sinat_41053216的博客

libc6-dbg : 依赖: libc6 (= 2.31-13+deb11u11) 但是 2.36-9+deb12u7 正要被安装。是由于系统中有部分依赖不符合，按照报错，我系统的上的libc6，libc6-dbg所需依赖比valgrind要的要高不少。libc6 : 破坏: valgrind (< 1:3.19.0-1~) 但是 1:3.16.1-1 正要被安装。当然一种方法是降低这两个依赖的版本，但是可能存在什么系统问题，所以转而还是寻找其他解决方法。

但是还是不生效，也就是我重新Make生成可执行文件之后，再文件修改列表还是有更新的可执行文件在待commit列表。之前有过一次提交，那一次提交中包含了该可执行文件，所以导致。，忽略了linux无后缀的可执行文件。查了一下，原来是因为我在修改。对该可执行文件没生效。

包含两个py文件，模拟两个不同的服务，一个服务process1 执行一个循环的进程（这里只是示例，可以是别的什么服务）但是有的情况中，希望一个docker中运行多个进程，运行多个服务，也就是一个docker容器执行多个服务。调研了一下，发现可以通过**supervisor ** 实现，综合对比下来，上手难度和配置相对来说还算简单。process2 来运行一个fasapi服务，服务监听8096端口。一般情况下，一个docker是仅仅运行一个服务的。总的来说需要在单体服务的基础上做以下操作。

(仅对与linux系统)希望在容器内部能够访问主机上的服务，比如在主机上部署了某服务A监听了端口11434：localhost:11434。此时通过docker部署了另外一个服务B，服务B希望能够访问主机上的服务A，由于docker有内部网络的原因，在容器内部无法直接访问主机IP。docker20增加了解决办法。

为了克服这种开销，建议使用cublasLtMatmulAlgoGetHeuristic（）查询启发式算法一次，然后使用cublasLtMatmul（）在后续计算中重用结果。网上搜了挺多，Cublas的文档有不少，但是对于cuda10以上轻量化的cublasLt 的文档或博客却很少。在执行矩阵乘法前，需要定义输入矩阵和输出矩阵的描述符。对具体的矩阵乘法算法以及输入矩阵A，B，C以及输出矩阵D通过函数。用于描述每个矩阵的布局，包括行数、列数、数据类型等。为乜咯矩阵初始化和设置矩阵尺寸，类型，信息等。

应该尽可能添加在 project 命令之前，因为cmake在执行project命令时会自动检测并设置编译器，所以应该在project命令之前设置正确的nvcc编译期路径。可能是因为我的cuda为手动编译的原因，导致在。目录下没有找到正确的nvcc 路径导致失败。使用CMAKE编译cuda项目时失败。环境： ubuntu 20.04;在执行 cmake 命令时添加。这个nvcc路径可以通过。cuda版本：11.8。​ 在cmake中添加。

参考 ： docker 错误 Error response from daemon，request canceled while waiting for connection在写完一个服务构建时候写完docker 执行build 报错：有点搞， 第一行就报错了看错误应该是网络问题，拉取镜像时候就报错了为了验证猜想，在命令行随便执行一个pull命令 拉取一个MySQL镜像试一试果不其然出错了：Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.

我的第一次执行上述步骤，能连接上，可是过了一天之后又报同样错误，再次执行上述操作，又一致需要输入github.com 密码。将github.com ssh-rsa 开头的公钥 复制到 ~/.ssh/known_hosts 文件中。打开 ~/.ssh/known_hosts， 删除掉 github.com 开头的行。更新 ~/.ssh/known_hosts 中的公钥。可能是github公钥更改，导致连接不上。尝试输入 github的账户密码，也不行。按照下面两种方式尝试，最终解决。

可能没有cudnn,会报异常：Makefile:122: *** ✗ cuDNN not found. See the README for install instructions and the Makefile for hard-coded paths. Stop.不过我的显卡显存不够，于是选择编译train_gpt2.cu， 该文件使用了混合精度训练。需要使用openAI发布的GPT2权重初始化，然后微调，以便在C中加载。这里可能会失败，没关系，多试几次可能就成功了。

使用numba报错： E ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

按照1的方法多选光标之后，ctrl + alt+ i 即可。按住 alt/option 键， 选择需要批量操作的位置。如果是多行，则按住 alt+shift 键。VScode 批量操作。

gitlab连接报错： debug1: Authentications that can continue: publickey,password Permission denied, please try again.

为了方便全局变量的管理， 一般将全局变量放到一个单独的。py文件中， 对于其中一些逻辑控制类变量， 比如 一个全局变量文件 const.py, 一个文件a.py 修改了const.py 中一些变量值， 希望在另一个文件 b.py中读取到更改，并且做出相应的逻辑处理。在a.py中对值类型的修改，在b.py中是看不到的， 引用类型和实例化的对象（如单例）则相反。值类型包括：数字，布尔，字符串等。而引用类型包括：列表，字典等。

git commit 执行代码检查时候报错问题解决

查了一下这问题的原因是因为版本问题，我的flask版本是2.x版本的，网上很多答案都说需要把flask回退到1.x版本。遇到错误ModuleNotFoundError: No module named ‘flask._compat’一度想要放弃时候看到SO上面的解决方法，亲测可行，然后把解决过程贴过来。进去到flask_script 的__init__中， 第15行的问题。也就是在导入flask_script的时候就有问题了。对于懒得折腾的我来说实在是太淦了把。在写flask项目时候。

注意，这里一定要注意在 redis-stable的目录下执行，否则仍然会报错。然后再用 make 编译就好了，当然路漫漫其修远兮，后面还会有新坑在等着呢。目录=下看到 redis-cli 和redis-server两个可执行文件。最近自己弄了一台旧的笔记本，准备装上linux系统当成我的服务器来使。首先是我总结的安装redis的步骤，实操可行。然后再在redis-stable的目录下执行。然后将之解压到自己设置的目录，我这里是。下面来看看安装redis时的那些坑。当然这里的目录也可以换成自己喜欢的。

学习尚硅谷Hadoop视频时候用Java api访问Hadoop报错Hadoop bin directory does not exist: E:\softwawre\hadoop3.x\hadoop-3.1.0\bin\bin -see。打开一看果然，注意环境变量中 HADOOP_HOME 应该是bin目录的上一层。仔细看有两个BIn，应该是哪里文件路径配置错了，这个地址是Hadoop 环境变量的地址。

在学习尚硅谷Hadoop课程p31时运行报错的一些总结和最后处理办法：Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMasterCall From hadoop102/192.168.10.102 to hadoop102:8020 failed on connection exception:

pycharm 输入法变成全角在用pycharm写代码时不知道碰到了哪里，输入的英文突然不对，变换了画风经过查询知道，这是变成了全角字符，以至于每个输入都不对。只要把全角变成半角就可以了。在电脑右下角中英文切换那里右键，在全/半角切换地方，右键切换到半角即可恢复正常。选择半角后可以恢复正常。...

如题，使用VMware虚拟机安装的Ubuntu查看网络信息时fifconfig没有该命令，tcpdump也没有查看找到原因原来是没有net-tools但是在sudo apt install 时却报错unable to acquire the dpkg frontend lock (/var/lib/dpkg/lock-frontend),is another process using it?首先猜测时被别的进程占用了通过命令：ps -A|grep apt查看使用的进程然后通过sudo kil