1、使用 & 符号 # ./XXX.sh & 缺点：关闭当前终端会话窗口，脚本将结束运行 2、使用 nohup 命令 允许注销后继续运行命令，通常与 & 符号结合使用，将输出重定向到一个文件（默认是 nohup.out）。…

需求&#xff1a; 持久化框架 Mybatis 整合到 web 项目。 添加依赖&#xff1a; <dependencies><!-- Spring Boot Starter --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId&…

一 背景 在数据插入时&#xff0c;将数据的插入时间以系统默认时间值的形式进行插入。例如&#xff1a; CREATE TABLE example_table (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO example_table (n…

1.使用命令&#xff1a;[ -d /sys/firmware/efi ] && echo The boot is UEFI || echo The boot is BIOS 确认系统是BIOS启动还是UEFI启动。 2.不能修改/boot/efi/EFI/openEuler/grub.cfg文件&#xff0c;这个文件改完&#xff0c;一编译就没了。 3.需要在/etc/defa…

本章实现的效果 授权码模式下使用前后端分离的登录页面和授权确认页面。设备码模式(Device Flow)下使用前后端分离的登录页面、授权确认页面、用户码(user_code)验证页面和用户码(user_code)验证成功页面。 分析 在一年多以前我出了两篇前后端分离的文章&#xff0c;分别是《S…

1 需求 2 接口 3 示例 4 参考资料 从机器学习谈起 - 计算机的潜意识 - 博客园 在本篇文章中&#xff0c;我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习&#xff0c;并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇&#…

介绍 此笔记为观看B站UP&#xff1a;超子说物联网所写&#xff0c;感谢老师。老师的架构真的特别好&#xff01; 我在学习HAL库之前有标准库基础&#xff0c;所以学习稍快&#xff0c;但会尽量详细记录 笔记在gitee上和项目文件在gitee开源了 大家可以在我的gitee仓库中下载…

清楚缓存&#xff1a;npm cache clean --force CMD下删除 node modules&#xff1a; rd /s /q node_modules git下删除node modules&#xff1a;rm -rf ./node_modules powershell下删除mode modules&#xff1a;rm node_modules -r -fo 查看vue版本&#xff1a;npm list vue n…

一、理解 前端跟后端拿数据&#xff0c;然后在前端页面中展示&#xff0c;就是我们要完成的事情。 把前端跟后端开发好之后&#xff0c;我们需要落地部署&#xff0c;这个时候就需要一个服务器。 服务器就是一台电脑&#xff0c;只要windows里面有一个叫IIS的管理器。 二、项目…

一、背景 最近需要用Vision Transformer&#xff08;ViT&#xff09;完成图像分类任务&#xff0c;因此查到了WZMIAOMIAO的GitHub&#xff0c;里面有各种图像处理的方法。而图像处理的前期工作就是获取大量的数据集&#xff0c;用于训练模型参数&#xff0c;以准确识别或分类我…

错误代码 void torch_test8() {Eigen::MatrixXd a(Eigen::MatrixXd::Random(3, 3));std::cout << "a" << std::endl << a << std::endl;auto options torch::TensorOptions().dtype(torch::kFloat32).device(torch::kCPU);torch::Tensor x…

一&#xff0c;RAID概述 RAID&#xff08;Redundant Array of Independent Disks&#xff09;是一种数据存储虚拟化技术&#xff0c;起源于1980年代&#xff0c;旨在提高存储系统的性能和可靠性。最初&#xff0c;由加州大学伯克利分校的研究人员提出&#xff0c;RAID技术的核…

在 DeepSpeed 中进行多机多卡训练时&#xff0c;需要进行以下几方面的配置和设置&#xff1a; 1. 设置主节点和节点之间的通信 为了使各节点&#xff08;机器&#xff09;能够相互通信&#xff0c;你需要设置主节点的地址和端口。DeepSpeed 使用 torch.distributed 进行进程间…

在Qt中&#xff0c;常见的数据格式包括&#xff1a; QVariant&#xff1a;可以存储多种数据类型&#xff0c;包括整型、浮点型、字符串、布尔值、日期等。QString&#xff1a;用于存储和处理文本字符串。QByteArray&#xff1a;用于处理字节数组&#xff0c;常用于二进制数据。…

界面测试&#xff1a;确保软件界面质量的关键环节 界面测试&#xff08;简称UI测试&#xff09;&#xff0c;是指按照界面的需求&#xff08;一般是UI设计稿&#xff09;和界面的设计规则&#xff0c;对软件界面所展示的全部内容进行测试和检查。以下是关于界面测试的详细介绍…

在深度学习中&#xff0c;学习率调整策略&#xff08;Learning Rate Scheduling&#xff09;用于在训练过程中动态调整学习率&#xff0c;以实现更快的收敛和更好的模型性能。选择合适的学习率策略可以避免模型陷入局部最优、震荡不稳定等问题。下面介绍一些常见的学习率调整策…

欢迎关注博主 Mindtechnist 或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C、Python、Matlab&#xff0c;机器人运动控制、多机器人协作&#xff0c;智能优化算法&#xff0c;滤波估计、多传感器信息融合&#xff0c;机器学习&#xff0c;人工智能等相关领域的知识和技术。关…

文章目录 :zero: 施密特正交化:one: 正交阵:two: 酉矩阵:three: 对称矩阵:four: Hermite矩阵:five: 正交相似对角化:six: 奇异值分解SVD &#x1f680;本文先介绍一下施密特正交化的原理&#xff0c;接着从 正交阵/酉矩阵&#xff0c; 对称矩阵/Hermite矩阵&#xff0c; 正交…

将SSM&#xff08;Spring Spring MVC MyBatis&#xff09;项目部署到服务器上&#xff0c;通常需要以下步骤&#xff1a; 打包项目 生成一个WAR文件&#xff0c;通常位于target目录下 配置Tomcat&#xff1a; 将生成的WAR文件复制到Tomcat的webapps目录下。 配置conf/se…

代码通过建立MODIS树木覆盖率数据&#xff08;250m&#xff09;与Landsat8影像之间的多元线性回归生成了30m分辨率的树木覆盖率数据 &#xff08;详细思路见注释&#xff09; // 定义研究区的矢量多边形 var wuyishan ee.Geometry.Polygon( [ [ [118.55, 25.55], [118.55, 25…