Udev规则设置设备自动休眠

您提到的问题是：使用 sudo hdparm -S 1 /dev/sda 设置后，当USB硬盘重新插拔时设置会失效（虽然设备名称仍为 /dev/sda）。这是因为 Linux 在重新连接USB设备时会重置所有电源管理设置。以下是彻底解决方案：✅ 终极修复方案：自动重应用脚本创建自动重置脚本sudo nano /usr/local/bin/disk_power_reset.sh内容：#!/bin/bash # 检测指定硬盘是否连接 if [[ -b /dev/sda ]]; then # 设置5秒休眠（hdparm -S 1） hdparm -S 1 /dev/sda 2>/dev/null # 同时设置内核自动挂起参数 echo 5000 > /sys/block/sda/device/power/autosuspend_delay_ms 2>/dev/null fi设置可执行权限sudo chmod +x /usr/local/bin/disk_power_reset.sh创建触发机制USB重连时自动触发 (udev规则)sudo nano /etc/u

默认分类 · 07-20

Conda环境内安装Tensorflow

一、背景cuda可以直接装到电脑上，但是安装步骤复杂，且失败率较高。选择anaconda虚拟环境安装，操作简单，且可以结合pytorch、tensorflow等深度学习框架的不同版本，安装不同的版本的cuda，各个虚拟环境互不干扰，也可以一键删除。二、tensorflow-gpu安装教程anaconda安装配置十分简单可自行查找教程，包括环境变量和镜像源配置。打开cmd命令行（anaconda已放到环境变量）或者Anaconda PowershellPrompt（如下图）：输入nvidia-smiCUDA Version后面的就是电脑显卡可支持的cuda版本，所以我们要装的cuda版本需要<=12.6（可向下兼容）。如果输入nvidia-smi，表示命令不存在，则说明电脑没有安装显卡驱动，显卡驱动安装可参考如何在windows上 安装&更新 显卡的驱动 首先查找anaconda官方所提供cudatoolkit的版本有哪些 输入如下命令：conda search cudatoolkit --info根据结果，我们可以知道有11.8、11.3、11.0等版本根据tensorflow版

默认分类 · 07-02

Torch安装指定版本

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu111如果cu112没有可以降级安装cu111的。

默认分类 · 07-02

通过SSHFS将磁盘映射到windows

在资源管理器输入\\sshfs\yourname@xxx.xxx.x.xxx找到对应文件夹添加映射磁盘

默认分类 · 06-27

Git镜像技术

用CSDN的镜像https://gitcode.com/缺点就是要去搜索一下，不一定全部有。

默认分类 · 06-26
2025 不知名站点. All Rights Reserved.
Theme Jasmine by Kent Liao
新增