器也接入相同容器网络 等两种解决方案。
背景：服务器的cudnn版本太低了，没有权限去修改。故新建包含cuda和cudnn的docker步骤。
解决问题连接。
零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**
本文系转载，出处：https://blog.csdn.net/u011622208/article/details/113650011DescriptionCUDA图像有三种风格，可以通过NVIDIA公共集线器存储库获得。基础（base）:从CUDA 9.0开始，包含了部署预构建CUDA应用程序的最低限度(libcudart)。如果你想手动选择你想要安装的CUDA包，请使用这个映像。运行时（run
docker cuda的devel和runtime包
是一个常用选项，用于自动确认所有提示。这意味着在运行命令时，不会提示用户进行确认操作，系统会自动回答“是”并继续执行。中科大:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣源：http:/
一、出现情景创建docker 容器 ,代码中使用了gpudocker logs 查看日志:...File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/mxnet/base.py", line 204, in _load_liblib = ctypes.CDLL(lib_path[0], ctypes.RTLD_LOCAL)File "/usr/lib/pytho
总结
报错为Error 500: named symbol not found (Triggered internally at /opt/conda/conda-记录docker内torch.cuda.is_available为false的解决。原因可能为更新了显卡驱动，导致显卡驱动与cuda版本不兼容，解决方案就是回退驱动版本，在设备管理器中。
使用docker快速部署Nginx、Redis、MySQL、Tomcat以及制作镜像
开源对象存储新选择：在Docker上部署MinIO并实现远程管理
快速搭建Android开发环境：Docker部署docker-android并实现远程连接
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨。
它本身不是容器，而是容器的易用工具。Docker通过，将代码、依赖项和运行环境打包成一个容器，并利用隔离机制来使得容器之间互相独立、互不影响。Docker是基于Go语言实现的一个开源项目，其源代码是公开的，社区中的开发者可以共同维护和贡献代码。Docker的主要组件包括Docker客户端、Docker服务端（也称为Docker daemon或守护进程）、Docker镜像和Docker容器等。
FastGPT构建个人知识库，使用Docker compose部署
redis-cli --cluster add-node 192.168.0.2:新slave端口 192.168.0.2:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID。当前所在节点myself,master，6381、6382、6383分别是三个主节点，三个从节点6385、6384、6386，从节点后面分别跟着主节点的节点id表示此从
数据卷（volume）是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。一个数据卷可以同时被多个容器挂载。如图，容器中的conf 、html 两个文件夹，指向了宿主机 volumes 目录下的 conf、html文件夹。一旦完成数据卷挂载，对容器的操作就会作用在数据卷对应的宿主主机上。同时，宿主主机和容器形成了双向绑定，这就就可以不进入容器修改数据了。常见的镜像在DockerHub就能找到，但是我们
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