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  • 入门级深度学习服务器配置方案
    千次阅读
    2020-03-10 16:17:18

    我当初进入深度学习领域知识学习的时候,并不知道一张好显卡对网络模型训练的重要性,直到我有幸参与学校实验室的项目,并意识到缺乏足够处理能力的显卡在大量训练数据下很有可能会让你等上几个小时。从那一刻起我心里就有了组建一台深度学习服务器的计划,因为从长远来看它可以让我节省大量时间和金钱。现在我将这些经验分享给大家。

    配置清单如下:

    项目型号价格
    CPU英特尔(Intel)i5 9400F 酷睿六核 盒装CPU处理器¥1299
    主板华硕(ASUS)TUF B360M-PLUS GAMING S 游戏主板(Intel B360/LGA 1151)¥579
    显卡英伟达(NVIDIA) GeForce RTX 2070 Founders Edition¥3899
    内存金士顿(Kingston)骇客神条 Fury系列 雷电 DDR4 2666 8GB台式机内存¥379
    硬盘西部数据(Western Digital)蓝盘 2TB SATA6Gb/s 256MB 台式机械硬盘(WD20EZAZ)¥359
    电源长城(Great Wall)额定650W G6金牌版全模电脑电源(80PLUS金牌/五年质保/12V大电¥585
    机箱长城(GreatWall)本色M-62电竞游戏机箱黑色(水冷/全侧透/钢化玻璃面板/磁吸防尘/长显卡)¥159
    无线网卡intel原装9560ngw双频AC千兆无线wifi模块cnvi台式机网卡蓝牙5.0¥99
    合计¥7358

    Windows10官方下载通道
    https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10ISO?36261b60-2f68-4336-abe2-4b00f210b6aa=True
    5-20元的正版key请联系淘宝

    如果你有笔记本,其实显示器也可以不用购买,键鼠随便买个几十块键鼠而套装就可以了,把省下的资金多买几本图书馆没有的专业书籍。
    在所有配件到位之后,我花费了几个小时来安装,最终一次点亮并把双系统安装好(Windows + Ubuntu)。我建议初学者在入门深度学习最好使用Ubuntu操作系统,也方便你日后学习研究那些CNN模型,把时间和精力花在重点内容上,在有了基础和意识之后再慢慢深入研究,否则欲速则不达。

    最后在此我要感谢学校实验室的那段经历,虽然那个时候真的很忙,但是也是我成长最快的时候,让我接触到不同领域的知识,拓宽了我的视野,在那一刻起我就不断地迭代自己的学习方法,而我是那种不会说话,只会做事的人。真的很庆幸能遇到你们,毕业在即,依依不舍,感谢我的良师益友。

    写于2019.03.22 10:03:54

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    目前只有Nvida GPU能完整的支持深度学习,所以请购买较新的nvidia显卡(pascal、turing架构以上)2.GPU上的投资回报比基本呈线性变化,因此可以按照自己的需要配置不同GPU。3.保持工作站长期稳定工作需要一个靠谱的...

    在具体的论述之前,先说几个结论:

    1.目前只有Nvida GPU能完整的支持深度学习,所以请购买较新的nvidia显卡(pascal、turing架构以上)

    2.GPU上的投资回报比基本呈线性变化,因此可以按照自己的需要配置不同GPU。

    3.保持工作站长期稳定工作需要一个靠谱的电源,所以在电源选择上追求稳定。

    4.在现有预算下,GPU>CPU=RAM>=SSD

    5.云服务用起来简单,长期使用却十分昂贵,所以我们要有自己的硬件设施。

    1.需求分析

    (一)为什么要为深度学习专门配置工作站(服务器)?

    1.深度学习需要大量的并行计算资源,而且动辄计算几天甚至数周,而显卡(GPU)恰好适合这种工作,提供几十上百倍的加速,性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务,所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构,使用GPU完成训练任务。

    2.如今即使使用GPU的深度学习任务也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型),需要使用单独的设备保障保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。

    3.独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享,多用户可以在个人电脑编写程序,远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源,减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

    (二)深度学习工作站配置要求

    深度学习任务对计算机性能要求较高,各硬件主要完成以下操作:

    1f67a9f55ae7

    深度学习计算过程

    上述图示,深度神经网络计算大致流程,下面通过深度神经网络计算环节,分析核心硬件配置理想要求:

    1f67a9f55ae7

    各硬件性能要求

    CPU:

