环境说明 操作系统：macOS High Sierra STM32CubeMX 版本：V4.26.1 内容摘要：Java的安装、STM32CubeMX的安装、SW4STM32(OpenSTM32)的安装 、ST-Link V2驱动工具的安装 最近学习单片机，有一块实验室的老板子战舰V2，由于自己是 Mac，没有 Keil，所以研究了一下 Mac STM32 开发环境的搭建！！！！ ST-Link V2驱动工具的安装 上个步骤我们下载了ST-Link的驱动, 应用程序 -> Ac6->stlinkserver->双击stlinkserver_install.sh(不能运行也可以双击
： pro、uat环境、pre、test、dev环境，中文名字：生产环境、用户验收环境、灰度环境、测试环境、开发环境 简单的来说就是： pro环境：生产环境，面向外部用户的环境，连接上互联网即可访问的正式环境 uat环境：验收测试环境，主要面向要交付的人员进行验证测试。 pre环境：灰度环境，外部用户可以访问，但是服务器配置相对低，其它和生产一样。 dev环境：开发环境，外部用户无法访问，开发人员使用，版本变动很大 具体说明： 开发环境：顾名思义，是指程序开发时所用的环境。 测试环境：公司内部研发人员使用的环境，开发人员调试代码，测试人员进行功能测试和集成测试等等使用的环境。 仿真环境：顾名思义是和真正使用的环境一样的环境（即已经出售给客户的系统所在环境，也成为商用环境），所有的配置，页面展示等都应该和商家正在使用的一样。
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linux环境下 python环境import找不到自定义的模块 问题现象： Linux环境中自定义的模块swport，import swport 出错。swport模块在/root/sw/目录下。 import sys sys.path.append('/root/sw') import swport #成功 解决方法2：修改环境变量/etc/profile vi /etc/profile 在最后一行添加
需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致 3G \ --py-files /client/files/text.zip \ /client/files/py\_spark\_task.py 方案三 如果以来包比较多可以试着把整个python环境打包到
这是之前在学tornado时记的一点小东西，但是在服务器上搭环境时其实还是很简单的（比起rails而言，手动斜眼笑） 但是安装过程中也遇到一些问题就记下来 安装 先安装python的pip，这个类似于ruby
在项目根目录新建三个env文件 .env.development //开发环境 .env.production //生产环境 .env.test //测试环境 ? npm run test会生成test文件夹 npm run build 会同时打包两个文件夹dist和test dist文件夹放在生产环境 test文件夹放在测试环境
在项目根目录新建三个env文件 .env.development //开发环境 .env.production //生产环境 .env.test //测试环境 .env.development NODE_ENV vue-cli-service build --mode test", npm run test会生成test文件夹 npm run build 会同时打包两个文件夹dist和test dist文件夹放在生产环境 test文件夹放在测试环境
本文讲解在Windows操作系统下如何搭建Java环境变量。 一、首先下载JDK安装包。 二、安装。 三、配置Java环境变量。 四、运行CMD测试是否安装成功。 三、配置Java环境变量 4、配置系统环境变量。 找到“系统属性”，点击进入 ? 进入“控制变量”，打开“高级系统设置”。 ? 弹出一个窗口，点击下方“环境变量”， ? 出现内容如图所示。 ? 至此，Windows环境下的Java环境变量已经配置完成，最新的Windows8或者Windows 10系统在添加环境变量的时候，界面不一样，但操作是一样的。
1、Windows环境下pyenv-win的安装 pyenv用于Linux系统中，用来管理多版本的Python环境，由bash脚本编写，使用pyenv-installer来安装。 pyenv-win用于Windows环境中，下载地址：https://github.com/pyenv-win/pyenv-win。 （7）virtualenv命令 virtualenv用来管理Python虚拟环境，每个Python虚拟环境相当于是一个独立的Python版本。 创建虚拟环境命令： pyenv virtualenv 3.7.3 yanyan。 其中，3.7.3是Python的基础版本，yanyan是virtualenv的名字。 （8）uninstall命令 卸载某个python版本的解释器， 包括虚拟环境：pyenv uninstall yanyan。
1.创建虚拟机 这一步就没什么好说的了，我们这里采用VMWare centOS 64位 2.配置虚拟机 这里我们主要配置的是Linux网络环境的相关配置 2.1.ifconfig： 查看网络基本信息的指令 ； 我这里有两个网卡，一个是循环网卡,这里我们主要关注网卡 eth0：可以看到我的 IP地址外 192.168.6.139，网络掩码是 255.255.255.0 ? 请以管理员身份修改该文件 要不然是不会成功的噢 2.7 sudo 权限配置 不知道你注意没有，我们这些配置文件修改都需要切换到root用户下才能操作，但是事实我们很可能是在别的用户下想要更改， 这里因为我们是测试环境
