墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
544平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
<<<第一单元练习题>>>
1.用student用户登陆系统图形界面
2.打开一个bash
3.修改student的密码，把密码更新成”T3st1ngtlme”(主机字母和数字)
4.显示当前系统时间
5.显示当前系统时间，显示格式为：”小时:分钟:秒 AM/PM”（AM/PM为上下午标识）
6.显示“/usr/bin/clean-binary-files”的文件类型
7.统计“/usr/bin/clean-binary-files”的文件大小
8.用快捷方式在shell中调用已经执行过的第4条命令
9.用快捷方式执行最近一条含有”date”关键字的命令
深入理解 Linux systemd 单元类型及配置详解
在Linux系统中，systemd是一种强大的初始化系统和服务管理工具，它通过**单元（Unit）**来管理服务、文件系统、设备等。systemd支持多种单元类型，如服务单元（）、目标单元（）、挂载单元（）、设备单元（）、计时单元（）。本文将全面介绍这些单元的用途、常用配置项及实际应用场景。服务单元用于管理系统服务，例如或。主要负责定义服务的启动、停止、重启行为。Type= 指定服务类型：ExecStart= 指定启动服务的命令。ExecStop= 定义停止服务的命令。Restart= 定义服
[课后习题]C Primer Plus【第六版】编程练习 第一章
你刚被MacroMuscle有限公司聘用。该公司准备进入欧洲市场，需要一个把英寸单位转换为厘米单位(1英寸=2.54厘米)的程序。该程序要提示用户输入英寸值。你的任务是定义程序目标和设计程序。 #include<stdio.h> #define cm 2.54//宏定义 英寸转换厘米 int main(void) { float inch = 1.0;//英寸 printf("请输入英寸值:"); scanf_s("%f", &inch); printf("%.3f英寸.
RS485自动方向芯片THVD1426实测：设备级联接线要点与避坑指南
RS485是工业现场最经典的总线通信方式之一，其半双工特性决定了收发器必须频繁切换发送与接收方向。传统方案依赖MCU的GPIO或UART的RTS进行方向控制，不仅增加软件负担，在高波特率下还容易出现首字节丢失、波形劣化等隐患。自动方向芯片通过内部状态机监测TXD电平跳变并自动驱动总线，将方向切换逻辑彻底封装，大幅简化了电路设计与固件开发，特别适合设备级联、Modbus轮询等单主多从应用场景。本文以TI的THVD1426为例，详细分析其自动方向检测原理、总线负载计算、终端电阻与偏置电阻的取值方法，并结合80米
linux命令学习笔记一
linux命令 linux date linux wc linux脚本
超好用的Linux习题题库
NEW RHEL7题库，一些关于Linux操作的题目的题库，适用于新手学习和巩固知识
linux学习选择题
linux考试，笔试选择题联系。系统运维，linux考试题目大全，学习选择题目，题库
C Primer Plus第一章 初识C语言
C Primer Plus(第六版)第一章 参考答案和记录
CCS20实战入门：第一个工程搭建示例
通过实际操作演示如何在ccs20中创建并配置首个开发项目，涵盖环境设置与基础调试步骤，帮助新手快速上手ccs20集成开发环境，提升嵌入式开发效率。
Linux-第一单元练习
第一单元练习 1.用student用户登陆系统图形界面 student登陆 密码为student 2.打开一个bash 3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字) 4.显示当前系统时间 5.显示当前系统时间，显示格式为："小时:分钟:秒 AM/PM"（AM/PM为上下午标识） 6.显示“/
全志D1s RISC-V开发板硬件设计与Linux启动全流程解析
RISC-V架构是当前国产嵌入式处理器演进的核心方向，其启动流程涵盖从BootROM、SPL到U-Boot及Linux内核的多级引导机制。理解该流程需掌握DDR初始化、设备树适配、电源时序控制等底层原理，技术价值在于构建可追溯、可调试、可量产的最小可行系统（MVS）。典型应用场景包括边缘AI推理终端、工业HMI和轻量级网关等对成本与开源性敏感的领域。本文以全志D1s平台为载体，深入剖析基于玄铁C906内核的RISC-V SoC在真实硬件上的启动验证、电源完整性设计与Linux全链路开源实践。
5分钟搞定Unity+Visual Studio开发环境配置（含C#游戏开发工作负载）
本文提供了一份详细的Unity与Visual Studio开发环境配置指南，帮助开发者在5分钟内完成C#游戏开发工作负载的设置。从Unity Hub安装到Visual Studio关键组件选择，再到常见问题排查，全面覆盖环境搭建的各个环节，显著提升游戏开发效率。
Linux学习 第一单元练习题
>> 1.用student用户登陆系统图形界面 2.打开一个bash 3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字) 4.显示当前系统时间 5.显示当前系统时间，显示格式为："小时:分钟:秒 AM/PM"（AM/PM为上下午标识） 6.显示“/usr/bin/clean-binary-files”的文件类型
Cadence psspxf实战：手把手教你仿真250MHz环形VCO的电源抑制比（附Verilog代码）
本文详细介绍了使用Cadence psspxf仿真器对250MHz环形VCO的电源抑制比(PSRR)进行仿真的全流程。从环形VCO的设计原理、Verilog代码实现，到Cadence环境配置、仿真参数设置，再到结果分析与优化技巧，提供了完整的实战指南。特别适合电路设计工程师学习如何评估和优化VCO的抗电源噪声能力。
LINUX REDHAT第一单元练习题
1.用student用户登陆系统图形界面用命令gnome-session-quit --force 注销当前界面 进入登陆界面 点击student用户 然后输入密码 即可登陆2.打开一个bash鼠标右健弹出窗口中选择 Open in Terminal3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字)root用户：输入命令passwd stu...
