<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Hey___Man的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Hey___Man]]></copyright><item><title><![CDATA[树莓派4B搭建Docker环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/123154565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/123154565</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sat, 26 Feb 2022 19:52:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[系统安装
系统下载
树莓派官方操作系统下载页面：https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/。
Ubuntu官方树莓派操作系统下载页面：https://cn.ubuntu.com/download/raspberry-pi。
根据需要下载即可。
实测，树莓派4B安装Ubuntu 18 会报错。推荐安装Ubuntu 20 Server版。
系统烧录
树莓派官方烧录软件下载页面：https://www.raspberrypi.com/softwa]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[EdgeX 2.x 环境配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/122463620</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/122463620</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Wed, 12 Jan 2022 22:12:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[环境配置
安装 Docker引擎
使用仓库在x86_64架构、Ubuntu系统中安装Docker引擎，步骤如下：
\\ 更新apt
sudo apt-get update

\\ 设置apt通过HTTPS使用远程仓库
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release     

\\ 添加Docker官方GPG钥匙
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[EdgeX Foundary 2.1Jakarta版官方文档中文翻译]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/122411358</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/122411358</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Mon, 10 Jan 2022 15:22:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于机器翻译，部分翻译有修订，不清楚的地方请参阅官方文档。
引言
EdgeX Foundry是一个开源的、供应商中立的、灵活的、可互操作的、位于网络边缘的软件平台，与设备、传感器、执行器和其他物联网对象的物理世界进行交互。
简单地说，EdgeX是边缘中间件——服务于物理传感和驱动“事物”与我们的信息技术(IT)系统之间。
EdgeX平台能够并且鼓励快速增长的物联网解决方案提供商社区，在可互操作的组件生态系统中，合作，以减少不确定性，加快上市时间，以及促进规模。
通过引入这种急需的互操作性，EdgeX可以更容]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数值优化综述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/120784844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/120784844</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Fri, 15 Oct 2021 15:48:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本概念
数值优化问题的一般形式如下：
minx⃗f0(x⃗)s.t.fi(x⃗)≤0,i∈I={1,2,…,m}hi(x⃗)=0,i∈E={1,2,…,p}x⃗∈Rn
\begin{aligned}
min_{\vec{x}} &amp;\quad f_{0}(\vec{x}) \\
s.t. &amp;\quad f_{i}(\vec{x}) \leq 0, i\in\mathcal{I}=\{1,2,\dots,m\} \\
    &amp;\quad h_{i}(\vec{x}) = 0, i\i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB 数据拟合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/116333683</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/116333683</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sat, 01 May 2021 22:05:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[MATLAB 数据拟合
准备数据
准备原始数据，写入csv文件。
MATLAB载入数据
data = csvread('dataset.csv', R1, C1)			% 读取数据，help csvread获取csvread函数用法
data_x = data[:, 1]								% 获取自变量
data_y = data[:, 2]								% 获取因变量	 

此时，数据已经存入工作空间。
cftool工具拟合
cftool											% 使用cftool工具

cftool工作界]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[latex 模板使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115873433</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115873433</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Mon, 19 Apr 2021 20:21:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[投递论文要求使用会议或者期刊相对应的模板，这里以Elsevier的论文模板为例说明一下如何使用这些模板。
下载模板
搜索进入会议或者期刊官网，找到其中的Guide for Authors或者Call for paper之类的页面，在该页面一般会有模板下载链接，以及模板使用说明。
Elsevier的论文模板链接为https://www.elsevier.com/authors/policies-and-guidelines/latex-instructions,截图如下。

模板说明
模板中，一般包含四类文件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文检查报“字体未嵌入”解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115861156</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115861156</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Mon, 19 Apr 2021 11:43:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[投递论文的一个常见步骤是检查论文格式上的兼容性（正确性），EDAS上的检查工具、IEEE PDF eXpress系统等都会对论文进行检查，其中一个常见错误是字体未嵌入，如“The font Helvetica is not embedded.”
原因
出现该错误的原因是利用Matlab画图并导出pdf时，文件中没有嵌入该字体（如下图），如果将该文件直接插入到论文中，论文便没有嵌入该字体，导致报错。

解决办法

针对论文中的每一幅图所对应的文件，查看其字体，找出错误的文件（有未嵌入字体的文件）。
打印该文件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu16 安装GPU版TensorFlow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115290566</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/115290566</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sun, 28 Mar 2021 23:39:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu16 安装GPU版TensorFlow
安装GPU驱动
ubuntu-drivers devices                  # 查看支持的nvidia驱动版本
sudo apt-get purge nvidia*              # 删除当前的nvidia驱动
sudo apt-get install nvidia-430         # 安装固定版本的nvidia驱动

安装Anaconda
从Anaconda官网下载安装即可。
conda create --name]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows系统下TensorFlow-GPU 安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114990626</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114990626</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Thu, 18 Mar 2021 20:59:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Windows系统下TensorFlow-GPU 安装
首先，GPU要能支持TensorFlow；其次，重要事情说三遍，慎重选择版本！慎重选择版本！慎重选择版本！！！这里的版本，包括Python版本、TensorFlow版本、cuda版本、cuDnn版本。
版本之间的关系参考Build from source on Windows，部分截图如下：

