Jenkins配置自动拉取，gitee自动拉取代码，gitte工作区打不开，点击构建，自动构建，添加Gitee链接配置，新建构建任务，任务全局配置，源码管理配置，触发器配置，webhook，构建后步骤配置，新建Gitee项目WebHook，测试推送触发构建简介插件安装，插件配置，添加Gitee链接配置，添加GiteeAPIV5私人令牌，

初学机器学习，各种剪不断理还乱，给了代码都跑步起来的各种环境各种版本对应，一抹多，不兼容，网上的资料断层，版本不同，环境不断，真的直逼放弃！！！！tensorflow-gpu运行环境梳理

在机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中，我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu，但是到底有多大的差距呢？刚开始的同学没有一个直观的认识（主要是我自己也没有直观的认识），在此记录一下吧。我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下，如果有误导或者理解不到位的地方，恳请指正，谢谢！服务器虽然有点旧，但是还是可以看出问题的！图像分三类，每一类图像

Visual Studio 2022更换了全新的git提交方式，接下来实践一下。打开工程中的创建git存储库界面我们采用gitee作为存储仓库，在gitee中先创建一个空的项目，然后复制项目的远程地址到现有远程文本中，点击推送就将项目推送到gitte上了。回到gitte远程仓库中，我们可以到代码已经提交.在回到visual studio中，点击视图->git更改，我们可以看见提交和拉取的全部

很久没有接触前端了，最近需要发布一个前端小项目，好不犹豫的选择了docker，方便啊！（其实原始nginx也很方便）下面记录一下：开发环境vscode发布环境 centos7项目工程结构我们需要一个dockerfile文件，一个nginx的配置文件dockerfile文件配置内容如下，我们以一个nginx镜像为基础镜像打包我们自己的镜像，内容如下图所示# 基础镜像使用NginxFROM nginx

在机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中，我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu，但是到底有多大的差距呢？刚开始的同学没有一个直观的认识（主要是我自己也没有直观的认识），在此记录一下吧。我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下，如果有误导或者理解不到位的地方，恳请指正，谢谢！服务器虽然有点旧，但是还是可以看出问题的！图像分三类，每一类图像

VMware安装centos 安装桥接模式上网静态ip配置

Linux之Centos中docker overlay2文件夹爆盘一.遇到的问题docker镜像启动后运行了3天左右，突然发先远程上去就报错了error in locking authority file /root/.Xauthority直接忽略没有管，发现tab键 居然不能自动提示了，而且虚拟机重启也不能解决，重启虚拟机报错了解到这样的问题一般是磁盘可用空间不足报错，那么就按照磁盘空间不足的解