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centos7开机出现try again to boot into default maintenance give root password for maintenance...

开启centos7出现下面两句话,然后直接输出root密码,就可以登录,但是登录后,发现一些文字显示出来的是乱码try again to boot into default maintenancegive root password for maintenance解决方法: 先登录到root用户下输入 ...

#运维#操作系统
PowerDesigner安装教程(含下载+汉化+破解)

软件版本:Sybase PowerDesigner 16.5准备工作:需要下载以下3个文件,我直接把下面3个文件放到百度网盘中。如有失效,请留言或直接联系我!1、PowerDesigner.exe:安装文件2、pdflm16.dll:破解文件3、PowerDesigner汉化文件下载地址:1、安装文件 链接:https://pan.baidu.com/s/...

求解二次规划问题——外点罚函数法/内点罚函数法

外点罚函数法做法就是在可行域之外设置障碍,可解决等式和不等式约束问题,但求出的最优解往往不在可行域内。将约束条件转化成函数表达式的一部分,使新的函数式变为无约束的二次规划问题:约束条件转换:将等式和不等式转换后的式子融合:算法步骤:1 确定初始点x0,初始罚银子Mk(可取M1=1),设置精确度2 用解析法或者其他方法求解驻点,得到x3 当Mk*p(x)...

#python#java
保姆级教程:在Ubuntu 20.04/22.04上搞定禾赛Pandar系列激光雷达ROS驱动(含常见错误排查)

本文提供在Ubuntu 20.04/22.04系统上安装禾赛激光雷达ROS驱动的详细教程,涵盖从系统配置、依赖安装到驱动编译和RViz可视化的全流程。特别针对常见错误如libpcap-dev版本冲突、catkin_make编译报错等提供解决方案,帮助用户快速部署Pandar系列激光雷达并实现稳定运行。

从UJIIndoorLoc数据集实战:用Scikit-learn构建你的第一个WiFi指纹定位模型

本文通过UJIIndoorLoc数据集实战,详细介绍了如何使用Scikit-learn构建WiFi指纹定位模型。从数据预处理、特征工程到模型训练与优化,全面解析室内定位技术的实现过程,帮助开发者快速掌握这一关键技术,适用于商业综合体、机场等大型建筑的定位需求。

深入TMS320F28379D双核时钟:CPU1与CPU2的时钟域隔离与协同配置详解

本文深入解析TMS320F28379D双核DSP的时钟系统设计,详细阐述CPU1与CPU2时钟域的隔离与协同配置方法。从寄存器级操作到实际应用场景,提供完整的时钟配置方案,包括双核异步时钟设置、低功耗协同策略及性能优化技巧,帮助开发者充分发挥双核处理器的并行处理能力。

从Docker容器内存限制到K8s资源请求:搞懂VSS/RSS/PSS/USS,让你的应用部署不‘爆仓’

本文深入解析VSS、RSS、PSS、USS四大内存指标在Docker和Kubernetes环境中的应用差异,帮助开发者精准设置容器内存限制。通过对比各指标特性及实际案例,提供避免OOM的最佳实践方案,包括基准测试方法、监控体系设计和高级调优技巧,显著提升资源利用率并降低OOM风险。

机器学习A/B测试:原理、实践与避坑指南

A/B测试是机器学习模型验证的核心方法,通过对比实验组和对照组的数据差异,科学评估算法改进效果。其技术原理基于假设检验和流量分割,能有效解决离线评估与线上表现的GAP问题。在推荐系统、广告投放等场景中,A/B测试可规避指标孤岛和线上环境不可预测性两大风险。本文结合电商平台和内容推荐的工业案例,详解流量分层、贝叶斯统计等进阶方法,并分享实时熔断、CUPED校正等工程实践。对于算法工程师而言,掌握正交

#机器学习
vnStat进阶玩法:监控Docker容器独立流量,并接入Prometheus+Grafana做可视化看板

本文详细介绍了如何使用vnStat监控Docker容器的独立网络流量,并将其接入Prometheus和Grafana实现可视化看板。从vnStat容器部署、特定容器流量监控配置,到Prometheus数据采集和Grafana仪表板设计,提供了一套完整的容器级流量监控解决方案,助力运维人员实现精细化网络管理。

基于深度学习的自动标记工具:从原理到工程实践

自动标记是信息检索与知识管理中的关键技术,其核心原理是通过算法模型自动分析非结构化数据(如文本、图像)的内容,并为其生成描述性的标签或元数据。从技术实现角度看,这通常涉及特征提取与模型推理两大步骤:利用预训练模型(如BERT、ResNet)将原始数据转化为高维语义向量,再通过分类、匹配或生成式方法输出标签。该技术的核心价值在于将人力从繁琐、重复的手工标记工作中解放出来,极大提升了数据整理、归档和后

#深度学习
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