安装anaconda
使用anaconda安装运行环境
创建好虚拟环境，安装常见包，包括numpy、tensorflow、matplotlib。
安装cuda
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TensorFlow 2.x 基础总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114932098</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114932098</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Wed, 17 Mar 2021 15:15:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[TensorFlow 2.x 基础总结
TensorFlow 是面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）上，所有的运算操作（Operation，简称OP）都是基于张量对象进行的。
数据类型
基本数据类型，包括数值类型、字符串类型和布尔类型。
数值类型
x = tf.constant(1, dtype=tf.float64)    # 标量，维度为0的张量
x = tf.constant([1,2,3])                # 向量，维度为1的张量
x = tf.const]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TensorFlow 2.x中shuffle函数和batch函数调用顺序影响]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114922090</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114922090</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Wed, 17 Mar 2021 11:42:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[TensorFlow 2.x中shuffle函数和batch函数调用顺序影响
探究TensorFlow 2.x版本中，shuffle函数和batch函数调用顺序对训练过程中随机取样结果的影响。
先shuffle，再batch
代码如下：
import tensorflow as tf

x_train = tf.range(0, 10)
y_train = tf.range(5, 15)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_tra]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python NumPy库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114602691</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/114602691</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Tue, 09 Mar 2021 21:37:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python NumPy库
简介
NumPy是一个功能强大的Python库，名字源于Numerical和Python，主要用于对多维数组执行计算。由于大多机器学习算法本质上是在对向量、矩阵、张量（多维数组）进行操作，学习并熟练使用NumPy对于实践机器学习算法非常重要。
NumPy 数组
NumPy对Python数组（列表list）进行扩展，提供了称为NumPy数组的对象，并提供了大量的函数和计算符，帮助我们快速编写各种类型计算的高性能代码。
创建数组
arr = np.array([1,2,3,4]) #]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CPU变频工具包cpufrequtils]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/107285365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/107285365</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sat, 11 Jul 2020 15:20:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[CPU变频
引言
在云计算模式下，各种应用的爆发式增长，对数据中心的性能提出了更高的要求，数据中心的规模和数量不断增加，但也带来了严重的能耗管理问题。数据中心的节能问题成为研究热点之一。
数据中心的节能方法包括计算设备节能和冷却系统节能。而在计算设备节能中，有一种使用较为广泛的节能技术，即动态调频调压技术（Dynamic Voltage Frequency Scaling，DVFS），通过调节CPU频率来调节CPU功率，达到节能的目的。
这里介绍CPU变频工具包cpufrequtils及其使用方法。
cpu]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kali Linux 初探]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/100640454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/100640454</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sun, 08 Sep 2019 22:07:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kali Linux 初探
简介
Kali Linux 是基于Debian的Linux发行版，于2019年3月发布，前身是BackTrack。与其他Linux发行版最大的不同之处在于，Kali Linux 预装了众多黑客工具，包括14大类、300多个安全测试和渗透软件，例如NMap、Wireshark、Kismet等等。可以说，其他OS是防御性操作系统，而Kali Linux是攻击性操作系统，因而...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pktgen——the packet generator within linux kernel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/98215294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/98215294</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Fri, 02 Aug 2019 17:35:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[简介
pktgen是Linux内核内置的好性能测试工具，是当前测试网卡发送速率的最好工具，也可以用来构造包来测试其他网络设备，尤其是测试使用Linux网络协议栈的路由器和交换机。由于pktgen是内核内置的，使用内核空间，所以它可以达到高带宽、高发包速率，以此更好地测试路由器、交换机和其他网络设备。
准备工作
运行pktgen有两种方式：

在内核空间运行程序
作为模块加载使用

推荐将其作为模块...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows环境下的Github配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/95218400</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/95218400</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Tue, 09 Jul 2019 18:08:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Windows环境下使用github，在此记录下配置方式，以便将来之需。
git工具安装
git的官网地址为https://git-scm.com/，点击下载windows版本即可。

下载完成后，双击安装，安装过程参数选择视个人而定。
git GUI客户端安装
git的GUI客户端有很多种，https://www.cnblogs.com/ups216/p/5603199.html介绍了几种相关...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Latex 中文排版 段首缩进问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/90057172</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/90057172</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Fri, 10 May 2019 14:08:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[方法很简单，只需要在 \begin{document} 下添加 \CJKindent即可，如下所示：
\documentclass[a4paper,UTF8,titlepage]{report}

\usepackage{ctex}		% 中文支持
\raggedright					% 防止右边过界

\begin{document}
\CJKindent					% 段首缩进

% ------...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Latex for Beginners学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/88937341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/88937341</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Sun, 31 Mar 2019 22:39:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近开始使用latex，学习《Latex for Beginners》，记了一些笔记，在此分享一下。
第一章 介绍
第二章 文档结构
\documentclass[]{}  % 所有.tex以此开头，[]内为参数，{}内为类别
% ... 在此定义全局参数，引入包,如下：
\usepackage{color}
\title{My Title}
\author{My Name}
\data{\tod...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python爬虫常用知识笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/83579127</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/83579127</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Wed, 31 Oct 2018 11:44:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[BeautifulSoup类的基本元素




基本元素
说明




Tag
标签最基本的信息组织单元，分别用&amp;lt;&amp;gt;和&amp;lt;/&amp;gt;开头结尾


Name
标签的名字，格式为Tag.name，如p.name


Attributes
标签的属性，字典组织类型，格式为Tag.attrs


NavigableString
标签内非属性字符串，即&amp;lt;&amp;gt;和&amp;lt;/&amp;gt;之间...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[各种排序算法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/82491899</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hey___Man/article/details/82491899</guid><author>Hey___Man</author><pubDate>Fri, 07 Sep 2018 10:00:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[排序问题是最常见的问题之一，解决该问题的算法也有许多种，简单排序算法包括选择排序、插入排序、冒泡排序等，高级排序算法包括归并排序、快速排序、推排序等等。它们的时间复杂度、空间复杂度以及稳定性见下表。 
 
 以下是对选择排序、插入排序、冒泡排序、快速排序、归并排序的实现。



/**
 * @ Author     ：Cao Tuo
 * @ Date       ：Created in 16:...]]></description><category></category></item></channel></rss>