进去，就不太正常了，比较郁闷。更新终于发完了。尽管还有些小问题，但已经接近完善了。必须注意的是，以下软件冲突，两个qos和多拨都会冲突。ss和adbyby冲突，这个下版本会解决。不要再为这些问题，问我为什么不行哈。有bug反馈，请加QQ群264838856??415192064451457714。如群人满，请加群399157613、389994474另提醒下，建群是为大家提供一个大家交流的平台，这里没有客服哈。请大家互相帮助一下。五一版登录ip为192.168.10.1。另此教程可能与最新版本稍有不同，请参考我签名的网址，以那个为准。更新情况在这里。pppoeserver开启后，下级电脑可以用adsl拨号方式来连接，如果wan

="#"data-src="zhidao.baidu.com/question/2012105519870230508.html?entry=qb_ihome_tag">数据绑定时的数据源的ID<imgdata-src="#XMLobj"datafld="url"/>这里推荐下解决SEO问题（搜索引擎无法获取真实图片地址）的懒加载方法《图片懒惰加载-无SEO负面影响解决搜索引擎无法获取真实src图片地址》问题描述使用data-src或src属性的差异和后果（无论是好还是坏）img

1.执行dmesg在终端中，注意其输出。这些是“驱动程序消息”，与硬件连接/启动或断开/关闭相关的事件。2.现在连接外部存储设备，等待几秒钟，然后执行dmesg又在终点站上了。3.如果USB驱动程序处于活动状态，并且您的设备已被成功识别，您将注意到在结束时添加了其他日志输出。下面是关于USB设备连接和正确识别的dmesg文本的示例。[96.603945]usb1-1:newhigh-speedUSBdevicenumber2usingeh

com/f/1397394-537151506-f56f79meibu_ddns.shmeibu_ddns.sh（修改里面的xxxx为你自己的）自己参考编写的每步ipv4动态域名绑定的代码，放入/etc/storage后，在计划任务里面添加定时运行,每十分钟执行一次*/10 * * * * /etc/storage/meibu_ddns.sh &&nb

把所有服务都使用docker部署。这不难，甚至可以说是很方便，因为之前除了NGINX外，基本所有服务都是通过docker部署的。为啥之前没有用dockernginx？因为本站的证书续订使用的是certbot，certbot的可以非常方便的自动续订证书，并重载NGINX。借着这次迁移站点，正好研究一下dockeracme之前一直不

置简直毫无价值啊，不过既然这么多人喜欢把ariang部署在自己的机器上，那我索性就写一个吧这应该是目前体积最小的ariang镜像，只有ariang本体大小+73kb的darkhttpd（仅600kb的docker镜像你敢信？）GitHub:https://github.com/SuperNG6/docker-ariangDockerHub:https://hub.docker.com/r/superng6/ariangDockerAria2WebUIAriaNg

，这里就不在阐述了，和上文操作类似进阶直接通过IP:端口这样访问还是比较麻烦，比如光猫断电重启IP会变，这时候就需要DDNS了，DDNS的教程可以参照我上篇博文padavan设置ipv6并开启动态ddns实现DDNS解析ipv6一般内网映射外网有两种方式，一是在路由器后台管理页面进行映射设置，传输的稳定性、映射效率还得看当前厂商固件的版本。其实还有一种不用在路由器内映射的方式，那就是使用花生壳5.0内网穿透。比如用HFS上传文件，通过花生壳5.0映射至外网，通过域名直接访问，花生壳5.0实现内网穿透或者使用zerotier实现内网穿透使用zerotier的优点，主要是zerotier是

abox这些第三方固件的，但是后面发现真正稳定的只有Pandorabox，但是Pandorabox多半是别人编译好的固件，网上也很少有Pandorabox固件编译的教程。发现硬件方面的技术分享真的是比软件少很多，特别是冷门硬件遇到问题还是挺头大的。因为楼主的要求很简单，固件稳定可以上网就行，下面就分享一下自己的编译过程，本人不是学硬件出身，对路由器的固件也不了解，所以一些专业的问题也勿要问我，本人也是小白一个，无法做出解答。1.准备编译的环境

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TensorF

dia的proprietary驱动。（或者，也可以去nvidia官方网站下载NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run驱动文件手动安装）2、安装Miniconda(或Anaconda)，使用conda命令create并activate工作区，在工作区里安装cudatoolkit和cudnn。注意cuda版本，从这里或这里查询：conda create ... python=3.6conda activate ...#需要注意，安装与tensorflow编译对应的cuda版本。这里假设将要安装tensorflow1.15版本，对应使用cuda10.0con

用GPU，自然要使用Linux啦为什么想要使用这个方案TensorFlow对依赖包要求很高，但一个conda环境只能安装一个版本的，如果使用多个conda环境将难以在一套系统内运行（可能需要编写我不熟悉的shell脚本）