Bash

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alt+b 和 alt+f

🛡️ 方案一：最新、最快的替代指令 (推薦)
如果舊的 bypassnro 無效，請直接使用這個新的內部指令！簡單兩步完成逃脫。

• 時機： 在 OOBE 過程的「連線到網路」畫面。
• 指令操作： 按下 Shift + F10 叫出 CMD 視窗，輸入並按下 Enter：
  start ms-cxh:localonly

  ✨ 結果： OOBE 介面會自動重新整理，直接跳轉到本機帳號建立頁面。

  ⛏️ 方案二：萬用「登錄檔」繞過法 (終極保險)
  這是指令被移除時的「硬核」解決方案，幾乎適用於所有 Windows 11 版本。
• 開啟登錄檔： 在「連線到網路」畫面，按下 Shift + F10 叫出 CMD 視窗，輸入 regedit 開啟。
• 定位路徑： 導航到以下位置：
  HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\OOBE
• 新增數值： 在右側新增一個 DWORD (32-位元) 值，命名為：BypassNRO
• 設定數值： 將 BypassNRO 的數值資料設定為 1。
• 重啟： 關閉 Regedit，在 CMD 輸入 shutdown /r /t 0 重新啟動電腦。

  ✨ 結果： 重啟後，你就能看到「我沒有網際網路」選項了！

建立 Azure Blob Storage 其實包含兩個主要步驟：首先要建立一個 「儲存體帳戶 (Storage Account)」，然後在該帳戶底下建立 「容器 (Container)」（這個容器才是真正用來放檔案的地方）。

以下是透過 Azure Portal (網頁介面) 最簡單的建立流程：

第一階段：建立儲存體帳戶 (Storage Account)

1. 登入 Azure Portal。

2. 在上方搜尋列輸入 “Storage accounts” (或是 “儲存體帳戶”) 並點擊進入。

3. 點擊左上角的 「+ Create (+ 建立)」。

4. 填寫基本資訊 (Basics)：

   • **Subscription (訂用帳戶)**：選擇您的付費帳戶。
   • **Resource Group (資源群組)**：點擊 “Create new”，取個名字（例如 rg-my-training-data）。這是用來分類資源的群組。
   • Storage account name (帳戶名稱)：最重要的一步。
     • 必須是全球唯一（不能跟別人重複）。
     • 只能用小寫英文和數字。
     • 長度 3~24 字元。
   • **Region (區域)**：選擇離您（或您的 VM）最近的地方，例如 Japan East (日本東部) 或 **East Asia (香港)*。(注意：台灣目前可能沒有公開的區域可選，除非您有特殊權限，通常選日本或香港速度最快)*。
   • **Performance (效能)**：選 Standard (標準) 即可。
     • Premium (進階) 適合極低延遲需求，但較貴，存照片用 Standard 就夠了。
   • **Redundancy (備援)**：
     • **LRS (本地備援)**：最便宜，資料在同一機房複製 3 份。
     • **GRS (異地備援)**：較貴，資料會複製到另一個國家（防地震）。
     • 建議：測試用選 LRS，正式重要資料選 GRS。

5. 點擊下方的 「Review + create (檢閱 + 建立)」，確認無誤後點擊 「Create (建立)」。

6. 等待幾分鐘部署完成，點擊 「Go to resource (前往資源)」。

第二階段：建立容器 (Container)

有了帳戶後，您需要一個「容器」來分類檔案（這就像是 Windows 的資料夾，或者是 AWS S3 的 Bucket）。

1. 在剛剛建立好的儲存體帳戶頁面，左側選單找到 「Data storage (資料儲存體)」 -> 「Containers (容器)」。
2. 點擊上方的 「+ Container」。
3. **Name (名稱)**：取個名字，例如 photos 或 training-data（只能小寫、數字、連字號）。
4. **Public access level (公用存取層級)**：
   • Private (no anonymous access)：強烈建議選這個。這代表只有擁有金鑰或登入的人才能存取（最安全）。
   • Blob / Container：這會讓檔案變成公開網址，任何人拿到網址都能下載（除非您要做公開網站，否則不要選）。
5. 點擊 「Create (建立)」。

