Youda's blog

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发表于 分类于

长期主义与成功的关系

因为只有长期主义者，才能“必然”取得最后的成功； 非长期主义者，只能得到“偶然”的成功，然后在一次次基本概率事件下，回归平庸。

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工具下载

https://github.com/fatedier/frp/releases

官方文档

https://gofrp.org/zh-cn/docs/

公网服务器配置

修改配置文件：frps.ini

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[common]
bind_port = 7088
vhost_http_port = 8088

服务启动

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nohup ./frps -c frps.ini &

内网机器配置

修改配置文件：frpc.ini

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[common]
# 公网服务器IP
server_addr = xx.xx.xx.xx
# 绑定的公网服务器的端口
server_port = 7088

[ssh]
type = tcp
# 本地机器内网IP，需要固定
local_ip = 192.168.3.2
# SSH端口
local_port = 22
# 绑定用于SSH登录的公网端口
# ssh {name}@{公网IP/域名} -p2022
remote_port = 2022

[web]
type = http
# 本地Web端口
# 公网访问 http://{公网IP/域名}:{公网Web端口}
local_port = 8001
custom_domains = xxx.guyouda.cn

启动命令

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nohup ./frpc -c frpc.ini &

Ubuntu开机自启动

sudo vim /etc/rc.local

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#!/bin/bash

nohup /home/youda/softwares/frp/frpc -c /home/youda/softwares/frp/frpc.ini >/dev/null 2>&1 &
sudo chmod +x /etc/rc.local
sudo ln -fs /lib/systemd/system/rc-local.service /etc/systemd/system/rc-local.service
sudo vim /lib/systemd/system/rc-local.service

[Install]
WantedBy=multi-user.target
Alias=rc-local.service

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YoloV5按照官网环境配置后执行报错
具体报错问题体现如下：

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NVIDIA GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/

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