解决“磁盘已成功扩展。您必须从客户机操作系统内部对磁盘重新进行分区和扩展文件系统”。

linux 7.0系统 lvm + xfs 文件系统创建及磁盘扩展 1、查看可以的磁盘空间 # fdisk -l 磁盘 /dev/sda:32.2 GB, 32212254720 字节,62914560 个扇区 Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes 扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节 磁盘标签类型:dos 磁盘标识符:0x00030eb5 设备 Boot... 阅读详情
AI摘要

本文提供了一步一步的操作指南,用于解决 CentOS 7 图形化界面下磁盘扩展问题,并解决了拷贝镜像文件时遇到的卷容量不足问题。

解决“磁盘已成功扩展。您必须从客户机操作系统内部对磁盘重新进行分区和扩展文件系统”。

背景环境:centos7 图形化界面,以及解决拷贝磁盘镜像文件时,报images卷容量不足的问题。(非lvm)
(建议先了解一下lvm逻辑卷管理器以及磁盘的相关信息)

一、用df -Th我们可以看到对于我们新加的30G,sdb没有显示

[root@azhan ~]# df -Th
文件系统                类型      容量  已用  可用 已用% 挂载点
devtmpfs                devtmpfs  894M     0  894M    0% /dev
tmpfs                   tmpfs     910M     0  910M    0% /dev/shm
tmpfs                   tmpfs     910M   11M  900M    2% /run
tmpfs                   tmpfs     910M     0  910M    0% /sys/fs/cgroup
/dev/mapper/centos-root xfs        47G  5.2G   42G   11% /
/dev/sdb1               xfs        20G   20G   60K  100% /var/lib/libvirt/images
/dev/sda1               xfs      1014M  186M  829M   19% /boot
tmpfs                   tmpfs     182M   28K  182M    1% /run/user/0
/dev/sr0                iso9660   4.5G  4.5G     0  100% /run/media/root/CentOS 7 x86_64

二、编辑sdb

[root@azhan libvirt]# fdisk /dev/sdb
欢迎使用 fdisk (util-linux 2.23.2)。

更改将停留在内存中,直到您决定将更改写入磁盘。
使用写入命令前请三思。


命令(输入 m 获取帮助):p

磁盘 /dev/sdb:53.7 GB, 53687091200 字节,104857600 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节
磁盘标签类型:dos
磁盘标识符:0xd50178df

   设备 Boot      Start         End      Blocks   Id  System
/dev/sdb1            2048    41943039    20970496   83  Linux
/dev/sdb2        41943040   104857599    31457280   8e  Linux LVM

命令(输入 m 获取帮助):d
分区号 (1,2,默认 2):1
分区 1 已删除

命令(输入 m 获取帮助):d
已选择分区 2
分区 2 已删除

命令(输入 m 获取帮助):2
2: unknown command
命令操作
   a   toggle a bootable flag
   b   edit bsd disklabel
   c   toggle the dos compatibility flag
   d   delete a partition
   g   create a new empty GPT partition table
   G   create an IRIX (SGI) partition table
   l   list known partition types
   m   print this menu
   n   add a new partition
   o   create a new empty DOS partition table
   p   print the partition table
   q   quit without saving changes
   s   create a new empty Sun disklabel
   t   change a partition's system id
   u   change display/entry units
   v   verify the partition table
   w   write table to disk and exit
   x   extra functionality (experts only)

命令(输入 m 获取帮助):p

磁盘 /dev/sdb:53.7 GB, 53687091200 字节,104857600 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节
磁盘标签类型:dos
磁盘标识符:0xd50178df

   设备 Boot      Start         End      Blocks   Id  System

命令(输入 m 获取帮助):
命令(输入 m 获取帮助):
命令(输入 m 获取帮助):
命令(输入 m 获取帮助):n
Partition type:
   p   primary (0 primary, 0 extended, 4 free)
   e   extended
Select (default p): p
分区号 (1-4,默认 1):1
起始 扇区 (2048-104857599,默认为 2048):1
值超出范围。
起始 扇区 (2048-104857599,默认为 2048):
将使用默认值 2048
Last 扇区, +扇区 or +size{K,M,G} (2048-104857599,默认为 104857599):
将使用默认值 104857599
分区 1 已设置为 Linux 类型,大小设为 50 GiB

命令(输入 m 获取帮助):t
已选择分区 1
Hex 代码(输入 L 列出所有代码):8e
已将分区“Linux”的类型更改为“Linux LVM”

命令(输入 m 获取帮助):
命令(输入 m 获取帮助):w
The partition table has been altered!

