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RSS订阅原创 ubuntu通过docker镜像部署安装onlyoffice
当镜像已经下载好，后面再次执行时，docker会自动检测本地是否已经具备对应的镜像，如果具备，就不再重新下载，因此执行较快。第46、47、48行，配置了 onlyoffice-community-server 镜像的三个监听端口，均由两个端口组成，前面的端口是宿主机的端口，可以改变， 后面的端口是容器里的端口，不可改变。配置了宿主机和容器的两个端口之间的映射关系，第一个端口是宿主机的端口，用户可以自定义设置，不要与其他的应用冲突。文件不存在，需要先创建目录，然后编辑文件。
2026-11-02 22:12:04
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原创 ubuntu 离线安装 docker-compose
'''sudo apt install docker-compose''' 命令下载得到的 docker-compose 版本太低，不支持很多新的常用语法，需要卸载之后手动安装。踩过一些坑，下载的是docker-compose的源码而不是docker-compose的二进制文件，导致安装总是失败，特此记录。
2026-11-01 19:27:28
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原创 docker 简易入门教程-2
Docker 会把当前目录下的文件发送给 Docker 守护进程，用于构建。导出的 tar 不是普通文件系统的快照，而是 Docker 镜像的归档格式，因此。封装完后，可以在当前工作目录下看到.tar文件，或 .tar.gz文件。Dockerfile 默认也会在当前目录下查找，文件名必须是。：容器启动时，打开命令行终端，进入WORKDIR，执行。复制到容器的WORKDIR下，此处是拷贝到容器内的。的简写，表示给构建出来的镜像。导出的 tar 文件，本质上是。里，而不是直接出现在最外层。也会被一起打包进去。
2026-10-06 23:18:55
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原创 docker 简易入门教程-1
说明：systemctl 命令需要 docker.service 这个文件来管理 Docker 服务，缺少它，系统就找不到服务了。在 nano 编辑器中，按 Ctrl + X，然后按 Y，最后按 Enter 保存并退出。，而是被 Docker 按“分层存储”的方式拆开存放在 Docker 的数据目录里。如果需要 Docker Compose，同样需要在联网机器上下载对应的二进制文件，将以下内容粘贴到文件中（可配置多个镜像源，Docker 会按顺序尝试）文件不存在，需要先创建目录，然后编辑文件。
2026-10-06 22:04:59
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原创 本地部署Deepseek-coder + Vscode + Continue 插件（4）vscode+continue插件调用deepseek-coder大模型编程
打开vsode, 点击扩展工具栏， 键入“continue”, 搜索并安装“Continue-open-source AI code agent”
2026-09-06 22:49:51
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原创 本地部署Deepseek-coder + Vscode + Continue 插件（3）启动与关闭deepseek-coder大模型
启动大模型关闭大模型验证服务状态若显示，说明已停止。
2026-09-06 21:47:29
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原创 本地部署Deepseek-coder + Vscode + Continue 插件（2）设置deepseeker-coder默认上下文长度
如果你想只对设置 4096，而不影响其他模型：创建一个Modelfiletext创建新模型：bash使用新模型：bash然后在 Continue 中配置模型名称为。
2026-09-06 19:04:36
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原创 本地部署Deepseek-coder + Vscode + Continue 插件（1）-- 本地部署Deepseek-coder
电脑配置： GTX1080 显卡两张，单张卡8G显存。目的：部署一个本地编程大模型，用VSCODE结合大模型编程。
2026-09-06 17:18:57
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原创 vscode 配置使用pyqt5
import sys# 定义一个槽函数# 创建一个空界面main_window = QMainWindow() # 创建以恶搞窗口# 调用ui文件编译得到的头文件，配置main_windowui = Ui_MainWindow() # 常见一个窗口配置类的类对象ui.setupUi(main_window) # 用 ui 类装饰 创建的 main_window# 给 ui 界面中的pushButton组件添加槽函数# 显示窗口。
2025-10-06 21:55:16
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原创 pyqt5 简易入门教程
主窗口添加 group, 将group设置为某个布局（layout），布局（layout）添加组件。如果要多个窗口组件联动，需要创建一个类，管理所有的组件，以及对应的成员变量。
