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docker load -i xx.tar 加载本地镜像

就将上方的cuda-docker.tar包导入到本机环境中,之后执行docker run命令就可以启动docker镜像。docker load命令是用来载入镜像的。

#java
github汉化

注意如果是chrome浏览器的话 安装篡改猴如果这个问题参考这个链接。选第一个点进去后根据教程安装即可。进入后在顶部搜索栏直接搜索。

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#java
mybatisplus插入报错argument type mismatch

虽然数据库表设计的时候添加了自增长,但是mp设置的默认值为none 需要重新设置.数据库和返回对象都能对应的上,但是程序报错说参数不匹配,最后。

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#java#mybatis#开发语言
linux 回到根目录

cd ~回到自己的home目录(切换到用户主目录)/home/用户名。cd /以根目录开头 (切换到系统根目录)linux下如何回到根目录?cd ..返回上级目录。pwd查看当前目录。cd -回看功能。

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#linux#运维#服务器
2023-基于深度学习的射频指纹识别与信道效应缓解

使用两个卷积神经网络(CNN)分别处理FDE和LMS处理后的序列,并通过比较测试帧的信道状态信息(CSI)与训练过程中预存的CSI来决定识别结果。提出了一种创新的基于时间域LMS均衡的RFF特征提取方法,并结合深度学习CNN,通过混合识别器有效缓解了信道效应对RFF识别的影响,提高了识别精度。总结 :提出了一个新的方法LMS基于时间域的处理方法 和 然后设计了一个混合识别器 通过CNN来识别结果

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#深度学习#人工智能
使用Mybatis-Plus进行分页查询,返回的数据中total总是为0

这个问题的出现是因为我们没有配置mp插件的一个bean。解决:在配置文件中进行的bean的配置即可。配置完重启服务器即可。

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#mybatis#java#开发语言
2023-基于深度学习的射频指纹识别与信道效应缓解

使用两个卷积神经网络(CNN)分别处理FDE和LMS处理后的序列,并通过比较测试帧的信道状态信息(CSI)与训练过程中预存的CSI来决定识别结果。提出了一种创新的基于时间域LMS均衡的RFF特征提取方法,并结合深度学习CNN,通过混合识别器有效缓解了信道效应对RFF识别的影响,提高了识别精度。总结 :提出了一个新的方法LMS基于时间域的处理方法 和 然后设计了一个混合识别器 通过CNN来识别结果

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#深度学习#人工智能
解决Mybatis-plus的baseMapper的selectById 出现查询结果为空的情况

直接调用mp的按照id查询 ,数据库表中信息不为空,但是查询结果却返回null,需要在实体类主键上加上该注解后 ,问题得到解决。经过debug 最后发现是未加。

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#mybatis#mysql#数据库
到底了