Pemasangan CentOS TiDB
CentOS pemasangan tracert
Pengguna yang biasa dengan sistem LINUX tahu bahawa memasang beberapa perisian biasa pada CentOS mungkin menghadapi cabaran. Kerana tidak seperti sistem pengendalian lain, CentOS tidak pra-pasang beberapa perisian biasa. Hari ini, kami akan memperkenalkan cara memasang TiDB dan tracert pada CentOS.
TiDB ialah sistem pangkalan data teragih sumber terbuka dengan kebolehskalaan mendatar dan ketersediaan tinggi Ia sangat sesuai untuk pemprosesan transaksi dalam talian berskala besar dan pemprosesan analisis dalam talian. Seterusnya, kami akan memperkenalkan langkah-langkah untuk memasang TiDB pada sistem pengendalian CentOS.
1 Anda perlu memasang Docker pada CentOS, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang Docker:
“`
sudo yum install docker
2 Selepas memasang Docker, anda perlu memulakan perkhidmatan Docker:
sudo systemctl mulakan docker
3 Seterusnya, anda perlu memuat turun imej Docker TiDB Anda boleh menggunakan arahan berikut:
docker tarik pingcap/tidb
4 Selepas muat turun selesai, anda boleh menjalankan bekas TiDB:
larian buruh pelabuhan -d –nama pelayan-tidb -p 4000:4000 pingcap/tidb
5 Sekarang anda telah berjaya memasang TiDB pada CentOS, anda boleh mengakses TiDB dengan mengakses port 4000.
tracert ialah alat baris arahan untuk mengesan penghalaan paket. Ia boleh membantu anda melihat laluan paket dari sumber ke destinasi. Mari perkenalkan cara memasang tracert pada CentOS:
1. Anda perlu memasang pakej traceroute, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang traceroute:
sudo yum pasang traceroute
2. Selepas pemasangan selesai, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk mengesan laluan paket:
traceroute www.example.com
3. Tracert akan memaparkan alamat IP dan masa tunda setiap penghala yang dilalui oleh paket data, membantu anda melihat laluan penghantaran paket data.
Melalui langkah di atas, anda boleh berjaya memasang TiDB dan tracert pada CentOS dan menggunakannya untuk pengurusan pangkalan data dan pengesanan laluan rangkaian.
LINUX berkongsi dengan anda
Dalam sistem Linux, anda boleh menggunakan arahan `ps` untuk melihat proses yang berjalan dalam sistem semasa, contohnya:
ps aux
Arahan ini akan menyenaraikan semua proses dalam sistem dan memaparkan maklumat terperincinya, termasuk ID proses, penggunaan CPU, penggunaan memori, dsb. Anda boleh menggunakan arahan ini untuk memantau proses dalam sistem untuk membantu anda sistem pengurusan yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Pemasangan CentOS TiDB. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Seseorang boleh menggunakan arahan scp untuk menyalin fail antara hos rangkaian dengan selamat. Ia menggunakan ssh untuk pemindahan data dan pengesahan. Sintaks biasa ialah: scpfile1user@host:/path/to/dest/scp -r/path/to/source/user@host:/path/to/dest/scp exclude files Saya rasa anda tidak boleh apabila menggunakan arahan scp Tapis atau kecualikan fail. Walau bagaimanapun, terdapat penyelesaian yang baik untuk mengecualikan fail dan menyalinnya dengan selamat menggunakan ssh. Halaman ini menerangkan cara menapis atau mengecualikan fail apabila menyalin direktori secara rekursif menggunakan scp. Cara menggunakan arahan rsync untuk mengecualikan fail Sintaksnya ialah: rsyncav-essh-

1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache

Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk

Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Golang adalah lebih baik daripada Java dari segi prestasi web atas sebab berikut: bahasa yang disusun, disusun terus ke dalam kod mesin, mempunyai kecekapan pelaksanaan yang lebih tinggi. Mekanisme pengumpulan sampah yang cekap mengurangkan risiko kebocoran memori. Masa permulaan yang pantas tanpa memuatkan penterjemah masa jalan. Prestasi pemprosesan permintaan adalah serupa, dan pengaturcaraan serentak dan tak segerak disokong. Penggunaan memori yang lebih rendah, disusun terus ke dalam kod mesin tanpa memerlukan penterjemah tambahan dan mesin maya.
