独上兰舟1 - 博客园

2024年2月4日

误删/lib64/libkrb5.so.3.3的恢复方法

摘要：误删系统库的情况下，想要恢复，一般比较麻烦，常用的方法有： 1. 通过传输、下载来获取删除的文件，工具有：sftp,ftp,scp,wget,curl,yum等，具体使用方式就不讲了。 2. 如果网络不可用，即无法通过传输的方式把文件放到系统中。那么，还可以通过U盘，挂载等方式，拷贝库到系统中。 3 阅读全文

posted @ 2024-02-04 13:06 独上兰舟1 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Linux服务器升级GLIBC失败导致shell不可用的问题解决经历

摘要：转自 https://blog.csdn.net/u010549608/article/details/126281354?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170696599716800182728626%2522%25 阅读全文

posted @ 2024-02-04 09:55 独上兰舟1 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年2月3日

centos库文件丢失紧急救援

摘要： https://blog.51cto.com/u_11580232/5291163 阅读全文

posted @ 2024-02-03 21:10 独上兰舟1 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

linux目录误删文件 /lib64/ld-linux-x86-64.so.2: bad ELF interpreter: No such file or directory

摘要：背景接同事求助一台生产主机误删了文件导致几乎所有命令都无法使用，应用无法访问。误删命令rm -f /* 现象除了cd命令可用，几乎所有的命令都报如下错误：lsbash: /usr/bin/ls: /lib64/ld-linux-x86-64.so.2: bad ELF interpreter: N 阅读全文

posted @ 2024-02-03 09:32 独上兰舟1 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑

编译glibc遇到的问题

摘要： https://blog.csdn.net/jiuweideqixu/article/details/104408432 因为学习堆的时候需要glibc2.26以下的版本，决定自己在docker里编译一个glibc2.24，中间遇到一些bug记录如下 .symver on common symbol 阅读全文

posted @ 2024-02-03 00:40 独上兰舟1 阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年2月2日

不小心删除/lib64/libsm.so.6后如何恢复

摘要： ln -s /usr/lib64/libm-2.17.so /lib64/libm.so.6 阅读全文

posted @ 2024-02-02 23:56 独上兰舟1 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

误删除libc.so.6的解决

摘要：本文章向大家介绍误删除libc.so.6的解决，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。http://www.manongjc.com/detail/51-utpbwiphowkjeix.html 最近安装一个软件需要glibc-2 阅读全文

posted @ 2024-02-02 23:54 独上兰舟1 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensorflow1.15与numpy、keras以及Python兼容版本对照

摘要： https://blog.csdn.net/m0_74181960/article/details/134253013 报错信息：numpy库版本不兼容问题NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bi_lstm/lstm_enco 阅读全文

posted @ 2024-02-02 20:47 独上兰舟1 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CentOS常见问题应对，升级make和gcc版本

摘要： https://blog.csdn.net/sinat_32873711/article/details/126882390 本文讲解了编译源码过程中的常见问题，以及如何升级make和gcc版本。点击上方“后端开发技术”，选择“设为星标” ，优质资源及时送达今天讲一个 CentOS 中编译时的常阅读全文

posted @ 2024-02-02 20:46 独上兰舟1 阅读(508) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tacotron2：深度学习语音合成模型--pytorch

摘要： https://www.python100.com/html/83067.html 一、tacotron2环境搭建如要安装tacotron2环境，需要完成以下步骤： 1、安装CUDA。CUDA是Nvidia开发的并行计算平台和编程模型，需要前往官网下载并安装对应版本的CUDA，同时保证显卡支持CU 阅读全文

posted @ 2024-02-02 10:37 独上兰舟1 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