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linux环境安装jdk8
linux环境安装jdk8 1、进入/usr/local文件夹 cd usr cd local 2、新建java文件夹 mkdir java 查看新建的文件夹 3、下载jdk-8u141- cept-securebackup-cookie" "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u141 -b15/336fa29ff2bb4ef291e347e091f7f4a7/jdk-8u141-linux-x64.tar. gz" 4、解压jdk-8u141-linux-x64.tar.gz tar -zxvf jdk-8u141-linux-x64.tar.gz 5、配置环境变量 1、修改/etc/profile
3K20编辑于 2023-02-25 - 来自专栏Android开发经验分享
Java 8 环境变量设置
现在下载的Java8,安装之后只有 java目录下只有一个jre文件夹了。 安装AndroidStudio 3.0.1之后,也一样 这样我们怎么配置java环境呢 ？
1.4K20编辑于 2022-12-19 - 来自专栏IT民工的代码世界
Centos8安装java部署环境
相关软件 xshell：连接linux执行命令 xftp：可视化上传文件 edit-plus:可视化编辑文件 jdk安装 验证系统是否自带jdk环境 pm -qa|grep java rpm -qa| grep jdk rpm -qa|grep gcj 卸载opnejdk yum -y remove copy-jdk-configs-3.7-1.el8.noarch 验证 java -version 解压 tar xf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 配置环境变量 export JAVA_HOME=/usr/soft/jdk/jdk1.8.0_241 export CLASSPATH $PATH:$JAVA_HOME/bin 配置文件生效 source /etc/profile mave安装 解压 tar xf apache-maven-3.8.1-bin.tar.gz 配置环境变量 apache-maven-3.8.1 export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH 配置文件生效 source /etc/profile msyql安装 验证系统是否自带mysql环境
56730编辑于 2023-07-19 - 来自专栏谢公子学安全
手动搭建K8S环境
手动搭建K8S环境 K8S环境搭建 前期准备好三台Centos机器，配置如下： 主机名 ip 系统版本 k8s-master 172.16.200.70 Centos7 k8s-node1 172.16.200.71 Centos7 k8s-node2 172.16.200.72 Centos7 01 前期准备 前期准备好三台Centos7机器，均配置如下： # 关闭防火墙 systemctl stop firewalld *swap.*/#&/' /etc/fstab # 修改/etc/hosts 172.16.200.70 k8s-master 172.16.200.71 k8s-node1 172.16.200.72 k8s-node2 在三台机器上均安装docker、kubeadm、kubelet，在master节点安装kubectl 如下配置K8s源 cat > /etc/yum.repos.d 03 K8S-Node 在两个node节点执行如下命令即可加入K8S集群 kubeadm join 172.16.200.70:6443 --token y05mrn.y5yz5g0zvjyanos5
1.4K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏Linux云运维
K8s集群环境搭建
K8s集群环境搭建 1、环境规划 1.1 集群类型 Kubernetes集群大体上分为两类：一主多从和多主多从 一主多从：一台master节点和多台node节点，搭建简单，但是有单机故障风险，适用于测试环境 多主多从：多台master节点和多台node节点，搭建麻烦，安全性高，适用于生产环境 图片 1.2 安装方式 Kubernetes有多种部署方式，目前主流的方式有kubeadm、minikube ，但是又不想过于麻烦，所有选择使用kubeadm方式 1.3 准备环境 图片 角色 ip地址 组件 master 192.168.111.100 docker，kubectl，kubeadm，kubelet 说明： 本次环境搭建需要安装三台Linux系统（一主二从），内置centos7.5系统，然后在每台linux中分别安装docker。 kubeadm（1.25），kubelet（1.25.4），kubelet（1.25.4）. 2.1 主机安装 安装虚拟机过程中注意下面选项的设置： 操作系统环境：cpu2个 内存2G 硬盘
2.2K53编辑于 2022-11-22 - 来自专栏pangguoming
Windows 8 IIS配置PHP运行环境
