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Ubuntu16.04中鼠标左右键功能相反

装了个Ubuntu虚拟机,然后莫名其妙左键点不到东西了,而后偶然发觉居然是左右键交换了,不知道怎么设置成这样的,不过既然发生了那就得改回来。网上搜到的主要如下图:恕我直言没看明白,输入对应的命令也没效果,于是机智的我打开了系统设置。然后把下图的Primary button改成left即可,不知道咋就变成Right了,当然如果有需求的话也可以改成Right,习惯问题吧…...

VMware安装ubuntu16.04使用NAT联网

在Windows环境下使用Ubuntu系统,大体上只有两种办法,要么装双系统,要么装虚拟机,下面就介绍在VMware下安装ubuntu16.04时如何使用NAT进行联网。VMWare里的虚拟机联网一般有三种方式,分别是桥接、NAT、主机模式桥接是指将虚拟机在网络上与自己电脑等级相同,NAT则是使用了NAT协议了,让自己电脑进行转接,而主机模式则虚拟机仅能与自己电脑通信。本文将仅介绍如何使用N...

阿里云ip解封——ip白名单设置

近来学了点HACK技术,心血来潮之下就想实践一下。但是无端黑别人网站也不好,遂对自己部署在阿里云上的网站下手了自作孽不可活,直接被阿里给拉入ip黑名单了。。解封办法:然后往里面添加自己的ip即可,不要填局域网ip,百度搜索ip即可。往后黑网站还是自己在虚拟机内搭建环境吧

#阿里云
linux中文件的批量创建与删除/改名

初学linux,虽有图形界面但是主要操作还是通过命令行,而且有些操作通过命令行的方式比之图形界面会更加方便,就比如批量的处理,很容易便能使用一行命令就可批量对文件进行操作。主要是使用通配符与正则表达式的方式来实现。文件的批量创建(比如创建文件名为1.txt到10.txt):$ touch {1..10}.txt如果是按字母顺序也可以,那便将{1.。10}改成类似{a..z}或者{A..Z}的形式

#linux#正则表达式
MyEclipse上访问servlet显示404的问题

有时候在MyEclipse上访问一个servlet时,会出现404的页面,如果是web.xml没配置好或者Url的错误,这里就不多说了,这里说的是一切都似乎很正确但是仍然访问不了的情况。这里需要做的是找到运行servlet的容器,这里以tomcat为例,先将其关闭,然后在该tomcat找到对应项目,点击redeploy,然后再启动tomcat即可。...

#java#tomcat#myeclipse +1
tensorflow中tensor,从每行取指定索引元素

实验有需求,需要对tensor中每一行取一个不同的索引的元素,其中tensor为2维(本文方法适合任意维),因此本文以2维tensor为例。# 二维tensorg = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[9,8,7,6,5,4,3,2]])# 每一行取的index,在本例中,正确取值为[3, 2],即第一行index=2的元素和第二行index=7的元素h_in...

#python
More than one file was found with OS independent path 'assets/ap1.data'

在android studio中导入一些依赖的时候出现的这个错误,网上搜到的和我的path的内容都不相同,但是这不重要,重要的是解决方案是相同的。这个错误的意思是同样的依赖路径存在两个,说人话就是两次导入了同一个名称的依赖,然后系统就不知道要以哪一个为准了,这种问题的解决办法也很简单,在build.gradle(Module: app)里面,加上一句:packagingOptions {

#android#gradle
(四)tensorflow2.0 - 实战稀疏自动编码器SAE

前文已经介绍完了tensorflow2.0自定义layer、model、loss function,本文将结合前述知识,搭建一个稀疏自动编码器SAE。先简单介绍稀疏自动编码器SAE,其架构如下图所示(图源网络,侵删),三层结构,输出层应尽量和输入层接近,其重点在于中间的隐藏层,隐藏层将数据进行了重新编码,这样做的目的是获得输入数据更好的数据表示。在普通自动编码器中,往往要求隐藏层元素个数要比输..

#python#tensorflow#深度学习
(一)tensorflow2.0 - 自定义layer

最近在用tensorflow2.0搭建一个简单的神经网络,虽然结构简单但是由于对自定义有要求,官方提供的layer和model不能满足要求,因此需要自行对layer、model、loss function进行自定义。由于tensorflow2.0发布不久,国内相关文章较少,我便决定写上这一系列文章。本文讨论tensorflow2.0中如何自定义layer。本文不讨论tensorflow1和2在..

#python#tensorflow#神经网络
module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'rmspropoptimizer'

tensorflow1.X的版本使用rmspropoptimizer的调用方式为tf.train.RMSPropOptimizer()然而去看新版官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers/RMSprop?version=stable当tensorflow2.X想使用该优化器时,其调用方式为:tf.opti..

#tensorflow#python
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