it-小顽童
- 浏览: 16359 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
文章分类
最新评论
原因：环境变量的问题
解决方案：执行下边两条命令
cp /etc/skel/.{bash_profile,bashrc} ~
source ~/.bashrc
分享到：
发表评论
-
mfs部署
2016-06-21 11:25 3821)安装fuse组件： yum install -y ... -
nginx部署
2016-06-21 11:19 5231.上传 nginx.tar.gz 2.解压 tar - ... -
redis部署
2016-06-21 11:13 3961.下载 redis-2.8.9.tar.gz 2.解压 ... -
ftp搭建
2016-06-21 11:07 345本文介绍的是ftp虚拟用户安装 1.安装 yum -y ... -
nginx报错
2015-12-01 19:25 642nginx在安装完成之后启动报错 sbin/nginx: ... -
linux下samba配置
2015-06-30 19:08 5271.下载 安装 yum -y install samba ... -
mfs clinet安装过程中的问题
2015-05-21 14:51 0在配置mfs过程中报错 [root@localhost m ... -
centos下安装vsftpd并配置虚拟用户
2015-05-20 18:32 01.安装vsftpd yum -y install vs ... -
linux搭建vsftpd
2015-05-05 18:22 0liunx下搭建ftp服务器：使用系统账户登录ftp ... -
linux下tar命令使用
2015-03-04 14:13 6931.tar命令用于对多个文件打包，方便管理。用tar打包后的 ... -
linux下端口被占用，通过端口杀死进程
2015-01-14 17:02 13021.查看端口占用情况 netstat -nlp ... -
linux下tomcat端口被占用
2014-12-25 16:15 1323Linux下端口被占用解决 有时候关闭软件后 ... -
ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host
2014-09-18 19:12 719由一台服务器(11)连接另一台服务器(12)出现报错,ssh ... -
linux常用命令
2014-09-15 14:31 01.du 查看当前目录及其子目录下文件的大小 ... -
linux服务器文件传输
2014-08-28 17:39 0拷贝一个文件到其它服务器，格式： SCP 文件/目录 ... -
tomcat启动报错
2014-06-04 13:09 511tomcat启动过程中报以上错误，解决方案： 1.删除 ... -
防火墙的开启和关闭
2014-05-29 17:51 5991.查看服务器防火墙是否开启 chkconfig -- ... -
软连接使用
2014-05-29 11:04 408软连接相当于windows下的快捷方式 1.建立一个软连接 ... -
supervisor管理进程监控安装及配置
2014-05-27 15:38 1257supervisor是一个用来监控进程的程序，程序部署在l ... -
linux服务器配置ssh免密码登录
2014-05-20 17:18 766公司里有n台服务器,服务器之间经常需要scp文件或使用跳板机 ...
相关推荐
- **等待登录成功**：`expect "*]*"` 等待出现登录成功的提示符（这个字符串可以根据实际情况调整）。 - **继续跳转**：`send "ssh name@C -p port\r"` 向SSH会话发送命令，即从B主机跳转到C主机。这里的`name@C`...
- **-s:** 使shell命令提示符静默。 - **-w:** 显示执行命令的目录。 #### 九、隐含规则与模式规则 **9.1 使用隐含规则** Makefile默认支持一些隐含规则，如编译C文件为对象文件。 **9.2 隐含规则一览** - **...
