NBU(Veritas NetBackup)是目前企业比较常用的备份软件,为了方便大家学习和使用,本文简单讲一下如何在虚拟机安装 NBU。
NBU 的使用需要在客户端安装配置,否则无法使用,NBU 客户端支持 Linux、Window 以及 AIX 三个平台,安装过程都比较简单,本文介绍下如何在 Linux 下配置 NBU 客户端。
NBU 的使用需要在客户端安装配置,否则无法使用,NBU 客户端支持 Linux、Window 以及 AIX 三个平台,安装过程都比较简单,本文介绍下如何在 Windows 下配置 NBU 客户端。
企业要想避开自然灾难和站点中断的影响,必须将数据副本远程备份至异地机器中。 这样当生产站点发生重大灾难事故时候,本地的生存存储与备份存储数据可能都会丢失,此时需要从异地备份存储上恢复数据,从而保证数据不丢失。Netbackup 是目前金融行业使用最广的备份软件之一(简称NBU),是Veritas(赛门铁克)主要产品 。华为GaussDB目前已支持NBU介质的备份与恢复,本文主要描述了华为GaussDB数据库和NetBackup对接进行备份、恢复的配置方法与性能调优方法。
背景:NBU的catalog日志在/drfile路径下,该日志很重要,记录了每天备份的详细行为,极端情况下,可以通过该日志将NBU恢复到对应某天状态,然后在进行数据恢复(前提是虚拟带库或者物理带库没有被复写)。现将该日志备份至某台Centos7.6。
ORACLE 官方文档中介绍 CATALOG 命令只能注册在磁盘中的备份片,在现在多数环境中备份时,备份集都是放到磁带库中,那么 CATALOG 命令真就不支持注册磁带库中的备份片?其实是支持的,MOS 也有相当的文档介绍。下面就在 11.2.0.3+NBU 7.1 的环境中来测试一下。
近日,斯洛伐克国家安全局(NBU)在 Python 官方的第三方软件存储库——PyPI 上发现10个恶意库。 我们对于 typosquatting 其实并不陌生,上一次类似的攻击是出现在 NPM 平台,而这一次攻击者又使用了类似的方法将目标对准了 PyPI。 NBU 专家表示,攻击者使用 typosquatting 的方法来上传这些恶意库到 PyPI 平台上,他们上传的恶意库的名字和那些正常的库的名字非常相似,很容易让人混淆,比如将”urlib” 写成 “urllib”。 当开发者上传一个新库到 PyP
企业级备份软件Veritas NetBackup(NBU)8.1.1的Linux客户端部署
数据备份重于一切,每个DBA都应该对备份恢复了然于胸。在数据库维护中,备份是重中之重的事,而恢复也是检验一个DBA是否合格的重要标识。
环境变量,或者称为全局变量,存在与所有的shell 中,在你登陆系统的时候就已经有了相应的系统定义的环境变量了。Linux 的环境变量具有继承性,即子shell 会继承父shell 的环境变量。
背景:Activity Monitor展示了各个备份策略执行详情,很直观的显示了备份了哪些文件、备份的时间、备份到了哪里、备份状态、备份大小等,极端情况还能通过这些job的详情定位磁带恢复数据。默认的Activity Monitor只显示了78h的备份信息,本文将改时间延长至一个月即720h
从vCenter 5.5升级到vCenter 6.0的过程是比较方便的,直接根据屏幕向导,一步一步完成就好了。不过这里有个小插曲,如何更改VC的独立磁盘模式,倒是有点小折腾。好了,下面让我们看下整个升级的过程。
NBU主要由四个部分硬件组成:Master Server、OPS报表服务器、虚拟带库和物理带库。
最近在做NBU Oracle备份的恢复测试,执行恢复时报错ORA-27211: Failed to load Media Management Library,具体处理过程如下: 一、错误信息
企业级备份软件Veritas NetBackup(NBU) 8.1.1服务端的安装部署
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便,请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装,安装的是3.6
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
去年的9月8日发布 LFS 7.10之后,就在昨天,LFS 8.0 终于面世了。LFS 的全称是 Linux From Scratch,就像它的名字一样,这个发行版是一个教我们如何从零开始打造自己的 Linux 发行版的指南,同时还有姊妹发行版 BLFS,全称是 Beyond Linux From Scratch,昨天 BLFS 8.0 也一同发布了更新。准确地说,昨天 LFS 社区正式发布了 LFS Version 8.0, LFS Version 8.0 (systemd), BLFS Version 8.0, 和 BLFS Version 8.0 (systemd) 四个更新版本。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
小编今天给大家介绍一款windows系统下的渗透神器0day pro,该系统类似Kali集成了众多的安全工具:Metasloit、Cobalt Strike、Netspark、burpsuite、IDA等。使用者也可以在原有的系统之上按需增减,系统界面也非常美观便用,下面小编将带领大家进行安装:
这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