Calling ioctl() to re-read partition table.
正在同步磁盘。

(因为sdb1不是lvm,所以我们不能直接扩容它)
所以我们先给images备个份,因为我们要删掉sdb的所有分区再重新创建,再要把sdb1的挂载点删了

[root@azhan ~]# cd /var/lib/libvirt/images
[root@azhan images]# ll
总用量 16257732
-rw-------. 1 root root 10739318784 10月  9 10:50 centos7.0.qcow2
drwx--x--x. 2 root root           6 9月  20 19:00 database
drwx--x--x. 2 root root          42 9月  20 19:10 ISO
-rw-------. 1 root root  5908594688 10月  9 11:18 vm2.img
[root@azhan images]# cd ..
[root@azhan libvirt]# cp -a images/ ~/
[root@azhan libvirt]# umount /var/lib/libvirt/images

三、然后用pvdisplay将物理分区初始化为物理卷

①[root@azhan libvirt]# pvcreate /dev/sdb1
  WARNING: Device for PV mdbNoI-VYP4-295p-85K1-OtQA-Ztfv-mkRqCF not found or rejected by a filter.
  WARNING: Device for PV mdbNoI-VYP4-295p-85K1-OtQA-Ztfv-mkRqCF not found or rejected by a filter.
  WARNING: Device for PV B23y4Y-Z1Ol-sC7S-LWpk-fBCS-iMPU-UGIyZ1 not found or rejected by a filter.
  Couldn't find device with uuid B23y4Y-Z1Ol-sC7S-LWpk-fBCS-iMPU-UGIyZ1.
  Can't open /dev/sdb1 exclusively.  Mounted filesystem?
  Can't open /dev/sdb1 exclusively.  Mounted filesystem?

我们会发现出现报错

②[root@azhan libvirt]# pvscan(扫描系统中所有硬盘的物理卷列表)
  WARNING: Device for PV mdbNoI-VYP4-295p-85K1-OtQA-Ztfv-mkRqCF not found or rejected by a filter.
  WARNING: Device for PV B23y4Y-Z1Ol-sC7S-LWpk-fBCS-iMPU-UGIyZ1 not found or rejected by a filter.
  Couldn't find device with uuid B23y4Y-Z1Ol-sC7S-LWpk-fBCS-iMPU-UGIyZ1.
  PV /dev/sda2   VG centos          lvm2 [<49.00 GiB / 4.00 MiB free]
  PV [unknown]   VG centos          lvm2 [<30.00 GiB / <30.00 GiB free]
  Total: 2 [78.99 GiB] / in use: 2 [78.99 GiB] / in no VG: 0 [0   ]

依旧会报错

③[root@azhan libvirt]# vgdisplay (列出所有卷组信息)
  --- Volume group ---
  VG Name               centos
  System ID
  Format                lvm2
  Metadata Areas        1
  Metadata Sequence No  5
  VG Access             read/write
  VG Status             resizable
  MAX LV                0
  Cur LV                2
  Open LV               2
  Max PV                0
  Cur PV                1
  Act PV                1
  VG Size               <49.00 GiB
  PE Size               4.00 MiB
  Total PE              12543
  Alloc PE / Size       12542 / 48.99 GiB
  Free  PE / Size       1 / 4.00 MiB
  VG UUID               OvMwRL-OvVK-IqAI-1vel-brvw-TVS0-xsGgza

④接下来我们要解决上面这个报错:

上面的pv unkonw device即需要卸载的物理卷,所以直接卸载。卸载命令:vgreduce –removemissing vg (vg即为centos)

[root@azhan libvirt]# vgreduce --removemissing centos
  Volume group "centos" is already consistent.