    因为主要使用显卡进行cuda计算,因此对CPU的要求并不是很高,频率越高、线程数越多越好,一般最低要求cpu核心数大于显卡个数。其中一个制约因素:cpu的最大PCI-E 通道数。每张显卡占用16条pcie通道才能达到最大性能,而单cpu最大支持40条pcie,也就是即使有4个pcie x16接口,只能最多达到2路x16加一路x8,插上的显卡不能发挥全部性能。不过,主板芯片组其实也可以扩充一部分pcie通道。(x99主板可以扩宽2.0的8lanes,z170可以扩充3.0的20lanes)

    显卡:

    深度学习需要较强性能的显卡进行复杂的单精度运算,通常神经网络需要大量显存和内存资源,因此需要8GB以上显存才能运行大规模的深度卷积网络,执行计算机视觉任务,一般选择GTX1070以上配置。应该购买具有较大显存的显卡。下面给出2080ti、2080、2070、1080ti、1070、1060、Titan X、Titan V的几项指标的对比:

    TFLOPS(teraFLOPS FLoating-point Operations Per Second每秒浮点运算次数)单精度

    也就是运算性能,决定了运算速度,首选1080ti、2080ti、Titan V,不过性能最强的titan V的价格是2080ti的三倍

    1f67a9f55ae7

    单精度算力

    VRAM (显存):显存大小决定了我们的网络模型能不能执行,大型的卷积神经网络会使用超过8G以上的显存,因此购买具有大显存的显卡才能够保证大多数卷积神经网络模型能够顺利执行。

    1f67a9f55ae7

    显存大小

    其中1080ti具有11G显存,能胜任较大的网络模型,性能也比较强,售价大约5000元一张具有最高的性价比。

    2080ti是最新的显卡,同样拥有11G显存,但速度是1080TI的1.5倍,售价大约9000元。

    Titan V具有12G显存,可以说能够执行绝大多数网络,并且速度是最快的,由于是面向商用,所以其价格也非常感人,约25000元一块。

    这三款较为适合深度学习图像处理任务,能完成大多数网络,可以根据预算自由选择。8G显存和6G显存的1080和1060也不失为信价比之选,但是考虑到显存的限制,还是尽量购买具有11G以上的显存的显卡。

    主板:

    前面提到了cpu提供的pcie通道数的限制,如果要使用多块显卡,就需要主板提供额外的pcie通道,一般只有服务器级别的主板才会提供扩展pcie通道如x99、x299等主板,但是使用此类主板必须搭配具有该接口的服务器级cpu(xeon系列、i7 7900x以上、i9系列等),如果不需要三块以上的显卡,使用cpu提供的40lane pcie即可。

    内存:

    深度学习需要大量数据,中间计算过程也会临时储存大量数据,一般要求具有显存2~3倍的内存,32G或64G乃至更高。内存频率越高越好。

    最低建议32G DDR4 3200MHz内存(16G*2)约2000元,预算宽裕可升级到64G(约4000元)。

    硬盘:

    深度学习需要大量数据,和较快的访问速度,一般使用一个较大的固态硬盘作为系统盘和训练数据仓储盘,另外使用hdd机械硬盘作为仓储盘。

    建议使用512G以上nVME固态硬盘(800元)搭配几TB(2TB约300元)Hdd作为储存空间

    电源、机箱:电源其实还是要买个比较稳定的,因为要保证长期稳定运行会有“无休止”的training。一般使用大品牌的经过80PLUS金牌或铂金认证的电源。只搭配一张显卡700w即可,每多一张增加400w。4*titan V大概使用1600w电源。

    显示器:显示器就是生产力,两到三台没问题。这是我的工作环境,两台显示器,一台查看运行状态,另一个查文献资料调试。

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    6.jpg

    2.配置推荐

    讲完了基本需求,我们来到正题,推荐几个不同价位的配置样板,分别是

    0.深度学习入门配置 i5 8400+GTX 1060/1070/1070ti +16G RAM +256G SSD 约7000元,这个配置基本上可以尝试大部分模型,如今的网络模型越来越大、越来越深,不免遇到显存不足的情况。不过学习是一个循序渐进的过程,等到你的知识到了需要更高规格的设备,自然知道需要什么样的配置了

    1.深度学习个人进阶配置 i7 8700K+GTX 1080TI+32G RAM +512G SSD ,约15000元。有这样一个配置,大多数深度学习项目基本上不会遇到问题,如果有更深层次的需求,到了需要上集群的高水平,应该也知道需要什么样的配置了。我的建议就不管用了。。。

    2.深度学习个人完美配置,i7 9700K+GTX 2080TI2或者GTX TItan V1+64G RAM +2T SSD。约三万元,如果使用双2080TI (20000)元就能在保持高性价比的前提下拥有单台电脑相对最快的速度,使用GTX TITAN V 就达到了当前单显卡算力巅峰,并且能够完成少数显存使用超过11G的模型。

