LVM概念： -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制，LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层，来提高磁盘分区管理的灵活性。通过LVM系统管理员可以轻松管理磁盘分区，如：将若干个磁盘分区连接为一个
首先在VMware中对虚拟机进行扩容操作，如图，虚拟机必须关机才可以进行“扩展”，我的原先为8G，要扩展到13G（此时截屏为扩展后）
老蒋平时较多的时候VPS、服务器用Linux系统，只是有些需要在远程运行软件的时候会用到Windows系统。在前几天的腾讯云系列文章中老蒋有介绍到Linux系统的添加数据硬盘并挂载的过程，有网友提到是否可以写一篇关于Windows系统的挂载盘教程。这个网友使用的是WIN系统建站的，与很多网友一样喜欢看到可视化的界面。
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Vmvare设置好虚拟机的磁盘大小之后，发现磁盘空间不够了，这个时候怎么扩展磁盘的大小呢？
unexpand命令用于将给定文件中的空白字符（space）转换为制表符（TAB），并把转换结果显示在标准输出设备（显示终端）。
卷积层是深度神经网络的基本组成部分之一，目前的卷积网络的一个基本假设是卷积核应该为数据集中的所有样本所共享 。在本文中，作者打破了这个假设，提出了条件参数化卷积（CondConv） ，它为每个样本学习专门的卷积核。用CondConv替换普通卷积能够增加网络的大小和容量，同时保持有效的推理。
术语简介 GlusterFS是一个开源的分布式文件系统。更多特性介绍附录的参考文档。 Brick:GFS中的存储单元，通过是一个受信存储池中的服务器的一个导出目录。可以通过主机名和目录名来标识，如'SERVER:EXPORT' Client: 挂载了GFS卷的设备 Extended Attributes:xattr是一个文件系统的特性，其支持用户或程序关联文件/目录和元数据。 FUSE:Filesystem Userspace是一个可加载的内核模块，其支持非特权用户创建自己的文件系统而不需要修改内核代码。
还可以把多个命令写到一起，写到文本文档txt中，然后保存为.bat文件（批处理脚本），一次性运行多条指令，很有意思的 我建的try.bat在C盘桌面上，可以通过下面的方式在命令行调用try.bat， 也可以直接在桌面上双击！！
超详细讲解在Windows Server 2008 R2中安装SQL Server 2012集群过程步骤，图文并茂。
磁盘分区其实就像柜子打格子一样，打成不同的格子放不同的衣服，裤子，帽子，领带等， 磁盘可以分成多个物理分区，放不同的数据。
安装和配置FreeNAS服务器后，需要在FreeNAS Web UI下进行以下操作。
docker镜像123？ 额，由于没有实验环境，没有亲手实践，因此理解可能有不对的地方。 反正也是学习笔记，以后再修改吧... docker的镜像跟virtualbox的镜像不一样。在虚拟机中，镜像是一个系统的完整体，包括了系统、用户在上面做的操作等等。而在docker中，镜像是一组文件的叠加。 解释下，玩过PS的应该都知道图层的概念。一个图片由不同的图层叠加混合，最终形成一张完美的照片。其中底层可能原始图片，然后盖上一层黄色，再覆盖掉不想要的部分，或者添加点点缀，通过这种图层的方式，可以方便的合并出想要的
DBA不仅仅是知道如何安装服务器和设置数据库。最重要的职责之一是通过监控实例来识别潜在问题。但应该监控什么，为什么？以下是DevOps，云和数据隐私进入图片的新时代要监控的五大事项。
当程序运行时，变量是保存数据的好方法，但变量、序列以及对象中存储的数据是暂时的，程序结束后就会丢失，如果希望程序结束后数据仍然保持，就需要将数据保存到文件中。Python提供了内置的文件对象，以及对文件、目录进行操作的内置模块，通过这些技术可以很方便地将数据保存到文件（如文本文件等）中。
最开始尝试了双系统的方法，但是安装完之后不能wifi上网，显卡MX250不能适配，触控板失效，很麻烦。
分布式文件服务器-FastDFS 什么是FastDFS FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。 FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tr