2025-10-06 21:43:25
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原创 ray.rllib-入门实践-12-2：在自定义policy中注册使用自定义model（给自定义model新增参数）
本博客与之区别在于可以给自定义的 model 新增自定义的参数，并通过。传入自定义的新增参数。
2025-04-02 22:41:07
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原创 ray.rllib-入门实践-12-1：在自定义policy中注册使用自定义model
中介绍了如何自定义一个model并注册到ray中去使用。可以默认自定义的policy自动向ray注册了自定义的model。如何自定义policy并使用见。
2025-04-02 22:23:40
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原创 Pygame: joystick 模块使用示例
游戏手柄上的每个操作都会形成一个电信号被joystick类对象捕获到， joystick把这个信号归一化到[-1,1]区间，或者离散化为{0,1}。以下程序创建一个弹出窗口，实时显示joystick捕获到的信号数值，便于查看joystick捕获到的信号对应于游戏手柄的哪个按钮/操作。pygame几乎可以识别任意外接游戏操纵设备。
2025-02-13 23:35:34
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原创 ray.rllib-入门实践-13：自定义多智能体强化学习
需要继承自reset 函数和step函数接口需要与下面保持严格一致。每一个输出都变成了 key:value 字典。import ray## 1. 定义多智能体环境## 初始化智能体ID列表## 定义每个智能体的动作空间， 这里默认多个智能体的动作空间一样## 定义每个智能体的观测空间， 这里默认多个智能体的观测空间一样# 简单打印环境状态pass## 初始化智能体数量## 初始化智能体ID列表## 定义每个智能体的动作空间， 这里默认多个智能体的动作空间一样。
2025-01-25 23:21:38
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原创 ray.rllib-入门实践-12：自定义policy
# 1. 自定义 policy， 主要是改变 policy 的 loss 的计算 # 神经网络的损失函数## PPOTorchPolicy 内部对 PPOConfig 格式的config 执行了to_dict()操作，后面可以以 dict 的形式使用 config## 原始损失original_loss = super().loss(model, dist_class, train_batch) # PPO原来的损失函数, 也可以完全自定义新的loss函数， 但是非常不建议。
2025-01-25 22:36:13
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原创 ray.rllib-入门实践-11： 自定义模型/网络
class My_Model(TorchModelV2, nn.Module): ## 重构以下函数， 函数接口不能变。## 1. 定义自己的模型model_config:ModelConfigDict, ## PPOConfig.training(model = ModelConfigDict), 调用的是config.model中的参数name:str## 测试 custom_arg1 ， custom_arg2 传递进来的是什么数值## 定义网络层。
2025-01-25 21:50:05
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原创 ray.rllib-入门实践-10：自定义环境
import ray## 1. 定义环境class MyEnv(gym.Env): ## 注意1： 需要继承自gym.Envself.worker_index = env_config.worker_index ## worker_index是self.action_space = spaces.Box(low=-1,high=1,shape=(5,)) ## 一般需要定义动作空间作为成员变量。
2025-01-25 20:57:51
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原创 ray.rllib-入门实践-8： 模型推断与评估
模型的训练、保存、加载请参考前面的博客：本博客仅根据推荐的训练、保存、加载模型的方法产生并加载模型，然后介绍两种模型评估的方法。
2025-01-25 11:59:36
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原创 ray.rllib 入门实践-5： 训练算法
前面的博客介绍了ray.rllib中算法的配置和构建，也包含了算法训练的代码。但是rllib中实现算法训练的方式不止一种，本博客对此进行介绍。
2025-01-24 23:00:13
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原创 ray.rllib 入门实践-4： 构建算法
在前面的博客介绍了ray.rllib中的几种配置算法的方法，在示例代码中同步给出了构建（build）算法的方法，但是没有对构建算法的方式进行归纳介绍。本博客主要梳理ray.rllib中，从config生成可训练的algorithm的几种方式。
2025-01-24 22:16:07
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原创 ray.rllib 入门实践-3： 配置参数列表