⑤blkid
复制**/dev/mapper/libvirt-disk01**的UUID
在这里插入图片描述

将其挂载到**/var/lib/libvirt/images**上
(详细看磁盘挂载那篇)

echo “UUID=23012212-8eb4-4e19-9781-03d3602c39a0” /var/lib/libvirt/images xfs     defaults        0 2  >> /etc/fstab

PS:/dev/mapper/libvirt-disk01
mapper,虚拟的磁盘设备或者非直接使用的磁盘设备,的设备文件路径
libvirt,自定义的逻辑卷卷组名 (vgs查看)
disk01,自定义的逻辑分区(卷)名

⑥我们再重复刚刚报错的命令

[root@azhan ~]# pvs
  PV         VG     Fmt  Attr PSize   PFree
  /dev/sda2  centos lvm2 a--  <49.00g 4.00m

[root@azhan ~]# pvdisplay
  --- Physical volume ---
  PV Name               /dev/sda2
  VG Name               centos
  PV Size               <49.00 GiB / not usable 3.00 MiB
  Allocatable           yes
  PE Size               4.00 MiB
  Total PE              12543
  Free PE               1
  Allocated PE          12542
  PV UUID               gJ7JnD-Fv8S-BNf9-z2NX-fM0s-59Qx-xJ5VUJ

[root@azhan ~]# vgdisplay
  --- Volume group ---
  VG Name               centos
  System ID
  Format                lvm2
  Metadata Areas        1
  Metadata Sequence No  5
  VG Access             read/write
  VG Status             resizable
  MAX LV                0
  Cur LV                2
  Open LV               2
  Max PV                0
  Cur PV                1
  Act PV                1
  VG Size               <49.00 GiB
  PE Size               4.00 MiB
  Total PE              12543
  Alloc PE / Size       12542 / 48.99 GiB
  Free  PE / Size       1 / 4.00 MiB
  VG UUID               OvMwRL-OvVK-IqAI-1vel-brvw-TVS0-xsGgza

[root@azhan ~]# pvcreate /dev/sdb1
WARNING: xfs signature detected on /dev/sdb1 at offset 0. Wipe it? [y/n]: y
  Wiping xfs signature on /dev/sdb1.
  Physical volume "/dev/sdb1" successfully created.

这时已经没有报错了

四、扩展VG,把我们刚刚的物理卷加到VG里

[root@azhan ~]# vgcreate libvirt /dev/sdb1
  Volume group "libvirt" successfully created

五、然后将VG里多余的空间加到libvirt里

[root@azhan ~]# lvcreate libvirt -l 12799 -n disk01
  Logical volume "disk01" created.

六、查看

[root@azhan ~]# fdisk -l

磁盘 /dev/sda:53.7 GB, 53687091200 字节,104857600 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节
磁盘标签类型:dos
磁盘标识符:0x000d9f95

   设备 Boot      Start         End      Blocks   Id  System
/dev/sda1   *        2048     2099199     1048576   83  Linux
/dev/sda2         2099200   104857599    51379200   8e  Linux LVM

磁盘 /dev/sdb:53.7 GB, 53687091200 字节,104857600 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节
磁盘标签类型:dos
磁盘标识符:0xd50178df

   设备 Boot      Start         End      Blocks   Id  System
/dev/sdb1            2048   104857599    52427776   8e  Linux LVM

磁盘 /dev/mapper/centos-root:50.5 GB, 50457477120 字节,98549760 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节


磁盘 /dev/mapper/centos-swap:2147 MB, 2147483648 字节,4194304 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节


磁盘 /dev/mapper/libvirt-disk01:53.7 GB, 53682896896 字节,104849408 个扇区
Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes
扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节
I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节

七、最后看一眼挂载文件的配置

[root@azhan ~]# blkid /dev/mapper/libvirt-disk01
/dev/mapper/libvirt-disk01: UUID="23012212-8eb4-4e19-9781-03d3602c39a0" TYPE="xfs"
[root@azhan ~]# vi /etc/fstab
[root@azhan ~]# mount -a (让刚刚挂载的生效)

在这里插入图片描述

八、再看一眼

[root@azhan ~]# df -Th
文件系统                   类型      容量  已用  可用 已用% 挂载点
devtmpfs                   devtmpfs  894M     0  894M    0% /dev
tmpfs                      tmpfs     910M     0  910M    0% /dev/shm
tmpfs                      tmpfs     910M   11M  900M    2% /run
tmpfs                      tmpfs     910M     0  910M    0% /sys/fs/cgroup
/dev/mapper/centos-root    xfs        47G   26G   22G   54% /
/dev/sda1                  xfs      1014M  186M  829M   19% /boot
tmpfs                      tmpfs     182M   12K  182M    1% /run/user/42
tmpfs                      tmpfs     182M     0  182M    0% /run/user/0
/dev/mapper/libvirt-disk01 xfs        50G   33M   50G    1% /var/lib/libvirt/images
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AI智能体在化学中的伦理问题:7个案例,架构师如何应对?