GPU/python环境配置与验证。 www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939.html （3） Ubuntu安装Anaconda3： https://www.jianshu.com/p/d9fb4e65483c （4）添加环境变量 LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda （5）source ~/.bashrc （6）创建虚拟环境 ： conda create -n py37 python=3.7 进入环境 source activate py37 conda activate py37 退出环境 source deactivate conda deactivate （7）source activate py37 （8）安装tensorflow-gpu
一.环境要求 1.操作系统要求 macOS 10.9 及以上 (64位) Linux Ubuntu 12.04 及以上, Fedora 21 and Debian 8 (64位) Windows 7 及以上
前言 如果想隔离主机中进程的网络环境，可以使用network namespace（后面简称ns）来做。隔离方法很多种，本文介绍几种简单的可行方案。 实验环境准备 实验环境使用腾讯云上的两台cvm主机，两台机器在同一vpc同一子网下（underlay网络），这样两台机器天然内网互通。 valid_lft forever preferred_lft forever 和另一台cvm测试网络连通性： //隔离环境连通另外一台cvm root@VM-6-43-ubuntu:/ add default via 10.0.6.1 dev eth0 设置后隔离环境网络情况为： root@VM-6-43-ubuntu:/home/ubuntu# ip net exec blue ip 设置后主机环境网络情况为： [zj.png] 设置后隔离环境网络情况为： [gl.png] 和另一台cvm测试网络连通性： 隔离环境连通另外一台cvm： [ping.png] //另一台cvm连通隔离环境
概述 因为工作和一些个人需要，基于Docker镜像定制了自己使用的快速部署环境。 此环境仅为测试环境使用，正式部署上线不推荐使用。
3 分钟学会企业开发中的多环境知识 大家好，我是鱼皮，今天给大家分享企业项目开发的重要知识 —— 多环境。 本文大纲： [鱼皮 - 多环境技术大纲] 什么是多环境？ 先思考一个问题。 这便是多环境的好处。 常用环境 多环境听起来虽然挺爽的，但事实上，环境不是区分的越多越好！ 一方面是搭建多环境需要额外的工作量；另一方面是项目依赖的资源越多，成本就越高，而且维护起来也更麻烦。 [本地环境] 开发环境 一般用 dev 标识，是指前端和后端（或者多个程序员）一起协作开发、联调的环境。 [测试环境] 预发布环境 一般用 pre 标识，这是和线上项目最接近的环境，一般是测试验证通过、产品经理体验过后，才能将项目发布到这个环境。 正因如此，预发布环境看到的都是真实的用户数据，可以发现更多测试环境因为数据不足而没查出来的 Bug。 [预发布环境] 生产环境 一般用 prod 标识，又叫线上环境，是给所有真实用户使用的环境。
，只要要连接的容器的端口信息也是尤为重要的，link机制通过环境变量的方式提供了这些信息，除此之外像db的密码这些信息也会通过环境变量提供，docker将source container中定义的环境变量全部导入到 但是很不幸的是，环境变量无法更新，上文中提到了link机制会通过环境变量将一些db容器的信息导入到web容器中，这种导入是一次性的，此后这个容器更新了环境变量的信息是无法在web容器中更新的。 link机制和网络新特性 通过上文中对link机制的介绍，可以发现link机制提供了如下几个功能 名称解析 对link的容器可以使用别名 安全的容器间连接通信 环境变量的注入 安全的容器间连接通信，这个需要结合 这些特性包括如下几个方面： 基于DNS的名称自动解析 安全的隔离环境 动态的附加或者脱离一个网络 支持使用–link设置别名 在用户自定义网络下，不使用link机制就可以实现名称解析功能了，不再是通过link 并且在默认的docker0桥接网络和自定义网络下使用link机制的效果是不一样的，在自定义网络中link机制只是负责设置别名的，不再提供环境变量注入的功能了。
而TestRPC就是一个在本地使用内存模拟的一个以太坊环境，还提供丰富的命令行，可以查询以太坊的状态。 http://truffleframework.com 二、安装Node.js 想跑起来Truffle，需要安装node.js 5.0以上的开发环境，可直接到https://nodejs.org 下载和安装环境 truffle develop命令时，可能会遇到命令无法执行的问题，这是truffle.js的名字冲突造成的，可用以下的一种办法解决： 每次调用truffle的时候，用truffle.cmd 从PATHEXT环境变量中把
大致步骤 安装Node.js 安装Vue.js 安装Webpack Step1: 安装Node.js Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)。 Node.js对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。
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