群晖NAS安装Jellyfin，群晖为Jellyfin开启核显硬件解码开启NVIDIA显卡硬件加速
文是群晖为Jellyfin开启核显硬件加速，如需开启NVIDIA显卡硬件加速，参考文章《ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速》如果想使用Docker容器安装jellyfin，参考这篇文章里面含安装及开启硬件加速的方法《Docker安装jellyfin开启硬件解码》群晖NAS安装Jellyfin1、进入群晖2
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Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境
提示本部分面向没有Docker经验的读者。对于已熟悉Docker的读者，可直接参考TensorFlow官方文档进行部署。Docker是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的“容器”或者说“保护层”中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用Docker部署TensorFlow的步骤如下：1、安装Docker。Windows
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Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练
u上使用nvidiacuda进行深度学习训练推理系统：ubuntu18.04.5LTSubuntu20.04LTS方式一、使用conda+pip环境安装步骤：1、安装nvidiagpudriver：打开Ubuntu系统的Software&Updates–AdditionalDrivers，搜索安装nvidia的proprietary驱动。（或者，也可以去nvidia官方网站下载
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Ubuntu 18.04 Server禁用nouveau安装使用nvidia物理显卡驱动
bsp;remove --purge nvidia*2.需要禁用nouveau，只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动，禁用方法就是在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件中添加一条禁用命令，首先需要打开该文件，通过以下命令打开:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上: bla
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VMware vSphere 7.0 U1 ESXi安装Ubuntu Server20.04后使用物理显卡GPU设置
logs.vmware.com/apps/2018/09/using-gpus-with-virtual-machines-on-vsphere-part-2-vmdirectpath-i-o.htmlhttps://docs.nvidia.com/grid/latest/product-support-matrix/index.html如果是Geforce显卡（没有官方虚拟化支持）：需要添加参数：参考：https://tinkertry.com/vmware-vsphere-
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ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速硬解,使用NVIDIA显卡加速Jellyfin设置
乎所有相关教程，总结如下。关于实现之后的效果，可以参考：https://www.lxg2016.com/54176.html简单来说，有几个要点：直通NVIDIA显卡时需要加参数hypervisor.cpuid.v0=FALSE从而让显卡认为自己在物理机上。可以使用NFS挂载群晖下的文件夹存放数据jellyfin的硬解需要安装ffmpeg，ubun
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NVIDIA安装程序失败显卡驱动安装失败怎么回事？
不完善的地方，比如win10系统更新显卡驱动的时候老是失败，这是win10的一大bug。下面，我就给大家介绍一下win10显卡驱动安装失败的解决方法为什么会提示NVIDIA安装程序失败？一般情况下，提示“Nvidia安装程序失败”基本是因为系统中的显卡驱动没有完整清除导致的，手动清除比较麻烦，因为可能注册表也可能存在，所以使用DDU是最方便快捷的方法，使用光盘或于官方网站下载显卡驱动程序安装显示失败注意：请确认该显卡驱动程序版本支持目前所使用之
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VMware、ESXi等虚拟软件的反虚拟机检测技术方法探讨,VMware、ESXi等虚拟机检测与反检测
选择使用虚拟机环境来进行，以避免对主机产生影响，特别是一些软件类测试，比如病毒分析等等。在实际测试中会发现，相当一部分软件或代码也在进行反虚拟机来逃避分析，这种技术可以检测自己是否运行在虚拟机中，如果探测到自己在虚拟机中运行，它就会执行与其本身行为不同的行为，这时候就无法达到我们测试的目的了。因此我们可以考虑通过修改配置来达到让虚拟机内运行的软件无法探测到虚拟机环境的目标。探测方向不管是通过VMware还是Ora
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