在Docker中，构建一个自定义镜像共有两种方法，一是通过commit指令构建，二是通过Dockerfile文件构建。第一种方式在上篇博客中已经详细介绍(Docker入门实战(二)——Docker镜像操作)，接下来介绍在Docker中更为常用的方法——使用Dockerfile构建镜像。 用Dockerfile构建镜像的基本流程 先来回顾下commit方式创建镜像的流程： 1. 首先需要有一个基础镜像(可以把基础镜像理解为操作系统) 2. 然后基于该镜像创建容器 3. 在容器中配置运行环境 4
本文包含: 磁盘及分区管理、文件系统管理、磁盘配额管理、文件系统维护 1. 磁盘及分区管理 查看磁盘设备列表命令 fdisk 查看当前计算机中的磁盘设备及分区列表 # fdisk -l 查看磁盘设备命令 hdparm 参数 I：显示硬盘提供的硬件信息 T：评估硬盘从快速缓存中读取数据的速度 t：评估硬盘从缓冲区中读取数据的速度 磁盘分区工具 fdisk 常用命令 d：删除分区 l：查看分区类型列表 n：添加新分区 p：打印当前分区列表 q：不保存已更改的内容并退出 t：修改分区类型 v：验证分区表 w：
(如果有好的建议和问题欢迎在留言区指出) 之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立。但是不会涉及太多神经网络的知识，假如你对该领域不是很了解，可以去之前的几篇博文里面充充电。 首先简单的介绍一下Torch7中的神经网络工具包，该包是由不同的模块组合而成。NN包中最底层是一个叫M
我们来向https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/cnn_study_1/文章中的神经网络加入池化层，体验池化层带来的效果，网络中使用最大池化，且设置ceil_mode为True。
逻辑卷管理的技术可理解为，将单个或多个物理磁盘分区（PV物理卷）组成逻辑卷组（VG），再把卷组分成多个逻辑卷（LV），主要特点是，在不影响原来数据情况下可简易的扩充磁盘的大小（缩小硬盘空间可能会导至数据丢失）。
摘要：监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理，让我们一起来探索一下
春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播，这要求神经网络前一个模块的输出大小和后一个模块的输入大小是一致的，使用Sequential容器封装神经网络，使得代码更简洁，更结构化，不过这也使得神经网络灵活性变差，比如无法定义自己的forward等。
三年前的某天，逛存储论坛时，一个问题吸引了我的注意，有人问：RAID级别能在线转换吗？
刚刚学习了卷积神经网络的一些基础知识，现在想要复习之前学过的，再熟悉新知识，练习pytorch编程的能力。首先自制蚂蚁数据集，其次定义只有一层卷积层的神经网络，喂入数据，前向传播得到输出，并使用tensorboard绘图，显示处理前的图像以及处理后的图像，体验卷积的效果。
当我们在使用Python的时候，经常会使用pip来安装第三方包，那么我们会遇到这样两个问题：
在树莓派上挂载ntfs格式的硬盘的时候，发现硬盘变成了只读文件系统，百度查了一下资料，发现树莓派默认挂载NTFS格式的硬盘只有只读权限，需要借助其它工具实现。
FastDFS 是一个开源的轻量级高性能分布式文件系统（DFS）。 它的主要功能包括：文件存储，文件同步和文件访问，以及高容量和负载平衡。主要解决了海量数据存储问题，特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务。
在Mac上，默认情况对NTFS磁盘的挂载方式是只读(read-only)的，其实Mac原生是支持NTFS的，但是后来由于微软的限制，苹果把这个功能给屏蔽了，但是我们可以通过命令行方式打开这个选项。
逻辑卷管理器（Logical volume Manager）是 Linux 系统用于对硬盘分区进行管理的一种机制，理论性较强，其创建初衷是为了解决硬盘设备在创建分区后不易修改分区大小的缺陷。尽管对传统的硬盘分区进行强制扩容或缩容从理论上来讲是可行的，但是却可能造成数据的丢失。而 LVM 技术是在硬盘分区和文件系统之间添加了一个逻辑层，它提供了一个抽象的卷组，可以把多块硬盘进行卷组合并。这样一来，用户不必关心物理硬盘设备的低层架构和布局，就可以实现对硬盘分区的动态调整。
Jenkins是一个开源的自动化服务器，目的是能够自动执行持续集成和交付软件所涉及的重复性技术任务。凭借强大的插件生态系统，Jenkins可以处理各种工作负载，构建，测试和部署应用程序。
需要让/opt/app能有200G空间，根据当前的磁盘规划，就是要给"/"扩容200G磁盘空间。