在Windows 8 的IIS（8.0）中搭建PHP运行环境： 一：安装IIS服务器 1.进入控制面板>>程序和功能>>打开或关闭Windows 功能，找到Internet信息服务，记得选中CGI这一项 8.下面需要修改桌面的php.ini文件， 打开php.ini文件后，使用快捷键ctrl+F搜索date.timezone修改为date.timezone="Asia/Shanghai”即修改当前的时区 extension_dir = “E:\php\ext\”，修改并检查完毕后保存，然后把桌面的这个php.ini文件剪切到C:\Windows目录下即可（为什么开始不直接把文件复制到这里来修改呢，因为Windows 8涉及到权限问题 9.php环境配置好了，我们就可以测试一下了，在建立的网站目录下新建一个index.php文件（注意是index.php，不是 index.php.txt），内容为”<? Ps2:php网站开发的话少不了mysql数据库，关于mysql数据库环境配置安装图解见这里。
4K80发布于 2018-03-07 - 来自专栏从零开始学自动化测试
docker学习8-搭建nginx环境
前言 使用 docker 搭建 nginx 环境 下载镜像 使用docker pull 拉取最新的 nginx 镜像 [root@yoyo ~]# docker pull nginx Using default tag: latest latest: Pulling from library/nginx b8f262c62ec6: Pull complete e9218e8f93b1: Pull complete CREATED STATUS PORTS NAMES 7a453ca1aea8 conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf -v ~/nginx/logs:/var/log/nginx nginx 1b4566a75078f55831edcff6b9b8f9d7a63f0d44702aae4cf0635a39aa63cded DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-<em>8</em>"> <title>nginx</title> </head> <body>
hello
48430发布于 2019-10-18 - 来自专栏git
AI运行环境的搭建
安装tensorflow 安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。 所以单独创建一个文件夹用于安装编译使用的环境软件。使用 --prefix 可以自定义安装路径。 编辑 ~/.bashrc 加入下列环境变量代码 export PATH=/home/makeuser/software/bin:$PATH export CC=/home/makeuser/software ，我的服务器上之前用rpm方式安装了jdk-8u40可以直接使用。 autoconf automake libtool # 参考 https://github.com/google/protobuf/pull/2599/commits/141a1dac6ca572056c6a8b989e41f6ee213f8445
2.3K20发布于 2019-07-19 - 来自专栏Urlteam
linux默认系统语言环境与vim环境设置utf-8
'ascii' codec can't encode characters in position 2-4: ordinal not in range(128) 主要就是2个角度的问题 1：系统语言环境不一致 echo $LANG 显示编码 ： en_US.UTF-8 英文urf8有时显示程序输出是？ 解决方法: vim ~/.bashrc 最后一行追加： export LANG=zh_CN.UTF-8 然后使用户配置生效 source ~/.bashrc 2：编辑器（vim）运行环境默认语言问题 vim ~/.vimrc set encoding=utf-8 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team
2.9K10发布于 2019-11-28 - 来自专栏Edward的专栏
CV -- YOLOv8 图像分割（GPU环境）
参考视频： 使用 Yolov8 自定义数据集进行图像分割_哔哩哔哩_bilibili 标注 数据集： 我使用的是一些苹果数据集，可以在我的csdn资源中下载： https://download.csdn.net 但是 yolov8 官方规定需要的是标注文件，即 .txt 文件，我这里提供一段 json 转 txt 文件的 Python 代码： # -*- coding: utf-8 -*- from tqdm 运行成功后会帮您创建 Yolov8 训练所需的文件格式，并且将 txt文件放入正确的位置： 训练 训练环境使用的GPU，需要配置的可以看我前文： CV -- 基于GPU版显卡CUDA环境+Pycharm ('D:\OneDrive\桌面\yolov8-segment\weights\yolov8n-seg.pt') model.train(data='D:\OneDrive\桌面\yolov8-segment 这里使用的是预训练模型，yolov8n-seg.pt，大家可以在我的资源中获取到： https://download.csdn.net/download/2403_83182682/90405472?