恭喜！您現在已經有一個可以上傳照片的地方了。

第三階段：取得連線資訊 (給 BlobFuse2 或程式使用)

為了讓您的 Docker、BlobFuse2 或 Python 程式能連線到這裡，您需要 **金鑰 (Key)**。

1. 在儲存體帳戶頁面，左側選單找到 「Security + networking (安全性 + 網路)」 -> 「Access keys (存取金鑰)」。
2. 您會看到 key1 和 key2（兩個都可以用）。
3. 點擊 「Show (顯示)」。
4. 複製 Connection string (連接字串) 或 **Key (金鑰)**。

在 BlobFuse2 的 config.yaml 設定中：

• account-name: 您在第一階段設定的帳戶名稱。
• account-key: 剛剛複製的 Key 內容。
• container: 您在第二階段建立的容器名稱 (例如 photos)。

進階小提示 (省錢設定)

既然您是要存「訓練用的照片」，通常是寫入一次，讀取多次。您可以在建立帳戶時（或建立後），注意 Access Tier (存取層) 的設定：

• Hot (熱)：預設值。儲存費稍高，讀寫費較低。適合正在訓練中的資料。
• Cool (冷)：儲存費較低，讀寫費稍高。適合存著備用，幾個月才讀一次的資料。

如果您的照片是長期封存，建議設定 Lifecycle Management (生命週期管理)，讓超過 30 天沒用的檔案自動轉成 Cool Tier 以節省費用。

將 BlobFuse2 掛載為 Linux 檔案系統主要分為三個步驟：安裝、設定設定檔 (config.yaml)、以及執行掛載。

相比舊版 (v1)，BlobFuse2 效能更好且功能更完整，以下是詳細操作流程：

1. 安裝 BlobFuse2

BlobFuse2 需要 fuse3 函式庫支援。以下以 Ubuntu 為例 (其他發行版請參考微軟官方 Repo)：

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# 1. 設定微軟的 Package Repository (以 Ubuntu 22.04 為例)
wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/22.04/packages-microsoft-prod.deb
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
sudo apt-get update

# 2. 安裝 BlobFuse2 與 Fuse3
sudo apt-get install fuse3 libfuse3-dev blobfuse2

2. 準備設定檔 (config.yaml)

BlobFuse2 推薦使用 YAML 格式的設定檔。請在任意位置（例如 ~/blobfuse2-config.yaml）建立檔案，並貼上以下內容：

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allow-other: true  # 允許其他使用者（包含 Docker）存取，非常重要
logging:
  type: syslog
  level: log_warning

components:
  - libfuse
  - file_cache
  - attr_cache
  - azstorage

libfuse:
  attribute-expiration-sec: 120
  entry-expiration-sec: 120
  negative-entry-expiration-sec: 240

file_cache:
  path: /mnt/blobfuse_cache  # 本地快取路徑 (建議使用 SSD)
  timeout-sec: 120
  max-size-mb: 10240         # 快取最大空間 (MB)

attr_cache:
  timeout-sec: 7200

azstorage:
  type: block
  account-name: <你的儲存帳戶名稱>
  account-key: <你的儲存帳戶金鑰>
  endpoint: https://<你的儲存帳戶名稱>.blob.core.windows.net
  mode: key
  container: <你要掛載的容器名稱>

關鍵設定說明：

• path: 快取資料夾，請確保該目錄存在 (sudo mkdir -p /mnt/blobfuse_cache) 且有寫入權限。
• allow-other: 如果你要給 Docker 或非 root 使用者讀取，此項必須為 true。

3. 執行掛載

建立掛載點目錄並執行掛載指令：

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# 1. 建立掛載點
sudo mkdir -p /mnt/my_blob_container

# 2. 執行掛載
# 語法：sudo blobfuse2 mount <掛載點> --config-file=<設定檔路徑>
sudo blobfuse2 mount /mnt/my_blob_container --config-file=./blobfuse2-config.yaml

4. 常見問題與權限設定 (重要)

如果您遇到 “Permission denied” 或 Docker 無法讀取的問題，請檢查以下兩點：

1. **修改 /etc/fuse.conf**：
   打開該檔案，找到 #user_allow_other，將前面的 # 拿掉並存檔。這允許非 root 使用者使用 allow_other 參數。

