通常，可以在application.yml中对数据源进行相应的配置，从性能方面来讲，数据库连接池的优先级为：HikariCP > druid > tomcat-jdbc > dbcp > c3p0 。自 SpringBoot 2.0 起，默认的数据库连接池便是 HikariCP，在 pom 文件中引入spring-boot-starter-parent后便无需再引入 HikariCP 的依赖。 对于 HikariCP 的配置，主要可以从两个方面获取： 1. SpringBoot官方参考文档 2. HikariCP的github发布页 为了便于日后可能的查询，在此记录下详细的配置信息。
Canonical发布了针对所有支持的Ubuntu操作系统的新的Linux内核安全更新，解决了由各个研究人员发现的总共九个漏洞。
SpringBoot 使用HikariPool遇到： HikariPool-1 – Failed to validate connection com.mysql.jdbc.JDBC4Connection@4933c203 (No operations allowed after connection closed.). Possibly consider using a shorter maxLifetime value. 错误还是比较明显了 就是maxLifetime这个参数配置不合理
正如承诺的那样，Canonical刚刚发布了新内核和Nvidia更新，以解决所有受支持的Ubuntu Linux版本中的Meltdown和Spectre安全漏洞。 Ubuntu 该公司上周表示，在公开宣布，它将对所有支持的Ubuntu发行版修补Meltdown和Spectre安全漏洞，第一组补丁在软件库提供给Ubuntu 17.10（Artful Aardvark），Ubuntu 16.04 LTS（ Xenial Xerus）和Ubuntu 14.04 LTS（Trusty Tahr）来解决这些问题。 “
MongoDB3.6的默认配置会拒绝未授权的链接对公共网络的访问，从而保护数据收到外部威胁。MongoDB只会监听本地链接，除非添加规则允许监听其他地址。
为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch） 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。
来源：机器之心 本文长度为2800字，建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 原文：https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2 后台回复关键词：20171019 下载PDF整理版教程 为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不
MongoDB 有两种可用的版本: 社区版 和企业版。 提示： 手册中的本章节包含的是安装MongoDB的相关信息。关于将当前部署的MongoDB升级至4.0版本的介绍，请参见升级步骤 。 Mongo
MongoDB 4.2已经发布，我们来看看它增加了哪些新特性？分布式事务？数据库加密？通配符索引？
安装 MongoDB 网上有很多教程，MongoDB 官方文档：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本，整个环境需要可以复制到其他机器上，所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序，并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
近日，新入一台RTX3080的服务器，目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话，需要很强的动手能力，手动编译或者用英伟达 docker 容器。
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案，一般来说在做算法训练后，都会导出一个模型，在应用中直接使用。
Python是一种强大的编程语言，广泛用于各种领域的开发。而MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。在Python中使用MongoDB进行数据查询和操作，可以快速地构建高效的应用程序。
I/O 虚拟化经历了从 I/O 全虚拟化、I/O 半虚拟化、硬件直通再到 vDPA 加速 Vhost-user 技术的演进。
随着以Docker和Kubernetes为核心的云原生技术的快速发展，当前越来越多的应用、中间件、甚至数据库均开始进行云化改造，以适应快速上云的IT需求。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
简介：Ubuntu还是Fedora？有什么不同？哪个更好？您应该使用哪一个？阅读Ubuntu和Fedora的比较。
MongoDB是一款非关系型数据库，提供高性能，高可用性和自动扩展企业数据库。 MongoDB是一个非关系型数据库，因此您不能使用SQL（结构化查询语言）插入和检索数据，也不会将数据存储在MySQL或Postgres等表中。 数据以JSON格式存储在“文档”结构中（在MongoDB中称为BSON）。 MongoDB于2009年首次推出，目前由MongoDB公司开发。
在本数据库教程中，我们将一步步指导您在Ubuntu 16.04上安装MongoDB，然后再介绍MongoDB一些基本特性和功能。
年MongoDB试图扩大其用户群，包括传统的数据库专业人员，但现在公司转变方向，为其NoSQL Atlas数据库服务（DBaaS）添加功能，将其打造成更完整的数据平台，以支持开发者构建生成式人工智能应用程序。
