在迁移 Windows Active Directory FSMO（Flexible Single Master Operation）五大角色时，通常有两种情况：一种是域控制器正常迁移并下线（transfer），另一种是强制夺取这些角色（seize）。接下来，木子将基于 PowerShell 和 CMD 两种命令行方式详细说明如何进行迁移。 ...
回顾
在前面的文章《Redis基础篇11 — 使用命令（三）对 value 的操作命令》中我们介绍了 hash 数据类型的使用，本篇文章将带您了解 hash 数据类型的底层。
我们说 string 数据类型时，其结构为：
key <---> value
而针对 hash 数据类型，它的结构为：
key <---> value...
如果想在容器中可以调用 NVIDIA GPU，还需要在宿主机需要安装 NVIDIA Container Toolkit，以便容器能够访问和使用 GPU。
# 配置仓库信息
[root@gpu-server-001 ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/nvidia-container-to...
与安装 NVIDIA 显卡驱动相比，卸载驱动相对简单。然而，卸载驱动的方式会因安装方法的不同而有所变化。对于通过离线方式安装的 NVIDIA 显卡驱动，可以直接使用 /usr/bin/nvidia-uninstall 命令进行卸载。对于通过在线方式安装的 NVIDIA 显卡驱动，如果安装的是 nvidia-driver:560，可以采用与离线...
本文详细介绍了在 Rocky Linux 9 上在线安装 NVIDIA 闭源驱动的步骤和注意事项。相比于离线安装，在线安装较为复杂，需要了解不同类型驱动的差异和选择适合的选项。安装步骤包括启用 EPEL 源、配置 BIOS 安全引导和禁用开源驱动等。文章还详细说明了如何获取显卡信息、安装依赖包和驱动模块的具体操作。驱动模块分为标准版、DKMS 版和开源版，三者适用于不同的使用场景。标准版适合需要高性能和稳定性的用户，DKMS 版适合经常更新内核的用户，而开源版则适合倾向于开源软件的用户。文章通过实际操作步骤展示如何启用和安装合适的驱动模块，同时提供了验证驱动是否正确安装的方法。若使用场景仅限于普通图形处理，本文所述步骤已经足够。如果涉及高级需求如科学计算或 CUDA 应用，可以参考文末提供的相关文献。
回顾
前面提到——「Redis 当中的字符串和 MySQL 当中的字符（char、varchar）以及 JAVA 当中的字符串（string）还不太一样，这涉及到一个东西——简单动态字符串（SDS，simple dynamic string）」
前面还提到：
string 数据类型中，key 和 value 都是 string 类型
hash 数...
cuDNN 简介
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速库，专门用于深度学习中的神经网络操作。cuDNN 提供了高度优化的实现，支持卷积、池化、归一化、激活函数以及 RNN（循环神经网络）等常见的神经网络操作。
cuDNN 的作用
加速深度学习：cuDNN...
当同事反馈 Docker 容器无法正常上网时，我们通过分析发现这是由于 IPv4 转发被关闭引起的。最终我们发现，在 Red Hat 系列系统中，使用 /etc/rc.d/init.d/network 来管理网络时，重启网络服务实际上执行的是 stop 和 start 命令的组合。而在执行 stop 命令时，会运行 sysctl -w net.ip...
在 DockerHub 上，Rocky Linux Docker 镜像有多种类型，包括 rockylinux/rockylinux:9、rockylinux/rockylinux:9-minimal、rockylinux/rockylinux:9-ubi-init 和 rockylinux/rockylinux:9-ubi-micro。那么这些镜像...
CUDA Toolkit 是为了利用 NVIDIA GPU 实现高性能并行计算和图形处理而设计的完整开发环境。本文详细介绍了 CUDA Toolkit 的组成部分和关键功能，包括 CUDA 驱动程序、运行时库、开发工具和数学库的作用。此外，提供了具体的安装指南，包括如何选择合适版本、离线安装和在线安装步骤，以及在不同操作系统和硬件环境中的配置方法。通过遵循本指南，用户将在 Rocky Linux 9 系统上成功安装并配置 CUDA Toolkit，结合 NVIDIA 驱动程序，以充分发挥 GPU 的计算能力。本文还介绍了如何验证安装结果和使用 Docker 镜像运行 CUDA 应用程序，确保无缝对接和兼容性。无论您是进行科学计算、图像处理还是机器学习，利用 CUDA Toolkit 都能够显著提升计算性能，并释放 GPU 的潜能，让您的计算任务更加轻松！