(3). 安装cuda8.0, 已有的不需要安装 官网下载cuda8.0,网速慢的话
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法:基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理,抽取关键信息,然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码,生成新的文本,然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后,作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
1.准备工作 2.在Linux下安装Tomcat8.0 3.Linux中配置tomcat的服务器启动和关闭和配置tomcat的开机启动 4.给tomcat配置用户名和密码登录 5.使用IDEA打包Maven托管的WEB项目 6.将JavaWeb项目发布到Tomcat8.0下面并且访问展示
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
我们使用 REMI 仓库在 CentOS 8 操作系统上进行 PHP 8.0 版本的安装,有两种安装方案可自由选择。
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地址:https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
在Github上有一些比较早的代码需要的环境可能是CUDA8.0,而对于一个新手来说,正常思维都会选择最现金的版本进行环境配置,在这里简单的介绍一下,如何在实用GPU进行运算的时候,CUDA8.0和CUDA9.0共存的问题。
使用syscli命令修改,这种方式有个坑爹的地方是必须知道之前的密码,不然修改不成功。由于之前的密码遗失,本文使用第二种方式重置密码。
本文介绍了如何在CentOS 7上安装NVIDIA CUDA工具包以及CUDNN,并使用Docker和Nvidia-Docker来安装深度学习环境。通过这些环境,可以方便地运行深度学习模型的训练、测试和部署。
编辑手记:在 DBA 的日常工作中,经常会遇到 RAC 的一个节点失效的情况,或者通过存储迁移主机,如何恢复环境,加入集群是 DBA 的必备技能。 张大朋(Lunar)Oracle 资深技术专家 L
MySQL8.0的官方社区开源版出来有段时间了,而percona的8.0版本还没有正式对外发布(已发布测试版),一直以来也没安装体验下这个号称质的飞跃的版本,今天正好有些时间就下了安装体验体验。
ubuntu下按ctrl+alt+f1~f6出现黑屏现象的解决方法 sudo apt-get install bumblebee bumblebee-nvidia primus linux-headers-generic
安装jupyter后,在网页能打开,新建python3文件后,简单的print也无法输出,显示In [*]
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。
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
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
大体上差不多,不过8.0版本移除了innobackupex命令且只能备份8.0版本的MySQL
不知不觉,MySQL8.0已经发布好多个GA小版本了。目前互联网上也有很多关于MySQL8.0的内容了,MySQL8.0版本基本已到稳定期,相信很多小伙伴已经在接触8.0了。本篇文章主要介绍从5.7升级到8.0版本的过程及注意事项,有想做版本升级的小伙伴可以参考下。
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
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
在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系,如果版本之间不匹配,是安装不成功的。
打开官网,找到对应合适的版本(cuda): https://pytorch.org/get-started/locally/
可见当前我的CUDA版本是8.0.61,而CUDNN版本是5.1.10,现在我准本安装CUDNN6.0的
下载地址:https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz
本章主要介绍如何安装 Java 开发工具包( JDK ) 以及如何编译和运行不同类型的程序:控制台程序、 图形化应用程序以及 applet。运行 JDK 工具的方法是在终端窗口中键人命令。然而, 很多程序员更喜欢使用集成开发环境。 为此,将在稍后介绍如何使用免费的开发环境编译和运行 Java 程序。尽管学起来很容易, 但集成开发环境需要吞噬大量资源, 编写小型程序时也比较烦琐。 一旦掌握了本章的技术,并选定了自己的开发工具,就可以学习第 3 章,开始研究 Java 程序设计语言:.
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