1.1K13编辑于 2025-02-20 - 来自专栏菜菜的技术博客
公网环境搭建 k8s 集群
笔者利用手头几台云服务器搭建 k8s 集群，由于这几台云服务属于不同的云服务厂商，无法搭建局域网环境的 k8s 集群，故笔者搭建的是公网环境的 k8s 集群，在此做个记录, 以下均在 ubuntu 20.04 环境下进行 创建虚拟网卡 由于主机内看到的只有内网 IP, 而且几台云服务器位于不同的内网, 直接搭建会将内网 IP 注册进集群导致搭建不成功。 br_netfilter EOF cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = --discovery-token-ca-cert-hash sha256:64c85683ac63f820e64787ed47674c7d470574feebcfe0f2142f45699cfe8ec6 /v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: admin-user roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
4K31编辑于 2022-11-15 - 来自专栏Web 开发
Mac下面的IE8测试环境
微软提供的IE测试虚拟机里面，Window7的自带的最小版本IE是IE8，so，从IE8测试走起。Vista是个短命的产品，至于XP，让他退役吧。 ? 测试时候，不需要折腾太多的测试环境，一个WebStorm足矣。 ? 勾上允许远程连接，然后在IE虚拟机中，就可以通过IP:63342来测试你的页面了。
1.6K00发布于 2018-08-08 - 来自专栏张高兴的博客
YOLOv8 入门指南：（1）环境配置
YOLO 目前有多个版本，最新的是 YOLOv8，在2023年1月10日开源，提供了更多的模型选择和更好的性能。 确定环境版本 确定 CUDA、cuDNN 版本； 在 NVIDIA 控制面板中点击帮助-系统信息-组件中查看显卡支持的最高版本。 确定 PyTorch 支持的 CUDA 最高版本。 验证 在 Python 环境中，输入下面三行，看打印结果
2K10编辑于 2025-05-21 - 来自专栏罗西的思考
TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制
[源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 1. Systems" [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "Implementation of Control Flow in TensorFlow" [源码解析] TensorFlow 分布式环境 (1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析 ] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache [源码解析] TensorFlow 分布式环境(5) --- Session [源码解析] TensorFlow 分布式环境(
1.5K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
通过 MicroK8s 搭建你的 K8s 环境
通过 MicroK8s 搭建你的 K8s 环境 去年的时候，我曾经写过如何简单搭建 Kubernetes 集群，当时使用的是官方的工具箱：Kubeadm，这个方案对于只是想试试的同学来说，还是过于复杂 0% 25.9kB/s 2h32m 想要解决这个问题，暂时只能给 snap 添加代理来解决问题，snap 不会读取系统的环境变量 使用下面的命令可以方便的修改 snap 的环境变量，但是默认编辑器是 * nano *，非常难用。 update-alternatives: using /usr/bin/vim.tiny to provide /usr/bin/editor (editor) in manual mode 再次执行上面编辑环境变量的命令 编辑 MicroK8s 使用的 docker 环境变量配置文件 vi/var/snap/microk8s/current/args/dockerd-env，在其中添加代理配置，比如： HTTPS_PROXY
2.6K20发布于 2019-09-29 - 来自专栏devops_k8s
k8s 生产环境最佳实践