AI在化学中的应用早已不是新鲜事:药物发现中用AI预测分子活性(比如AlphaFold预测蛋白质结构)、化工生产中用AI优化合成路线(降低成本30%+)、材料研发中用AI设计新型电池材料(缩短研发周期5年)……但随着AI从“辅助工具”升级为“自主决策智能体”(比如能自动调整反应条件的“化学机器人”),伦理风险开始从“潜在隐患”变成“真实事故”。AI在化学中会踩哪些伦理“坑”?(用案例具象化)这些“坑”的底层逻辑是什么?(从技术到价值观的链条)架构师能做什么?

AI 算法实战派 1362

扩展虚拟机的“磁盘容量”

扩展VMware虚拟机的ubuntu系统“磁盘容量”(需下载软件) Vm虚拟机扩展Ubuntu系统磁盘空间 前言 一般我们在安装虚拟机时都会选择默认的20G磁盘空间,但是一旦需要搭建一两个交叉编译环境后,20G的空间就无法满足了,我就是出现了这样的情况,所以也在这里建议大家,如果需要在虚拟机上搭建比较复杂的环...

吴甜甜的技术博客 4226

【WorkBuddy专栏52】Codex与WorkBuddy生态适配、用户争夺与未来走向(下)

【WorkBuddy专栏52】Codex与WorkBuddy在中国大陆的发展——生态适配、用户争夺与未来走向(下)

AI人人懂 679

【Pytorch实战教程】基于RML2018的融合网络分类 | LSTM网络和ResNet网络融合 | 含数据集的处理

这段代码是从原始数据中读取所选择的数据,画出星座图,并将星座图保存本地,然后将IQ数据保存成mat文件,将图片数据读取之后保存为npy文件,方便后续融合网络使用。

若北辰 928

Ubuntu 18.04 ——— 扩展磁盘空间

Ubuntu 18.04 ——— 扩展磁盘空间写在前面开始扩容1. 关闭客户机电源,关闭虚拟机:2. 删除所有的快照(这需要十几分钟时间)3. 设置磁盘大小后点击扩展4. 打开我的计算机Ubuntu,打开终端安装gparted:5. 选中主分区/dev/sda1,单击右键,选中Resize/Move重新分配主分区空间大小6. 创建扩展分区7. 创建逻辑分区8. 完成逻辑分区和扩展分区的创建后,此时点击应用(绿色√)9. 更新UUID10. 此时查看磁盘空间,容量已扩展 写在前面 现在在Ubuntu中装了好

曾记否@ 8925

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

vmware磁盘已成功扩展,从操作系统内部对磁盘进行重新分区

disk

qq_38963393的博客 2931

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

Vm虚拟机扩展Ubuntu系统磁盘空间

Vm虚拟机扩展Ubuntu系统磁盘空间 前言 一般我们在安装虚拟机时都会选择默认的20G磁盘空间,但是一旦需要搭建一两个交叉编译环境后,20G的空间就无法满足了,我就是出现了这样的情况,所以也在这里建议大家,如果需要在虚拟机上搭建比较复杂的环境的话,一般给虚拟机50G的内存空间较合适。 这里是我的Ubuntu系统下现在的空间大小:   一旦达到97%左右,系统会警告磁盘空间不足,在我的台...

逍遥游的博客 2万+

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

VMware给Ubuntu扩展磁盘空间

一般我们在安装虚拟机时都会选择默认的20G磁盘空间,但是一旦需要搭建一两个交叉编译环境后,20G的空间就无法满足了,我就是出现了这样的情况,所以也在这里建议大家,如果需要在虚拟机上搭建比较复杂的环境的话,一般给虚拟机50G的内存空间较合适。 这里是我的Ubuntu系统下现在的空间大小: 一旦达到97%左右,系统会警告磁盘空间不足,在我的台式机上我已经扩展过了,今天扩展我的笔记本上的虚拟机,以此提...

JHDYY的博客 1358

【Ubuntu磁盘扩展】VMware下对Ubuntu扩展磁盘大小

前言:对于VMware下的Ubuntu使用过程中,由于存储的数据不断增大,安装时设定的磁盘大小不够用了,需要进一步为该虚拟机扩展使用的硬盘大小。参考博文成功实现扩展,下面记录下扩展的步骤。

xiaoyuuuuuya的博客 3981
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Chensay.
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