libopus 实现pcm 编码到opus
opus 是一种音频格式，常用于语音通话、视频会议中。最近做了个pcm 到opus 的编码，踩了不少坑，特此记录一下。
在MacBook上直接跑Windows Server 2022：一个开发者的真实踩坑与配置全记录
本文详细记录了在MacBook上原生运行Windows Server 2022的完整流程与优化技巧。通过Boot Camp实现非虚拟机安装，开发者可以充分利用Mac硬件性能，搭建高效的本地开发环境，特别适合需要测试跨平台应用和服务器功能的场景。文章涵盖驱动处理、分区策略、Docker配置等关键步骤，为技术极客提供实用指南。
linux第一单元检测二,LINUX REDHAT第一单元练习题(示例代码)
1.用student用户登陆系统图形界面用命令gnome-session-quit --force 注销当前界面 进入登陆界面 点击student用户 然后输入密码 即可登陆2.打开一个bash鼠标右健弹出窗口中选择 Open in Terminal3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字)root用户：输入命令passwd studentstudent...
携程机票数据爬取实战：使用 Python 获取携程网机票信息
通过本篇博客，我们详细介绍了如何使用 Python 爬取携程网的机票信息，涉及了静态网页爬取（使用 Requests 和 BeautifulSoup）和动态网页爬取（使用 Selenium）两种方法。通过获取的数据，我们不仅能够进行票价分析，还可以构建更为复杂的预测模型或趋势分析工具。爬虫技术不仅能够帮助我们收集有价值的数据，还能够为商业决策提供数据支持。在实际应用中，我们可以结合更多的分析方法，如自然语言处理、图像处理等，进一步提升数据的价值。
Linux学习第一单元练习题--关于虚拟机控制以及基础操作
###第一单元练习题 1.用student用户登陆系统图形界面 ～～～～～～～～～～～～～ 在真机终端进行虚拟机的控制 [kiosk@foundation98 Desktop]$ rht-vmctl start desktop ##打开虚拟机desktop Starting desktop. [kiosk@foundation98 Desktop]$ rht-vmctl vie
《YOLOv8：从入门到实战》专栏介绍 & 专栏目录
本专栏涵盖了丰富的YOLOv8算法从入门到实战系列教程，专为学习YOLOv8的同学而设计，堪称全网最详细的教程！🌈🌈🌈
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
红帽linux改变窗口拉动条,LINUX REDHAT第一单元练习题
1.用student用户登陆系统图形界面用命令gnome-session-quit --force 注销当前界面 进入登陆界面 点击student用户 然后输入密码 即可登陆2.打开一个bash鼠标右健弹出窗口中选择 Open in Terminal3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字)root用户：输入命令passwd studentstudent...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Linux 学习 第一单元
第一章 Linux 基础知识及虚拟机介绍 一、Linux系统的虚拟机控制 1. 打开操作：打开Linux终端terminal—>输入rht->vmctl start desktop 此时将会运行虚拟机但不显示。若继续输入rht->vmctl start desktop 则会报错。 显示操作：终端输入rht-vmctl
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Linux第一阶段练习
etc/passwd 文件中，用户 etta 的记录为 etta❌1000:1000::/home/etta:/bin/sh，其中 1000 代表 ______ 和 ______。（3）永久生效：修改 /etc/default/locale 或 /etc/locale.conf，添加 LANG=“zh_CN.UTF-8” 并重启。（2）将文件 /etc/passwd 复制到 /tmp/a/b/c 目录，并保留原文件的权限；（3）查看 /tmp/a/b/c/passwd 文件的最后 3 行内容。
第一单元练习题
>> 1.用student用户登陆系统图形界面 2.打开一个bash 3.修改student的密码，把密码更新成"T3st1ngtlme"(主机字母和数字) 4.显示当前系统时间 5.显示当前系统时间，显示格式为："小时:分钟:秒 AM/PM"（AM/PM为上下午标识） 6.显示“/usr/bin/clean-binary-files”的文件类型 7.统计“/usr/bin/clea
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1678
扫一扫