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本，官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级)，一直到2021年4月份。 之前由于某些原因，对Linux的桌面版一直持排斥的态度，一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此，然而上手16.04后，瞬间有种惊艳之感，第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的，本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美，我更加倾向于Windows 10的Metro风，扁平化的设计才是主流，真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验，无论是从整体流畅性还是细节的改进。
我们很高兴宣布.NET Core 3.1的发布。实际上，这只是对我们两个多月前发布的.NET Core 3.0的一小部分修复和完善。最重要的是.NET Core 3.1是长期支持（LTS）版本，并且将支持三年。和过去一样，我们希望花一些时间来发布下一个LTS版本。额外的两个月（在.NET Core 3.0之后）使我们能够选择和实施在已经非常稳定的基础上进行的正确改进。
playwright 默认全局的导航时间是30秒，查找元素超时也是30秒, 有以下几个方法设置全局超时时间：
官方解释： 快速、简单、可靠。HikariCP 是一个“零开销”的生产就绪 JDBC 连接池。大约 130Kb，库非常轻。
本来期望使用docker，但是下载eos总是不成功，只能自己编译，折腾了ubuntu18，ubuntu16.10，ubuntu16.04，然后总算在ubuntu16.04上安装成功，这里记录一下
lsb_release实用程序可以显示有关Linux发行版的LSB（Linux标准库）信息。它是检查Ubuntu版本的首选方法，无论运行的是哪个桌面环境或Ubuntu版本，此方法都可以使用。
MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。这些增强功能可以帮助企业解锁市场机遇，更便捷地更新当前系统并实现应用系统现代化，同时，跨云平台和移动平台快速地构建新的应用。
使用CentOS 7.3安装Docker，可以参考这篇文章：《Centos7安装最新Docker》。
Linus Torvalds终于在12日下午宣布发布Linux Kernel 4.18。 他在lkml.org写道：
MongoDB是一个开源的无架构和高性能的面向文档的NoSQL数据库（NoSQL意味着它不提供任何表，行等）系统，就像Apache CouchDB一样。 它使用动态模式将数据存储在类似JSON的文档中，以获得更好的性能。
这里展示的是使用显示器的方法，不用ssh 树莓派3b安装Ubuntu18.04完全遵照的Ubuntu wiki中的步骤。 如果产生显示器显示问题可以看树莓派与电视之间的显示问题
警告：与操作系统主要版本之间的几乎任何升级一样，此过程存在故障，数据丢失或软件配置损坏的固有风险。强烈建议进行全面备份和广泛测试。
Ubuntu 21.10 是下一次 LTS 大更新之前的最后一个非 LTS 版本，代号为 Impish Indri 的 Ubuntu 21.10 将支持九个月，直到 2022 年 7 月。
Tips: 单个 Linux 分发版可以在 WSL 1 或 WSL 2 体系结构中运行。 每个分发版可随时升级或降级，并且你可以并行运行 WSL 1 和 WSL 2 分发版。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
请参考： 《第 1 篇 新学习路线、视频介绍、资料下载》 《第二章 资源下载方法》
在上节中我们创建了 mysql 集群。 实际工作中，我们不希望让某一数据库节点处理所有的请求，这样的话单个负载高，性能差。
如果您想在最新的Windows版本中试用经过改进的WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)，请按照以下方法操作，我们在这篇文章中涵盖了安装它所需做的一切。
按照网上博客的安装教程安装的Win10+Ubuntu16.04双系统安装了好几遍都不成功？启动Ubuntu左上一直有个光标在闪？如果你的电脑也是双硬盘（装Windows系统的固态硬盘+机械硬盘），在安装Win10+Ubuntu16.04双系统前一定要提前了解如下这些安装要点。
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
如果想体验Linux环境下开发.NET Core应用，我们有多种选择。一种就是在一台物理机上安装原生的Linux，我们可以根据自身的喜好选择某种Linux Distribution，目前来说像RHEL、Ubuntu、Debian、Fedora、CentOS和SUSE这些主流的Distribution都是支持的。如果读者朋友们觉得这种方式比较麻烦，我们也可以采用虚拟机的形式安装相应的Linux Distribution，比如我经常使用的都是安装在VirtualBox上的Ubuntu。对于X64 Windows 10的用户来说，我们有了第三种更为方便快捷的选择，那就是使用Windows 10提供的Linux子系统（WSL：Windows Subsystem for Linux），目前最新版本为WSL 2。
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
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