（1）通过Console终端方式：要连接一台还没配置的新路由器或者没有管理IP地址的路由器，可利用Console配置线连接路由器的Console口与PC机的串口，利用PC的超级终端访问路由器。（5）在图8-1中，对PC1执行ping命令，测试两台计算机的连通性，如图8-6所示，从反馈的数据来看，实现了通过路由器完成两个不同网段的计算机通信。（4）根据表8-1中IP地址规划，设置拓扑图8-1中PC0

Homebrew国内镜像加速配置指南 针对国内用户brew安装慢的问题，可通过配置国内镜像源显著提升速度。操作步骤： 在终端配置文件中添加USTC或清华源地址 关键设置包括：brew.git、homebrew-core.git、bottles和API域名 保存后执行source命令生效 主要优点： 大幅提升brew install下载速度 解决formula.jws.json文件获取慢的问题 支持

Homebrew国内镜像加速配置指南 针对国内用户brew安装慢的问题，可通过配置国内镜像源显著提升速度。操作步骤： 在终端配置文件中添加USTC或清华源地址 关键设置包括：brew.git、homebrew-core.git、bottles和API域名 保存后执行source命令生效 主要优点： 大幅提升brew install下载速度 解决formula.jws.json文件获取慢的问题 支持

😉这里用来记录我在Mac下的开发环境搭建流程，基本都是自用。如果没有特殊情况，我会一直在这一篇里持续更新。

在启动SpringBoot项目时，遇到了SLF4J和logback的冲突问题。问题的原因是类路径下存在多个SLF4J绑定。通过排除其中一个日志框架的依赖，可以解决该问题。如果选择使用log4j，可以排除默认的logback依赖。

人脸识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。本文旨在设计并实现一个基于深度学习的人脸识别算法，涵盖从数据采集、数据处理、模型构建、模型训练到模型测试的完整流程。通过构建卷积神经网络（CNN）模型、引入自定义损失函数、优化训练过程等方法，旨在提高人脸识别的准确率和鲁棒性。最终，通过对模型的评估和测试，验证其在实际应用中的有效性和性能。人脸识别技术作为一种重

人脸识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。本文旨在设计并实现一个基于深度学习的人脸识别算法，涵盖从数据采集、数据处理、模型构建、模型训练到模型测试的完整流程。通过构建卷积神经网络（CNN）模型、引入自定义损失函数、优化训练过程等方法，旨在提高人脸识别的准确率和鲁棒性。最终，通过对模型的评估和测试，验证其在实际应用中的有效性和性能。人脸识别技术作为一种重

报错：cannot import name ‘dtensor’ from ‘tensorflow.compat.v2.experimental’ (/home/ubuntu/miniconda3/envs/tf26/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/_api/v2/compat/v2/experimental/，需要降低到和tensorllow版本一致，

WebSocket+ACK确认。发送消息(带唯一ID)进入重试队列(3次)

Mac关闭Microsoft AutoUpdate弹框提示