2 生产环境中的k8s Kubernetes是一个复杂并且学习曲线陡峭的编排工具，但它具有丰富的功能。生产操作应尽可能小心谨慎处理。 图片 另一个好的实践是将k8s环境划分为不同团队、部门、应用程序和客户机的独立名称空间; 2.3 k8s资源使用情况 Kubernetes资源使用指的是容器/pod在生产中所使用的资源数量 资源使用情况是Kubernetes环境实际优化程度的指标之一。 您可以认为优化后的Kubernetes环境中运行的容器的平均CPU等资源利用率是最优的。 使用rbac.authorization.k8s RBAC用于创建授权策略。 2.7 给k8s对象添加标签 图片 标签就像附加到对象上的键/值对，比如pods。标签是用来标识对象的属性的，这些属性对用户来说是重要的和有意义的。
2.1K10编辑于 2023-04-08 - 来自专栏实战docker
极速体验编译openjdk8（docker环境）
本文不讲解编译openjdk8的过程，而是专注于用最少的步骤把openjdk8源码编译构建成jdk。 找到openjdk8源码位置，有兴趣的读者此时可以修改源码； 4. 在指定目录开始configure； 5. configure完成后开始编译； 6. 如上图所示，在释放锁的时候会把我们添加的代码打印出来； 以上就是在docker下最快速完成openjdk8编译的过程了，是不是很容易呢？ 如果您想了解更多细节，例如编译环境需要准备哪些材料，镜像如何制作，甚至如何用GDB给jvm打断点单步调试，请参考下面这两篇文章： 在docker上编译openjdk8 修改，编译，GDB调试openjdk8 源码(docker环境下)
2.5K60发布于 2018-01-04 - 来自专栏阶梯计划
windows单机搭建k8s环境
//docker.mirrors.ustc.edu.cn 打开docker的设置，将加速地址添加进去： [wipyhc9r7o.png] 然后查看一下安装的Docker Desktop版本以及配套的k8s 版本： [kvja8h30zm.png] 访问阿里云的脚本仓，下载对应版本的脚本： [1ntl40ae2x.png] 默认windows会阻止ps脚本运行，先使用管理员身份运行powershell： [ 3.2 启动k8s集群 打开Docker Desktop控制台，可以使能Kubernetes了（启动需要等一段时间）： [7ms5ltedfp.png] 完成后左下的Kubernetes状态会变成绿色。 3.3 下载kubectl客户端 官网最新版本下载地址 下载后将该文件移动到【C:\Windows\System32】下面，就可以在命令行使用kubectl了（也可以通过修改环境变量PATH达到相同效果 ] 参考文档 手把手带你玩转k8s-win10上搭建k8s集群 如何成功启动 Docker 自带的 Kubernetes 后记 由于ingress-nginx安装还有点问题，后续再介绍。
15.5K52发布于 2021-03-04 - 来自专栏APP自动化测试
AI探索（二）Tensorflow环境准备
Python + Tensorflow环境安装 Tensorflow支持Windows/Mac/Linux等三种操作系统， 其中windows下python需要安装3.5以上的版本 Mac/Linux自带的 测试tensorflow安装是否成功 在python环境下引入tensorflow库不报错就标识安装成功了 Python 2.7.10 (default, Jul 15 2017, 17:16:57)
40840发布于 2019-10-15 - 来自专栏嵌入式iot
beaglebone AI环境搭建与运行
beaglebone AI环境搭建与运行 1.前言 2.beaglebone AI 开发板特性 3.beaglebone AI开发环境搭建 3.1 硬件连接 3.2 arm 交叉编译工具链 3.3 编译 同时将一套嵌入式Linux开发环境搭建起来。以便于更好的掌握和理解beaglebone AI的使用。工欲善其事，必先利其器，搭建好完整的开发环境，后续的工作才能更好的开展起来。 3.beaglebone AI开发环境搭建 3.1 硬件连接 当前的开发环境搭建在ubuntu上，首先连接开发板的debug串口。 ? 正面的图示如下所示： ? 该输出作为debug串口使用。 part / └─sda2 8:2 0 465.7G 0 part sdb 8:16 0 223.6G 0 disk ├─sdb1 8:17 0 200M 0 0 part └─sdb5 8:21 0 8G 0 part sdc 8:32 1 15G 0 disk └─sdc1 8:33 1 15G
2.6K30发布于 2020-11-25
腾讯云开发者
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