    3.深度学习实验室共享服务器,724小时运行 2080ti或者4titan V 其实前两个配置也可以拿来做共享服务器,不过计算资源太少,预算充裕可以专门购置一台高性能多显卡深度学习服务器,24*7小时运行,其他用户可以在自己的笔记本电脑和台式机上编写和初步调试卷积神经网络,本地验证无误后,上传至服务器进行训练任务。这样做可以极大的节省设备开支,最大限度的利用计算资源,也避免了每个用户单独配置复杂的软件环境。

    4.深度学习实验室共享服务器单机最高配置。基本上是单台服务器能提供的最高配置,如果要更高配置,可以模仿大型商业研究院在此基础上构建服务器集群。(相当于购买很多台这种配置,使用高速以太网互联。。一个10GE交换机可能要几万块)

    0. 深度学习个人入门配置

    i5 8400+GTX 1060/1070/1070ti +16G RAM +256G SSD 约7000元,这个配置基本上可以尝试大部分模型,如今的网络模型越来越大、越来越深,不免遇到显存不足的情况。不过学习是一个循序渐进的过程,等到你的知识到了需要更高规格的设备,自然知道需要什么样的配置了

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    image.png

    1.深度学习个人进阶配置

    i7 9700K+GTX 2080TI2或者GTX TItan V1+64G RAM +2T SSD。如果使用双2080TI (20000)元就能在保持高性价比的前提下拥有单台电脑相对最快的速度,使用GTX TITAN V 就达到了当前单显卡算力巅峰,并且能够完成少数显存使用超过11G的模型。

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    可以在此基础上将显卡更换为2080ti(性能为1080ti的1.5倍,价格翻一倍 约9000元)或显存12G的titan V,达到单卡性能巅峰

    2.深度学习个人完美配置

    i7 9700K+GTX 2080TI2或者GTX TItan V1+64G RAM +2T SSD。约三万元,如果使用双2080TI (20000)元就能在保持高性价比的前提下拥有单台电脑相对最快的速度,使用GTX TITAN V 就达到了当前单显卡算力巅峰,并且能够完成少数显存使用超过11G的模型。

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    将显卡换为1080ti可以省一半的钱

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    3.深度学习实验室共享服务器

    724小时运行 2080ti或者4titan V 其实前两个配置也可以拿来做共享服务器,不过计算资源太少,预算充裕可以专门购置一台高性能多显卡深度学习服务器,24*7小时运行,其他用户可以在自己的笔记本电脑和台式机上编写和初步调试卷积神经网络,本地验证无误后,上传至服务器进行训练任务。这样做可以极大的节省设备开支,最大限度的利用计算资源,也避免了每个用户单独配置复杂的软件环境。

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    image.png 显卡换为1080ti可以省一些,主板也可以替换为5000元左右的支持四路显卡sli的

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    4.深度学习实验室共享服务器单机最高配置

    基本上是单台服务器能提供的最高配置,如果要更高配置,可以模仿大型商业研究院在此基础上构建服务器集群。

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    4.显示器

    显示器当然越多越好,2-3台差不多,虽然多数任务可能都是在笔记本上完成。

    5.最后是机箱

    既然是科研设备,机箱一定要看起来有排面,一般深度学习服务器除了机柜式的以外都使用海盗船的这一款机箱

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    各种服务商卖的深度学习主机也差不多就这样,注意不要被忽悠购买Tesla P系列商用计算卡,虽然是商用卡,但是性能同等的情况下比 gtx和rtx系列要贵几倍

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    这是商家大概给的推荐。

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    一般供应商给的配置差不多是靠谱的,就是会在有些零件用特殊渠道产品。有的商家给的配置性价比不高,比如说配置里无脑推荐titan V,25000一块,能买五张有它60%性能的1080ti,毕竟无奸不商,需要购机的朋友可以参考本文自行斟酌需要的配置,精打细算一番。唉,说多了都是泪

    展开全文
  • H3C_Hybrid端口基础配置案例,原创文档。 适用于H3CV7版本的网络设备,包括交换机、路由器等。 搭建环境为HCL3.0.1,适用于刚入门的网络工程师学习参考。
  • 新手入门篇:交换机配置技巧深入学习,关于交换机配置技巧的问题,涉及到的东西比较多,交换机配置技巧一直以来是非常神秘的,不仅对于一般用户,对于绝大多数网管人员来说也是如此,同时也是作为网管水平高低衡量的...

