wgetmacos的简单介绍

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如何在不同操作系统部署Docker环境

运行Boot2Docker要求OS X 6 Snow Leopard以上版本。安装文件可以在https：//github.com/boot2docker/osx-installer/releases/latest获得。安装完成后，Boot2Docker位于Applications文件夹。

如果要设置docker开机启动，可以使用systemctlenabledocker命令，这里start的时候可能会报错在某些条件下，我们的机器可能不符合安装的条件，这个时候我们要检查一下我们的系统环境。然后安装vim，方便后面查看等操作。

为了检查是否正确配置，运行下面的 docker version 命令。代码如下： docker version 运行 Docker 由于 Boot2Docker Start 自动启动了一个已经正确设置好环境变量的 shell，我们可以马上开始使用 Docker。

步骤：安装docker容器套件并打开--点开软件中的注册表--下载nginx--启动nginx镜像--创建容器并添加装载路径--设置nginx容器端口和群晖本地端口--点击docker的容器即可。

第一个镜像将是来源于一个简单的Ubuntu操作系统安装。它将扮演一个客户端容器的角色。首先，我们创建该容器并连接到它。

下载：mysql-standard-0.12-beta-freebsd3-i38tar.gz 下载：php-0.tar.gz 下载：httpd-0.5tar.gz 所下载的压缩包上传到系统的FTP上。

Latest目录下的文件，其实是All目录下软件二进制包的软连接，并且省去了版本号，这个目录是 FreeBSD系统网络在线远程安装所要访问的目录，对于 mysql51-server-2tbz 的软连接名是 mysql51-server.tbz。

FreeBSD的默认下载工具是fetch，既慢又不好用。在FreeBSD下安装软件有一些很有效率的方式，下面就给大家介绍一下。FreeBSD入门专题 Ports机制首先，FreeBSD下最有特色的软件安装和升级机制就是ports，既方便又高效。

最常见的就是 Freshports 网站、 FreeBSD 的 Mailing FreeBSD cvs 或是 FreeBSD ports cvsweb。查到该套件版本所依存的日子後，就修改 CVS tag。

苹果电脑使用的软件后缀是pkg。pkg文件是安装包配置文件，是制作Symbian OS安装程序的核心部分。它包含了制作安装文件所需要的全部信息，根据这个文件的内容，sis文件生成器制作生成应用程序的安装程序，也就是sis文件。

登录到你的Mac系统并打开终端Homebrew： Homebrew是Mac操作系统的流行软件包管理器。

Mac的资源管理器是Finder，可以通过点击屏幕最上方菜单栏中的 Finder - 偏好设置…或者点击快捷键 Command + ，进入设置菜单。拓展知识：macOS系统是Mac的专用系统，正常情况下在普通PC上无法安装的操作系统。

FE文件管理器是一个在iOS、安卓和macOS上的全功能的文件管理app。FE File Explorer pro不仅可以管理iOS、安卓和Mac电脑上的文件，而且也可以管理网络共享，NAS和云存储(OneDrive、Google Drive等)上的文件。

Folx 是具有真正 Mac 风格界面的 macOS 免费下载管理器。Folx 提供了方便的下载管理，灵活的设置等，还具有一个独特的系统来分类和保留下载的内容，而且与 macOS Catalina 完全兼容。Folx拥有现代的界面，支持Retina显示效果。

虚拟机安装和管理软件：Parallels Desktop 虚拟机推荐Parallels Desktop，这是一款功能最强大灵活度最高的虚拟化方案，无需重启即可在同一台电脑上随时访问Windows和Mac两个系统上的众多应用程序。

安装文件可以在https：//github.com/boot2docker/windows-installer/releases/latest获得。Windows版的Boot2Docker在启动时会自动确认环境变量，因此可以直接验证安装是否成功：$ dockerrun hello-world。

两者的定位完全不同 Vagrant类似于Boot2Docker（一款运行Docker的最小内核），是一套虚拟机的管理环境，Vagrant可以在多种系统上和虚拟机软件中运行，可以在Windows。

containers），可以支持更简单地对容器进行管理和发布。使用Docker，可以很容易地下载具备相应包的镜像，并且快速启动。另外，Docker是跨平台的，支持包括Mac、Windows和Linux等系统。

1、下面从用conda安装虚拟环境开始，以pytorch的安装作为测试。下面都是Miniconda下进行的。

2、一个是用conda，一个是用pip安装第三方包。然后就是conda里的numba可以用显卡来加速运算，普通python就没找到可以GPU加速的方法。暂时就这些区别了。

3、好吧，这其实就相当于直接定义了PATH，难怪使用不了conda环境里的变量，于是注销掉这一行，就OK了。还是记录一下linux下环境变量的设置方法。

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