gamma: float, markov 决策过程的折扣因子， 奖励值的折扣因子。lr: 学习率grad_clip: 是否使用梯度裁剪。根据grad_clip_by的设置裁剪梯度。： 如果grad_clip不是None, 基于这个参数裁剪梯度。: 训练批量大小model: 传递到策略模型的参数。也可以通过成员变量的方式访问。optimizer: 传递给策略模型的参数。: 对每个采样进程的最大请求数。Returns: 返回更新的AlgorithmConfig对象。
2025-01-24 21:53:18
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原创 ray.rllib 入门实践-2：配置算法
ray.rllib的算法配置方式有多种，网上的不同教程各不相同，有的互不兼容，本文汇总罗列了多种算法配置方式，给出推荐，并在最后给出可运行代码。
2025-01-24 21:14:35
1083
原创 ray.rllib入门实践-1： 快速跑通
参考：1. RLlib: Industry-Grade, Scalable Reinforcement Learning — Ray 2.41.02. RLlib一：RLlib入门-优快云博客
2025-01-24 14:23:23
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原创 Anaconda如何切换国内镜像源
中国科学技术大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣(douban)http://pypi.douban.com/simple/
2025-01-18 16:12:35
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原创 python装饰器
是：输入函数，并返回函数，的函数。是一个高阶/高层函数。其返回值必须是一个函数。当装饰器的函数结构超过（包含）两层时，需要在最内层函数前一行添加“”，用于修改最内层函数的函数名为被装饰函数的函数名。
2024-12-22 22:49:27
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转载 在windows上执行GIT的时候报错 “Could not open ‘***.VC.opendb‘”
说明git版本控制中加入了***.VC.opendb。
2024-06-21 10:41:49
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转载 一步一步在 Windows 10 用 visual studio 2019 编译 zmqpp 4.2.0 版（转）
1）打开源码 compatibility.hpp，其中第 132 行有错，原因是 SOCKET 没有定义，需要包含 winsock2.h 头文件。在这个文件的第 37 行插入一行 #include <winsock2.h> 保存后再次生成。在我的编译过程中，没有选择编译“ZMQPP_BUILD_CLIENT”，所以不需要下载安装 Boost 库。在linux系统上编译zmqpp非常顺利，但是在win10系统上编译时，出现了一些问题。中提到的问题一模一样，我参考该博客实现了成功编译。
2024-06-21 10:07:37
471
原创 VMware 扩展Ubuntu虚拟机的磁盘空间
参考：VMware 扩展Ubuntu虚拟机的磁盘空间_blog.youkuaiyun.com/zhj123csdn/article/details/105962016-优快云博客
2024-04-16 15:35:49
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转载 Ubuntu20.04更换apt清华镜像源
转自：https://blog.youkuaiyun.com/m1993zhao/article/details/134544478。编辑上面的文件，可以用vim工具，这里我有图形界面，所以用gedit。把下面的内容替换文件里内容，保存。
2024-04-09 15:45:50
2031
转载 Ubuntu 20.04中安装CLion并创建桌面快捷方式
Windows的下载Windows，Mac的下载Mac的。直接上面的地址下载安装即可，安装完后记得不要打开，打开后也要先关闭，这里步骤就忽略了，安装很简单。复制电脑某个位置，我是放置到了 桌面目录下（不推荐，自己选个D盘目录或者其他位置），用户执行脚本后，脚本会自动在当期用户环境变量文件中添加了相关参数文件，脚本执行成功后，一定要重启 CLion!脚本执行成功后，一定要重启 CLion!脚本执行成功后，一定要重启 CLion!打开文件夹里的激活码，粘贴到输入框内，点击。
2024-04-09 15:04:44
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win10 + cmake3.17 + vs2017编译osgearth2.7.0所需要的文件
2023-12-14
win10 + vs2017 + cmake 3.17.5 编译的x64位 nvtt-2.1.0
2023-11-04
win10 + vs2017 + cmake3.17.5 编译64位freeglut3.0.0
2023-11-04
稀疏编码公式推导：LASSO，ISTA，近端梯度优化，软阈值
2020-10-15
深度学习优化算法介绍汇总与对比分析.rar
2020-09-10
拖延心理学读后感ppt.rar
2021-04-16
优化算法汇总与对比分析.rar
2020-09-10
空空如也
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