2. 確保 file_cache 權限：
   BlobFuse2 需要在快取目錄寫入暫存檔。如果該目錄權限不足，掛載會失敗或運作異常。

   1	sudo chmod 777 /mnt/blobfuse_cache

5. 如何設定開機自動掛載 (/etc/fstab)

若要開機自動掛載，請編輯 /etc/fstab 加入以下一行：

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blobfuse2 /mnt/my_blob_container fuse3 defaults,_netdev,allow_other,--config-file=/path/to/blobfuse2-config.yaml 0 0

注意：請確保 config.yaml 的路徑是絕對路徑。

6. 卸載方式

如果不使用了，請使用標準的 Linux 卸載指令：

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sudo umount /mnt/my_blob_container
# 或者 (如果卡住的話)
sudo umount -l /mnt/my_blob_container

https://blog.csdn.net/wangxinwen/article/details/128543031

https://ithelp.ithome.com.tw/users/20140618/ironman/4546?page=3

Serena

安裝uv

啟動server(不用安裝)
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server --context ide-assistant

https://oraios.github.io/serena/02-usage/020_running.html
https://qiita.com/koji0705/items/3db85d0a29c330b36f45

mtr指令結合了ping 和 trace

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mtr 192.168.0.1

https://www.wbolt.com/tw/linux-command-mtr.html

因為ssh_config有Include /etc/ssh/ssh_config.d/*.conf，所以要修改/etc/ssh/sshd_config.d底下的檔案

先安裝racadm，在輸入service tag後的軟體下載頁面適用於 Microsoft Windows Server(R) 的 Dell EMC iDRAC 工具，v11.0.0.0
Dell-iDRACTools-Web-WINX64-11.3.0.0-609_A00

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#查IP
racadm get iDRAC.IPv4
#設定IP
racadm set iDRAC.IPv4.Address 192.168.0.1
racadm set iDRAC.IPv4.Netmask 255.255.255.0
racadm set iDRAC.IPv4.Gateway 192.168.0.254

在作業系統打開iDrac網頁

1. 下載對應型號的iDRAC Service Module for Windows
2. 按iDRACSvcMod進行安裝
3. 在開始用iDRAC UI Launcher打開網頁

https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-tw/000194572/poweredge-%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%89%E8%A3%9D-ism-%E5%8F%8A%E5%95%9F%E5%8B%95-idrac-ui-%E5%95%9F%E5%8B%95%E5%99%A8

參考:

https://blog.tarswork.com/zh/post/use-docker-to-set-up-an-mosquitto-mqtt-broker

https://github.com/sukesh-ak/setup-mosquitto-with-docker

環境

Ubuntu 22.04
trition inference server version : 23.08

在git clone下來的model_analyzer資料夾下啟動docker

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docker run -it --gpus all \
      -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
       -v $(pwd)/examples/quick-start:$(pwd)/examples/quick-start \
       -v $(pwd)/examples/quick-start/output-model-repo:$(pwd)/examples/quick-start/output-model-repo \
       --net=host nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.08-py3-sdk

假設現在所在路徑$(pwd)是/home/user/model_inference

啟動docker後會發現quick-start所在的的路徑會跟host主機一模一樣，因此下面的指令可以直接用跟host一模一樣的路徑去執行

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model-analyzer profile \
    --model-repository  /home/user/model_inference/model_analyzer/examples/quick-start \
     --profile-models add_sub --triton-launch-mode=docker \
     --output-model-repository-path /home/user/model_inference/model_analyzer/examples/quick-start/output-model-repo/add \
     --export-path profile_results

查詢

https://github.com/triton-inference-server/model_analyzer/blob/5e3746f738b56118b31f28d9472db04f7361aaf8/docs/config_search.md#examples-of-additional-model-config-parameters

https://github.com/triton-inference-server/tutorials/blob/main/Conceptual_Guide/Part_4-inference_acceleration/README.md

onnx execution_accelerators?

參考:

https://github.com/triton-inference-server/model_analyzer/blob/4b45d2daeb9f574d13ae0e774677c87c04ef2124/docs/quick_start.md