原生js图片圆形排列按钮控制3D旋转切换插件.zip
内含二维数组与三维数组,分别为list2nd,list3rd
原生js颜色随机生成9x9乘法表代码.zip
原生js实现图片叠加滚动切换代码.zip
【Academic tailor】学术小裁缝必备知识点：全局注意力机制（GAM） 注意力机制是深度学习中的重要技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）任务中广泛应用，例如机器翻译、文本摘要和问答系统等。这一机制由 Bahdanau 等人在其论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中首次提出。以下将详细介绍这一机制的背景、核心原理及相关公式。 全局注意力机制（Global Attention Mechanism, GAM）由 《Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions》提出，是一篇针对计算机视觉任务提出的方法。这篇文章聚焦于增强深度神经网络中通道和空间维度之间的交互，以提高分类任务的性能。与最早由 Bahdanau 等人提出的用于序列到序列任务的注意力机制 不同，这篇文章的重点是针对图像分类任务，并未专注于序
本项目在开发和设计过程中涉及到原理和技术有: B/S、java技术和MySQL数据库等；此文将按以下章节进行开发设计； 第一章绪论；剖析项目背景,说明研究的内容。 第二章开发技术；系统主要使用了java技术， b/s模式和myspl数据库，并对此做了介绍。 第三章系统分析；包罗了系统总体结构、对系统的性能、功能、流程图进行了分析。 第四章系统设计；对软件功能模块和数据库进行详细设计。 第五章系统总体设计；对系统管理员和用户的功能进行描述， 第六章对系统进行测试， 第七章总结心得；在论文最后结束章节总结了开发这个系统和撰写论文时候自己的总结、感想,包括致谢。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
镗夹具总工艺图
原生js树叶数字时钟代码.rar
近代非线性回归分析-韦博成1989
内容概要：本文详细介绍了用 Rust 语言实现冒泡排序算法的具体步骤，以及通过设置标志位来优化算法性能的方法。示例代码包括了函数定义、内外层循环逻辑、标志位的应用，并在主函数中展示了如何调用 bubble_sort 函数并显示排序前后的数组。 适合人群：具有基本 Rust 编程基础的学习者和开发者。 使用场景及目标：适用于想要深入了解 Rust 中冒泡排序实现方式及其优化技巧的技术人员。通过本篇文章，能够掌握 Rust 基本语法以及算法优化的基本思想。 阅读建议：除了仔细阅读和理解每一部分的内容外，还可以尝试修改代码，改变数据集大小，进一步探索冒泡排序的时间复杂度和优化效果。此外，在实际应用时也可以考虑引入并发或其他高级特性以提升性能。
培训课件 -安全隐患分类与排查治理.pptx
中国各地级市的海拔标准差数据集提供了298个地级市的海拔变异性信息。海拔标准差是衡量某地区海拔高度分布离散程度的统计指标，它通过计算各测量点海拔与平均海拔之间的差异来得出。这一数据对于评估地形起伏对网络基础设施建设的影响尤为重要，因为地形的起伏度不仅会增加建设成本，还会影响信号质量。此外，由于地形起伏度是自然地理变量，它与经济社会因素关联性较小，因此被用作“宽带中国”试点政策的工具变量，以研究网络基础设施建设对经济的影响。数据集中包含了行政区划代码、地区、所属省份、所属地域、长江经济带、经度、纬度以及海拔标准差等关键指标。这些数据来源于地理空间数据云，并以Excel和dta格式提供，方便研究者进行进一步的分析和研究。
YOLO算法的原理与实现
视网膜病变是糖尿病和高血压的主要微血管并发症。如果不及时治疗，可能会导致失明。据估计，印度三分之一的成年人患有糖尿病或高血压，他们未来患视网膜病变的风险很高。我们研究的目的是检查糖化血红蛋白 (HbA1c)、血压 (BP) 读数和脂质水平与视网膜病变的相关性。我们的主要假设是，血糖控制不佳（表现为高 HbA1c 水平、高血压和异常脂质水平）会导致视网膜病变风险增加。我们使用眼底照相机筛查了 119 名印度患者的视网膜病变，并获取了他们最近的血压、HbA1c 和血脂谱值。然后，我们应用 XGBoost 机器学习算法根据他们的实验室值预测是否存在视网膜病变。我们能够根据这些关键生物标志物高精度地预测视网膜病变。此外，使用 Shapely Additive Explanations (SHAP)，我们确定了对模型最重要的两个特征，即年龄和 HbA1c。这表明血糖控制不佳的老年患者更有可能出现视网膜病变。因此，这些高风险人群可以成为早期筛查和干预计划的目标，以防止视网膜病变发展为失明。
在强化学习（RL）领域，如何稳定地优化策略是一个核心挑战。2015 年，由 John Schulman 等人提出的信赖域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）算法为这一问题提供了优雅的解决方案。TRPO 通过限制策略更新的幅度，避免了策略更新过大导致的不稳定问题，是强化学习中经典的策略优化方法之一。