logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

vscode通过ssh远程配置c++编译及调试(多文件)

1、下载插件c/c++2、创建文件夹其中:cpp用来存放cpp源码fill用来存放生成的可执行文件include用来存放头文件test.cpp为主函数入口,放在最外面,方便点击。3、编写源代码在编写主函数之前,我们先来创建一个头文件和其对应的源文件:在include中创建一个名为test.h的头文件在cpp中创建一个名为te.cpp的与之对应的源文件这里之所以不将两者名字取为一样,主要是想在配置过

#c++#linux
ubuntu更换apt软件源(arm,amd)

使用root身份进入/etc/apt目录备份原软件源列表:cp sources.list sources.list.bak在这里软件源列表参考了以下这位博主的文章:Ubuntu ARM更改为国内源ubuntu 16.04 for arm 配置如下:deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial maindeb-src http://mirror

#linux#ubuntu
ubuntu查看电脑配置信息

1、查看电脑是32位还是64位:getconf LONG_BIT2、查看系统信息(包括系统版本)lsb_release -a或者:cat /etc/lsb-release3、查看系统架构Uname4、获取ubuntu版本:cat /etc/issue5、图形化界面查看硬件信息:cpu 、mem安装:sudo apt-get install hardinfo执行:hardinfo6、查看cpu信息:

#linux#ubuntu
10分钟教你部署腾讯云+frp

十分钟教你在腾讯云服务器上部署frp并快速实现内网穿透一、前言1. frp介绍:  FRP 是一个免费开源的用于内网穿透的反向代理应用,它支持 TCP、UDP 协议, 也为 http 和 https 协议提供了额外的支持。你可以粗略理解它是一个中转站,帮你实现 公网 ←→ FRP(服务器) ←→ 家庭内网 的连接,让内网里的设备也可以被公网访问到。二、配置说明1.所需环境:   (1)一台具有公网

深度学习之数据划分

使用步骤1.导入相关包:from sklearn.datasets import load_iris2.实例化对象:li = load_iris()返回一个字典格式的数据3.#获取特征值,也就是数据: print(li.data) #因为是字典也可以li[‘data’]4.#获取目标值:print(li.target)5. 获取描述信息:print(li.DESCR)结果1.数据输出2.目标输出其

vscode could not establish connection to linux The VS Code Server failed to start

解决方式1:通过超级终端连上对应服务器,删除当前用户根目录下的.vscode文件夹,然后重连即可。解决方式2:ctrl + shift + p搜索ssh kill然后kill目标主机上的server然后重新连接即可方式二、参考这位大佬的:参考文章...

#vscode
深度学习之数据划分

使用步骤1.导入相关包:from sklearn.datasets import load_iris2.实例化对象:li = load_iris()返回一个字典格式的数据3.#获取特征值,也就是数据: print(li.data) #因为是字典也可以li[‘data’]4.#获取目标值:print(li.target)5. 获取描述信息:print(li.DESCR)结果1.数据输出2.目标输出其

VS Code配置开发环境时出现“未定义标识符”

问题描述:VS Code中出现“未定义标识符”,可以右键“转到声明”,但会一直出现红色提醒。问题原因:VS Code intellisense不能自动找到需要的头文件路径,需要在用户设置中强制intellisense使用Tag Parser,递归方式检索头文件。解决方式:找到工程对应的settings.json,并复制以下两个语句,在其中配置使用Tag Parser方式。"C_Cpp.intell

#linux#json
c语言拷贝函数之memcpy与memmove

1. 先看函数原型memcpy(void * __restrict__ _Dst,const void * __restrict__ _Src,size_t _Size)memmove(void *_Dst,const void *_Src,size_t _Size)_Dst拷贝的目标地址_Src拷贝的源地址_Size拷贝的数据长度,以字节为单位2:区别分析    由上面1可知,两个函数间参数几乎

#算法
深度学习之数据划分

使用步骤1.导入相关包:from sklearn.datasets import load_iris2.实例化对象:li = load_iris()返回一个字典格式的数据3.#获取特征值,也就是数据: print(li.data) #因为是字典也可以li[‘data’]4.#获取目标值:print(li.target)5. 获取描述信息:print(li.DESCR)结果1.数据输出2.目标输出其

    共 15 条
  • 1
  • 2
  • 请选择