与“飞天加速计划·高校学生在家实践”的初识

简介: 今天逛b站发现一个叫teamsspeak的连麦软件很不错非常轻量化,准备使用才发现这个软件要玩家自组服务器,这可犯了难,搜了一圈发现有点Linux基础非常容易就可以弄好,可服务器我又遇到了难点,想用家里的电脑发现宽带运营商没给公网ip这时我发现了阿里云ECS

我是一名通信专业的大二学生,我想组件一台自己的服务器,可是家中电脑无法满足我的一些要求,在网上百度解决办法的时候发现了阿里的“飞天加速计划·高校学生在家实践”活动我这是便一时技痒点开连接根据流程登录认证完成第一轮测试,我本身又一点Linux基础所以测试什么还是很简单的,完成测试后我便有了人生中第一次使用云服务器的经历,我非常感谢阿里云可以给我这次机会,无论我在书上看多少次都不如这一次实践来的左右大。

这是我第一次使用阿里云ECS发现阿里云对新手特别友好,很容易上手就我在使用过程一共总结以下几点。

  1. 善于使用搜索引擎。
  2. 要学会逛论坛,和开源平台。
  3. 敢于向前辈问问题。
  4. 可以快速发现问题并定位问题所在。
  5. 使用1,3两点解决找到的问题,不放弃任何一个小问题。

使用过程中我遇到过无法解压文件用户无权限访问文件和不能不能修改文件权限等问题,这让我一时十分懊恼,可却一时找不到问题所在,我静下心来从头梳理终于发现问题所在经过一段时间不停的百度-复制-粘贴-百度最后还是解决了问题让程序跑了起来,问题都不复杂主要是能不能被发现,只要可以找到问题就一定有办法改正问题。

通过这一次实践我学会了一些我可能永远无法在课堂上学到的知识和解决事情的思路和方法。学习和实践之间有着密不可分的联系,实践所能领会的永远不是我们可以在书上可以看到的,同样只实践不看书我们也会有很多的问题,我们要将二者有机结合让他俩你中有我我中有你。千里之行始于足下,让我们从一些简单的项目开始走完自己学习旅程。

相关文章
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
AI推理场景使用文件存储NAS的优势
AI推理场景使用文件存储NAS的优势
701 0
|
算法框架/工具 TensorFlow 机器学习/深度学习
带你读《TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)》之一:TensorFlow基础
本书由资深数据科学家撰写,从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带领读者由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识,后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景进行了实现,并配有较详细的程序说明,可读性非常强。读者如果能对其中代码进行复现,则必定会对TensorFlow的使用了如指掌。
|
9月前
|
应用服务中间件 nginx
Nginx进程配置指令详解
Nginx进程配置指令主要包括:`worker_processes`设置工作进程数;`worker_cpu_affinity`绑定CPU核心;`worker_rlimit_nofile`设置最大文件描述符数量;`worker_priority`设置进程优先级;`worker_connections`设置最大连接数;`daemon`控制守护进程模式;`master_process`启用主进程模式;`pid`设置PID文件路径;`user`指定用户和组;`error_log`配置错误日志。这些指令在`nginx.conf`中配置,用于优化和控制Nginx的运行行为。
427 10
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 大数据
大数据时代的“淘金术”:Python数据分析+深度学习框架实战指南
在大数据时代,数据被视为新财富源泉,而从海量信息中提取价值成为企业竞争的核心。本文通过对比方式探讨如何运用Python数据分析与深度学习框架实现这一目标。Python凭借其强大的数据处理能力及丰富库支持,已成为数据科学家首选工具;而TensorFlow和PyTorch等深度学习框架则为复杂模型构建提供强有力的技术支撑。通过融合Python数据分析与深度学习技术,我们能在各领域中发掘数据的无限潜力。无论是商业分析还是医疗健康,掌握这些技能都将为企业和社会带来巨大价值。
465 6
|
Web App开发 JavaScript 前端开发
Vue系列教程(04)- VsCode断点调试(Debugger for Chrome)
Vue系列教程(04)- VsCode断点调试(Debugger for Chrome)
707 0
|
消息中间件 Kafka 测试技术
【Kafka揭秘】Leader选举大揭秘!如何打造一个不丢失消息的强大Kafka集群?
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka是一款高性能分布式消息系统,利用分区机制支持数据并行处理。每个分区含一个Leader处理所有读写请求,并可有多个副本确保数据安全与容错。关键的Leader选举机制保障了系统的高可用性和数据一致性。选举发生于分区创建、Leader故障或被手动移除时。Kafka提供多种选举策略:内嵌机制自动选择最新数据副本为新Leader;Unclean选举快速恢复服务但可能丢失数据;Delayed Unclean选举则避免短暂故障下的Unclean选举;Preferred选举允许基于性能或地理位置偏好指定特定副本为首选Leader。
404 5
|
缓存 分布式计算 Java
详细解读MapReduce框架中的分布式缓存
【8月更文挑战第31天】
291 1
|
存储 API Swift
一文秒懂什么是OpenStack?
一文秒懂什么是OpenStack?
1652 0
【下载问题】下载的文件内容显示[object],[object]
摘要:解决下载文件显示[object],[object]的问题,关键在于文件内容处理。原代码`const temp = [res.data]`未对接口返回的数据进行字符串转换。修改为`const temp = [JSON.stringify(res.data)]`,将数据转化为字符串格式,从而正确显示文件内容。
1202 3
|
Linux Apache
百度搜索:蓝易云【Linux查看进程PID的方法?】
在Linux系统中,进程是指正在运行的程序。每个进程都有一个唯一的进程 ID(PID),可以用来识别和管理它们。
460 0