本文介绍了在CentOS系统上安装和配置Docker的完整流程。首先通过yum安装Docker CE并设置开机启动，然后配置国内镜像加速源以提高下载速度。文章还提供了Docker的基本验证方法（运行hello-world镜像）以及卸载Docker的完整步骤。最后介绍了通过pip安装Docker-Compose的方法，并验证其安装结果。整个过程包含从安装、配置到卸载的完整操作指南，适合初学者快速搭建

文章摘要：Rocky9系统采用可预测网络接口命名机制，导致网卡名称随硬件环境变化。为解决这一问题，可通过NetworkManager配置通配DHCP策略（ifname"*"），实现自动连接优先级最高的可用网卡，无需预设网卡名称。该方案支持热插拔自动切换，但需注意当多网卡同时在线时会同时获取IP。若需严格单网卡在线，则需使用dispatcher脚本等进阶方案强制禁用其他接口。

本文介绍了在企业内网环境中离线安装Docker和NVIDIA Container Toolkit的完整流程。首先需要下载Docker和NVIDIA Container Toolkit的RPM包及依赖项，然后通过解压、复制文件、配置服务等步骤完成Docker的安装。接着详细说明了如何安装NVIDIA Container Toolkit，使Docker容器能够访问GPU资源。整个安装过程包括下载软件包

网关设备属于和物联网平台直连设备，子设备不和物联网平台连接，那么子设备又是如何进行物模型上报(物模型上报指的是设备端将物模型数据发送给物联网平台)呢？不管是MQTT API还是物模型API，他们的底层原理都是一样的，网关设备和物联网平台进行直连，存在唯一的一条物理通道，而子设备通过网关代理上线，使用逻辑通道与平台进行通信，复用的是网关的物理通道。在aiot_dm_send()的两个参数中handl

ubuntu18.04安装docker容器，使用常见docker指令

在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。

实现精准定时器需要使用操作系统提供的高精度计时器，Linux中提供了POSIX定时器，可以满足微秒级别的需求。

这个要紧关头，如果我们的模型运行的足够快，可以省机器又可以腾一些buffer上新模型岂不很爽，这个时候也就需要优化模型了，其实优化手段也都差不多，只不过平台从arm等嵌入式端变为gpu等桌面端了。同时也是抛砖引玉，看看大家对于部署有没有更好的想法。量化训练是在模型训练中量化的，与PTQ(训练后量化)不同，这种量化方式对模型的精度影响不大，量化后的模型速度基本与量化前的相同(另一种量化方式PTQ，T

WSL默认无法识别U盘设备，这是由于其架构设计限制和Windows对USB设备的管理机制所致。主要原因包括：1）WSL2基于Hyper-V虚拟机，Linux内核不直接控制USB设备；2）Windows会独占已挂载的U盘。解决方案有三种推荐方式：1）通过/mnt访问Windows挂载的U盘（最简单稳定）；2）使用usbipd工具将USB设备直通给WSL2（适合需要底层操作）；3）在Windows中卸

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