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

ubuntu安装A卡驱动

ubuntu安装A卡驱动1:sudo apt-get install build-essential cdbs dh-make dkms execstack dh-modaliases fakeroot libqtgui4;2:sudo apt-get install fglrx fglrx-amdcccle3:If you are using the x86_64 arch...

ubuntu 16.04 sudo nopasswd

修改sudoers配置文件:~$ sudo vi /etc/sudoers在文件末尾添加需要sudo输入密码的user:[user] ALL=NOPASSWD:ALL表示sysadmin这个组在进行apt-get和aptitude时不需要进行sudo操作:%sysadmin ALL=NOPASSWD: /usr/bin/apt-get, /usr/bin/aptitude转载于:h...

应用程序-特定 权限设置并未向在应用程序容器 不可用SID

应用程序-特定 权限设置并未向在应用程序容器 不可用SID(不可用)中运行的地址LocalHost(使用LRPC)中的用户NT SERVICE\SQLSERVERAGENT SID(s-1-5-80-344959196-2060754871-2302487193-2804545603-1466107430)授予针对CLSID为{FDC3723D-1558-4BA3-92D4-42C430735..

linux之misc及使用misc创建字符设备

1:linux字符设备及udev1.1字符设备字符设备就是:一个一个字节来进行访问的,不能对字符设备进行随机读写。简单字符设备创建实例如下:[cpp] view plain copy print?#include<linux/module.h>#include<linux/kernel.h>#include&l...

#操作系统#嵌入式#数据结构与算法
容器云----docker-registry+docker-registry-web(镜像仓库+镜像仓库管理界面)

容器云----docker-registry+docker-registry-web(镜像仓库+镜像仓库管理界面)一.配置环境下载仓库镜像docker pullregistry:registrydocker pullhyper/docker-registry-web配置主机名解析vim /etc/hostsdocker-registry 172.22.6....

#运维#开发工具
在notepad++中使用正则匹配功能(一-龥!-~) 中文[利刃篇]

  用正则时间越久,人就越懒,就越知道正则的强大。正则,不只是在代码里用到,在字符查找是也会用到,学会适当使用正则,将会使你的工作事办功倍!但是,中文却是一个砍,不容易过。于是在用notepad++,也用正则去查找,挺爽的,正则规则,不能加//类似的分隔符,区分大小写,请勾选界面勾选框。其他基本和正则的符号一致!  网友原话:我刚在在notepad++中试过了,貌似它的正则...

#php#java
关于运行“基于极限学习机ELM的人脸识别程序”代码犯下的一些错误

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序感谢文章主的分享我的环境是win10anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30)tensorflow-gpu 1.1.0python 3.6.21. 直接运行代码块,提示“未知引用 import hpelm"这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致...

#人工智能#python
强化学习(基本概念)

概述强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习的一个重要分支。在强化学习中,包含两种基本的元素:状态与动作,在某个状态下执行某种动作,这便是一种策略,学习器要做的就是通过不断地探索学习,从而获得一个好的策略。例如:在围棋中,一种落棋的局面就是一种状态,若能知道每种局面下的最优落子动作,那就攻无不克/百战不殆了~若将状态看作为属性,动作看作为标记,易知:监督...

#人工智能#数据结构与算法
数据挖掘算法:关联分析二(Apriori)

二.Apriori算法    上文说到,大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步:  频繁项集产生,其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集,称为频繁项集(frequent itemset)。  规则产生,其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则,称为强规则(strong rule)。通常频繁项集的产生所需的计算远大于规则产生的计算花销。  我们...

#数据库#数据结构与算法
数据挖掘概念与技术14--Star-Cubing

1.产生的原因             为了集成自顶向下立方体计算类Apriori剪枝和自底向上多维聚集的两个优点而设计。算法在一个称为星树的数据结构上进行操作,对该数据结构进行无损数据压缩,从而降低计算的事件和内存需求量。2.共享维剪枝  如果共享维A的值a1,不满足冰山条件,则以a1CD/a1为根的整颗子树(包括a1CD/a1C,a1D/a1,a1/a1)都可以剪枝,因为...

#数据结构与算法
    共 17 条
  • 1
  • 2
  • 请选择