    新手入门篇:交换机配置技巧深入学习,关于交换机配置技巧的问题,涉及到的东西比较多,

    交换机配置技巧一直以来是非常神秘的,不仅对于一般用户,对于绝大多数网管人员来说也是如此,同时也是作为网管水平高低衡量的一个重要而又基本的标志。这主要在两个原因,一是绝大多数企业所交换机配置技巧的交换机都是桌面非网管型交换机,根本不需任何交换机配置技巧,纯属“傻瓜”型,与集线器一样,接上电源,插好网线就可以正常工作。

    另一方面多数中、小企业老总对自己的网管员不是很放心,所以即使购买的交换机是网管型的,也不让自己的网管人员来配置,而是请厂商工程师或者其它专业人员来配置,所以这些中、小企业网管员也就很难有机会真正自己动手来配置一台交换机。

    交换机配置技巧过程比较复杂,而且具体的交换机配置技巧方法会因不同品牌、不同系列的交换机而有所不同,本文教给大家的只是通用交换机配置技巧方法,有了这些通用交换机配置技巧方法,我们就能举一反三,融会贯通。

    通常网管型交换机可以通过两种方法进行配置:一种就是本地交换机配置技巧;另一种就是远程网络交换机配置技巧两种方式,但是要注意后一种配置方法只有在前一种配置成功后才可进行,下面分别讲述。

    本地交换机配置技巧方式

    本地交换机配置技巧我们首先要遇到的是它的物理连接方式,然后还需要面对软件交换机配置技巧,在软件交换机配置技巧方面我们主要以最常见的思科的“Catalyst 1900”交换机为例来讲述。因为要进行交换机的本地交换机配置技巧就要涉及到硬、软件的连接了,所以下面我们分这两步来说明交换机配置技巧的基本连接过程。

    物理连接

    因为笔记本电脑的便携性能,所以交换机配置技巧通常是采用笔记本电脑进行,在实在无笔记本的情况下,当然也可以采用台式机,但移动起来麻烦些。交换机的本地配置方式是通过计算机与交换机的“Console”端口直接连接的方式进行通信的。

    可进行网络管理的交换机上一般都有一个“Console”端口(这个在前面介绍集线器时已作介绍,交换机也一样),它是专门用于对交换机进行配置和管理的,新手入门篇:交换机配置窍门深入学习》(https://www.unjs.com)。通过Console端口连接并配置交换机,是交换机配置技巧和管理交换机必须经过的步骤。

    虽然除此之外还有其他若干种配置和管理交换机的方式(如Web方式、Telnet方式等),但是,这些方式必须依*通过Console端口进行基本交换机配置技巧后才能进行。因为其他方式往往需要借助于IP地址、域名或设备名称才可以实现,而新购买的交换机显然不可能内置有这些参数,所以通过Console端口连接并配置交换机是最常用、最基本也是网络管理员必须掌握的管理和交换机配置技巧方式。

    不同类型的交换机Console端口所处的位置并不相同,有的位于前面板(如Catalyst 3200和Catalyst 4006),而有的则位于后面板(如Catalyst 1900和Catalyst 2900XL)。通常是模块化交换机大多位于前面板,而固定配置交换机则大多位于后面板。不过,倒不用担心无法找到Console端口,在该端口的上方或侧方都会有类似“CONSOLE”字样的标识。

    除位置不同之外,Console端口的类型也有所不同,绝大多数(如Catalyst 1900和Catalyst 4006)都采用RJ-45端口(如图2所示),但也有少数采用DB-9串口端口(如Catalyst 3200)或DB-25串口端口(如Catalyst 2900)。

    无论交换机采用DB-9或DB-25串行接口,还是采用RJ-45接口,都需要通过专门的Console线连接至交换机配置技巧用计算机(通常称作终端)的串行口。与交换机不同的Console端口相对应,Console线也分为两种:一种是串行线,即两端均为串行接口(两端均为母头),两端可以分别插入至计算机的串口和交换机的Console端口。

    另一种是两端均为RJ-45接头(RJ-45-to-RJ-45)的扁平线。由于扁平线两端均为RJ-45接口,无法直接与计算机串口进行连接,因此,还必须同时使用一个如图3所示的RJ-45-to-DB-9(或RJ-45-to-DB-25)的适配器。通常情况下,在交换机的包装箱中都会随机赠送这么一条Console线和相应的DB-9或DB-25适配器。

    展开全文
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    一、什么是服务器?

    服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机(如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备)提供计算或者应用服务。

    常见的外形有:刀片式、塔式、机柜式等(感觉很是牛逼。。)

    其实呢,如果只是个人用的话,根本不需要那么庞大的资源,所以现在【云服务器】就卖的很火,我们不需要去管硬件的结构,只需要通过网络就可以利用服务器资源了。

    那么服务器的本质是什么呢?

