Просмотр процесса, занятого port_cmd Просмотр занятого порта
Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь.
Во время разработки часто возникают проблемы с занятостью портов.,Например ниже,npm start Сообщается об ошибке:
1. Команда проверки занятости порта.
lsof -i tcp:8080Результат вывода:
Описание поля:
Имя поля | иллюстрировать |
|---|---|
COMMAND | имя процесса |
PID | идентификатор процесса |
USER | владелец процесса |
FD | Дескриптор файла, приложение идентифицирует файл через дескриптор файла. |
TYPE | Тип файла, REG файла, каталог DIR, символ CHR, блочное устройство BLK, сокет домена UNIX UNIX, очередь FIFO «первым в очереди», IP-сокет IPv4 |
DEVICE | Указываем имя диска |
SIZE/OFF | размер файла |
NODE | Индексный узел (идентификация файла на диске) |
NAME | Откройте точное имя файла |
2. Знакомство с командой lsof
lsof(list open files)Это инструмент, который выводит список открытых файлов в текущей системе.,В среде Linux все существует в виде файлов.。проходить Файлы могут иметь доступ не только к обычным данным,Также обеспечивает доступ к сетевым подключениям и оборудованию. Например, сокеты протокола управления передачей (TCP), протокола пользовательских дейтаграмм (UDP) и т. д.,Система выделяет дескриптор файла приложению в фоновом режиме.
Независимо от характера файла,Этот файловый дескриптор (FD) обеспечивает общий интерфейс для взаимодействия между приложениями и базовой операционной системой.,Потому что список дескрипторов файлов, открытых приложением, предоставляет много информации о самом приложении.,поэтомупроходитьlsofВозможность просмотра этого списка полезна для мониторинга системы и устранения неполадок.。
3. Убейте процесс
проходить lsof Прикажите нам получить соответствующую информацию о приложении, занимающем процесс pid,Тогда вот как это сделать:
kill 11649Издатель: Лидер стека программистов полного стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/164662.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