函数能够实现功能的模块化封装，以方便后续调用。函数能够实现代码重用，减少代码冗余。另外，函数可以实现过程的分解。来一步一步实现整个过程。
Longhorn 设计有两层：数据平面(data plane)和控制平面(control plane)。Longhorn Engine 是存储控制器对应数据平面，Longhorn Manager 对应控制平面。
OpenStack? OpenStack 是一个开源云计算平台，可用于构建公共云和私有云。可以编排各种技术组件以提供构建支持任何用例和规模的云服务的能力。 曾几何时，RackSpace进入了云服务行业
那这个文件内如此多的设备哪些是物理硬盘呢？只要达到下面两个限制条件就判定为物理硬盘。
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读5分钟本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。
Inception 家族成员：Inception-V1（GoogLeNet）、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1、Inception-V4、Inception-ResNet-V2。
但是，尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型，它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。
python支持自动附件在对象上的文档，可以在运行时查看。从语法上来看，就是可以跨行的字符串注释。这种注释可以放在模块开头，函数顶部，以及类顶部。这些字符串被正式的称为“文档字符串”。python会自动装载文档字符串的文本，使其称为相应对象的__doc__属性。
在mac上接了个移动硬盘，发现只能读不能写，查了下有个ntfs for mac，发现还要钱。使用mount命令：
数据局部性设置(data locality setting)旨在在以下情况下启用：只要有可能，至少应在与使用该卷的 pod 相同的节点上调度 Longhorn 卷的一个副本。我们将拥有本地副本的特性称为具有 data locality。
PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。文件系统层在此基础上提供文件管理，负责文件系统元数据并发访问的互斥。
KVM的存储选项有多种，包括虚拟磁盘文件、基于文件系统的存储和基于设备的存储。
在本系列的第三篇文章中，我介绍了Kubernetes的基础知识：首先学习如何驱动，我强调您应该学会驱动Kubernetes，而不是构建它。我还解释了在Kubernetes中为应用程序建模必须学习的基本元素是最少的。我想强调这一点：您需要学习的原语集是您可以学习的最简单的原语集，以实现生产质量的应用程序部署（即高可用性[HA]，多个容器，多个应用程序）。换句话说，学习Kubernetes内置的一组原语比学习集群软件，集群文件系统，负载平衡器，疯狂的Apache配置，疯狂的Nginx配置，路由器，交换机，防火墙和存储后端要容易得多，这一切您将需要在传统IT环境（用于虚拟机或裸机）中为简单的HA应用程序建模。
不知不觉 2023 即将过半，卷上加卷的面试，和扑面而来的“前端已死”浇灭了很多前端人的工作热情。 前端真的已死了吗？当然没有！ 根据某招聘网站上的搜索结果来看，目前全国范围内有超过 24w 的在招前端岗位，岗位需求量相对于其他行业仍处于高水平。 那为什么有人还觉得今年前端求职难？不少读者反馈说，“感觉前端市场饱和了”“前端找工作好难”“工资再低都没人要”“投 100 个简历石沉大海”。 实际上，准确来说，是「初级前端没人要」，前端缺口很大，但进大厂依然很难。 饱和的不是市场，饱和的是那不知天高地厚的心
又到了一年一度的跳槽季，卷上加卷的面试，和扑面而来的“前端已死”浇灭了很多人的工作热情。 前端真的已死了吗？当然没有！ 根据某招聘网站上的搜索结果来看，目前全国范围内有超过 24w 的在招前端岗位，岗位需求量相对于其他行业仍处于高水平。 那为什么有人还觉得今年前端求职难？不少读者反馈说，“感觉前端市场饱和了”“前端找工作好难”“工资再低都没人要”“投 100 个简历石沉大海”。 实际上，准确来说，是「初级前端没人要」，前端缺口很大，但进大厂依然很难。 饱和的不是市场，饱和的是那不知天高地厚的心。也因此，
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