    服务器,其实没什么厉害的,就是一台拥有公网的主机。我们的电脑接入网络,基本都是私网地址,只能去主动先去联系别人(可以去看看网络入门篇),别人开始是没办法找到我们的电脑的。而服务器不一样,自身就拥有公网IP,直接可以通过IP地址去访问。
    如果你想的话,很简单的步骤就可以把你的电脑或者虚拟机变成服务器,你只要搞个内网穿透,能让外部网的找到你的主机就可以了(可以看看两台私网主机通讯篇)。

    二、如何买服务器

    这一步还是单独列出来说说吧。

    首先你要有钱。。。。
    然后找一个云服务器供应商(阿里云、腾讯云之类的)

    我买的是阿里的ECS
    在这里插入图片描述付费模式: 这应该不用说,顾名思义,我买了一年

    地域: 这个要说说,如果你要是想访问外网什么的,就要买国外的,香港也行。

    配置: 看着搞,如果是个人的话,买小一点就行。

    镜像: 可以理解为你服务器安装什么系统,不推荐windows,吃资源的一批。建议CentOS(Linux的一种版本),如果你不想天天黑框框的敲linux命令的话,我推荐:
    在这里插入图片描述(PS:这个还是linux的系统,就是系统后台加了一个GUI的管理,方便的多)

    镜像要是选的有问题的话,也没关系,后期可以重新安装。

    存储: 看着整,你要是对容量需求大,就多买点。

    注意,这个登录凭证最好自定义密码,这也是你系统的密码
    在这里插入图片描述

    后面基本没什么了,下一步下一步。

    三、安全组规则设置

    这个非常非常重要,当时给我坑的。。。。

    先点开自己ECS的控制台
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述我们需要配置入方向,出方向默认都是开的。

    这里需要的端口:
    80(http协议)用于网站
    443(https协议)用于网站通讯
    21(FTP端口)用于上传下载文件
    22(xshell端口)远程连接服务器
    3306(MySql默认端口)这个如果你数据库是MySQL就打开。
    8888(宝塔镜像后台端口,这个一定要开)

    步骤:
    1.点击添加安全组规则
    2.
    在这里插入图片描述把这些端口全部添加了。

    四、服务器环境配置

    在控制台查看你的公网IP地址,然后在浏览器输入【你的公网ip:8888】
    就会进入到宝塔的后台。
    在这里插入图片描述在面板设置里面把:面板端口、面板用户、面板密码更改了
    (面板端口一定要提前在安全组规则里面打开!!!)

    后面就是配置自己的环境了,直接在软件商店下载(不需要黑框框yum yum的。。)

    以Java环境为例:
    1.这是ftp工具,能让你上传和下载服务器文件
    在这里插入图片描述2.MySQL数据库
    在这里插入图片描述之所以用MySQL不是说它多好用,关键是它免费!免费!免费!

    3.Tomcat(版本根据你的JDK版本选,JDK1.7就选Tomcat7)
    在这里插入图片描述
    这是Web容器,用来运行你web项目的,一般就是Servlet之类的。如果学的是别的语言的话,自己看着搞。

    五、JDK(含JRE)的安装

    这个是重头戏。。。也是坑多的一个步骤。

    1.首先你要找到一个压缩包rpm,.tar.gz都可以,建议在本地下载好

    注意!注意!注意!

    【先看看你本机的Java版本,你JDK的版本一定要高于本机,不然就是项目在本地运行通过,放到服务器上,Servlet运行出错,别问我咋知道的。。。】

    2.借助FTP或者宝塔文件管理都可以上传到服务器,然后授予执行权限

    3.解压压缩包
    这里需要进入终端操作了,我用的是xshell,连接后,执行解压操作。

    tar.gz格式:

    tar -zxvf /usr/local/jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
    

    rpm格式:

    rpm   -i  jdk-7u4-linux-i586.rpm
    

    4.配置变量
    安装完成后,在终端java -version 就可以看到自己的JDK版本了
    然后输入 vim /etc/profile ,按键盘INSERT进行输入
    在最后添加

    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131
    export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
    export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
    export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
    export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}
    
    

    你需要改的是第一行,你要先找到自己jdk的位置,可以在宝塔文件管理进行搜索。

    5.检查
    终端输入java -version 可以看到jre版本
    输入 javac -version可以看到JDK版本

    六、建议

    因为Tomcat的端口是8080,而我们一般外网访问都是80、443端口。
    所以在Tomcat的配置里面,把默认端口更改掉
    在这里插入图片描述
    port本来是8080,我改成80了,这样就不用输入端口号进行访问了。

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