1 背景

实验室的服务器需要配置静态IP。

2 详细步骤

1、输入命令ip addr确认要修改静态ip的网卡号。
2、vim /etc/netplan/xxx.yaml，将里面的内容按如下格式修改。

3、使用sudo netplan apply命令使修改生效，然后再使用ip addr查看效果。

实验室的服务器交给我们几个低年级的维护，以后在这篇文章里将遇到的所有问题记录下来，防止过后忘记了。

实验室的服务器有8台，都是浪潮的。

1、怎么进BIOS？
在出现浪潮logo界面的时候一直按<del>键，直到出现提示。

2、按<del>键没反应，进不了BIOS怎么办？
在出现浪潮logo界面的时候一直按F11，直到出现F11已经按下的提示，然后通过启动项进入BIOS。

3、进入系统时总是提示client mac addr dhcp类似字样，就像图片那样怎么办？

（1）首先，在BIOS确定好正确的启动顺序，比如我们实验室的服务器的启动顺序为BUS、sSATA、IBA slot。
（2）排除启动顺序问题后，可能是RAID的问题。由于我们实验室已经不再使用RAID，所以选择直接将RAID删除。在出现这样的界面的时候，按下ctrl+R，进入什么什么BIOS Configuration Utility，一个如图所示的蓝色界面，然后F2键，选择clear config。然后按下ctrl+N进入下一个菜单，然后将不是JBOD的磁盘按下F2键，转为JBOD（可能需要格式化）。



（3）如果这样操作了还是不行，就先将多余磁盘从服务器上取出，只留下一块磁盘用于装系统，装完后把其他磁盘再装上去。注意要保持启动顺序正确。

1 背景

最近给实验室的服务器重装了系统，回来在虚拟机上回顾一下安装过程。可以点击此处前往bilibili观看视频教程
需要提前准备的软件：VirtualBox

2 详细安装步骤

1、访问https://ubuntu.com/download/server 下载Ubuntu Server 20.04 LTS。如图所示。

详细步骤请前往bilibili观看视频教程。
https://www.bilibili.com/video/BV1HU4y147br?from=search&seid=9680865800307587032

支持作者和疑问解答

本文首发于我的学习之路（https://liguang.wang），欢迎访问！
写文章不易，如果这篇文章有帮到你，希望你能给予一定赞赏。您可以通过当前网站或App的赞赏渠道支持，或者点击此处支持作者！
如果对于本文内容有疑问，可以点击此处联系作者！

背景

最近想给笔记本安装tensorflow-gpu，然而网上的教程都非常老旧，很多2018、2019年的文章都打着最新的旗号，描述十分混乱。本教程力求给出最新可用的tensorflow-gpu安装教程，本文基于Windows 10和tensorflow2.3。

本文可解决的问题

win10如何安装tensorflow-gpu版本？
tensorflow-gpu版本如何安装？
tensorflow2.3.0如何安装？
MX450显卡如何安装tensorflow-gpu?

目标

安装anaconda
安装cudatoolkit
安装cudnn
安装tensorflow2.3.0，提供GPU支持。
可根据需要选择性阅读。

0 准备工作

1、要想成功安装tensorflow并提供GPU支持，必须保证tensorflow、cudatoolkit、cudnn版本对应。本文描述的版本可以保证对应，建议按照本文建议安装！
2、检查硬件支持。
点击如图所示的图标打开nvidia控制面板。

然后点击系统信息，查看支持的cuda版本，如果高于10.1，则可继续阅读本文。如果小于10.1，则本文不适合您的机器，请参考其他资料。

3、检查软件支持。由于我们想要安装tensorflow2.3，从官网得知，tensorflow2.3需要cuda 10.1，cudnn7.6，所以我们需要提前下载下这些版本的软件。官网给出的软件要求如图。接下来，我们将一一解决软件问题。

一、安装anaconda

请点击阅读本文章——anaconda安装指导（使用国内源加速）

二、安装cudatoolkit 10.1

1、访问https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载cudatoolkit 10.1。请点击图片所示的位置进行下载。

2、双击下载好的文件，会提示选择目录释放临时文件，直接点击下一步即可。
3、然后进行兼容性检查，进行兼容性检查完成后，会让你选择安装方式，我们此处选择自定义。

4、然后会让我们选择想要安装的内容。按图片所示展开后两项，这里新版本指将要安装的版本，当前版本是指机器上已经有的版本。如果新版本比当前版本新，就安装，否则就把对勾给去掉，保留当前版本。这里我的当前版本比新版本更新，所以我们把对勾去掉。

5、一直下一步，等待安装完成。

三、安装cudnn 7.6.5

1、下载cudnn 7.6.5。按图片所示操作即可。注意，可能会要求需要注册账号。




2、将下载下来的包解压，然后将下表中的文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1相应目录下。对应关系如下表所示。注意，是把文件放到相应目录下，不是直接替换目录！不是直接替换目录！不是直接替换目录！请严格按下表操作！

四、安装tensorflow 2.3

1、切换opentuna的pip镜像源。（为了加速）

pip config set global.index-url https://opentuna.cn/pypi/web/simple

2、创建虚拟环境。输入以下命令。

conda create -n tensorflow2 python=3.7

3、激活虚拟环境。

conda activate tensorflow2

4、安装tensorflow2.3。我们使用pip来安装，pip安装后自带gpu支持，不需要额外安装gpu版本。我们此处使用pip而不采用conda，是因为conda中版本可能较旧而且作者使用conda后安装失败。如此处自行使用conda后安装失败并不表示本教程有问题！特此提前说明！强烈建议您在此处根据作者建议使用pip！

pip install tensorflow==2.3

5、验证安装是否成功。输入以下语句，如果如图所示输出了自己的GPU，则表示安装成功！否则安装失败，请检查步骤后重试或向作者提问。

python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

支持作者和疑问解答

本文首发于我的学习之路（liguang.wang），欢迎访问！
写文章不易，如果这篇文章有帮到你，希望你能给予一定赞赏。您可以通过当前网站或App的赞赏渠道支持，或者点击此处支持作者！
如果对于本文内容有疑问，可以点击此处联系作者！

问题描述

安装MariaDB的过程中，速度非常慢，经常超时失败。

解决方法

1、访问https://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/，获取库安装信息。

2、在列表中选择你的操作系统版本和想安装的MariaDB版本，最后会有一个库安装信息显示出来，如图所示。

3、将信息复制，使用命令vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo创建MariaDB.repo文件，将复制的内容写进去，如下所示。

# MariaDB 10.5 CentOS repository list - created 2020-12-19 03:50 UTC
# http://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/
[mariadb]
name = MariaDB
baseurl = http://yum.mariadb.org/10.5/centos7-amd64
gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB
gpgcheck=1

4、为了加快速度，我们选用北京外国语镜像，将上面baseurl中的http://yum.mariadb.org替换为https://mirrors.bfsu.edu.cn/mariadb/yum，同时将gpgkey中的http://yum.mariadb.org替换为https://mirrors.bfsu.edu.cn/mariadb/yum，然后:wq保存。
5、使用命令yum -y install MariaDB-client MariaDB-server安装MariaDB，享受飞起来的安装速度吧！

支持作者和疑问解答

本文首发于我的学习之路（liguang.wang），欢迎访问！
写文章不易，如果这篇文章有帮到你，希望你能给予一定赞赏。您可以通过当前网站或App的赞赏渠道支持，或者点击此处支持作者！
如果对于本文内容有疑问，可以点击此处联系作者！