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
200+累计阅读
222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
bin：存放二进制的可执行文件
sbin：存放二进制的可执行文件，只有root才能访问
boot：存放开机使用的配置文件
etc：存放系统配置文件
usr：用于存放共享的系统资源
home：存放用户文件的根目录
root：超级用户的目录
dev：用于存放设备文件
lib：存放根本文件系统中的程序运行所需要的共享库和内核模块
mnt：系统管理员安装临时系统的安装点
tmp：用于存放各种临时文件
var：用于存放运行时需要改变数据的文件
srv：存放服务所需的文件
注意：根目录与开机有关，开机过程中仅有根目录会被挂载， 其他分区则是在开机完成之后才会持续的进行挂载的行为。因此根目录下与开机过程有关的目录， 就不能够与根目录放到不同的分区去
/etc：配置文件
/bin：重要执行文件
/dev：所需要的设备文件
/lib：执行系统所需的函式库与核心所需的模块
/sbin：重要的系统执行文件
OpenFOAM-v2006重叠网格挖洞问题实战：如何手动修复overset代码中的边缘识别缺陷
本文深入探讨了OpenFOAM-v2006中重叠网格挖洞问题的实战解决方案，重点修复overset代码中的边缘识别缺陷。通过逆向工程解析挖洞决策机制，设计最小侵入式的函数override方案，并建立多级验证体系，有效解决了网格挖洞区域覆盖不全的问题，提升了计算流体动力学模拟的准确性和可靠性。
Oracle 数据库官方文档目录结构说明
这里以11g官方文档为例： 今天来说说怎么快速的从官方文档中得到自己需要的知识。 在线官方文档地址： https://tahiti.oracle.com/ 几乎囊括了 oracle各种产品的文档（oracle db12c的文档还没更新上来） 离线下载地址： www.oracle.com 这个不多说了 以11g官方网文档为例： Getting started 页面： 这里包括一些最基础的文...
基于PWM的汽车仪表步进电机微步驱动优化实践
本文深入探讨了基于PWM的微步驱动技术，用于优化汽车仪表步进电机的运行性能。通过将传统的分步驱动升级为PWM微步细分驱动，利用正弦/余弦查表法合成旋转磁场，有效消除了指针抖动与噪声，实现了指针的平滑、精准运动。文章以STM32和VID2905电机为例，提供了详细的硬件连接、代码实现及高级优化技巧，为提升汽车仪表体验提供了实用方案。
Linux 系统目录结构
登录系统后，在当前命令窗口下输入命令： ls / 你会看到如下图所示: 树状目录结构： 以下是对这些目录的解释： /bin： bin是Binary的缩写, 这个目录存放着最经常使用的命令。 /boot： 这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件以及镜像文件。 /dev ： dev是Device(设备)的缩写, 该目录下存放的是
spring boot 集成cas（一） 服务端搭建
简单点就是统一服务认证，多个系统一次登录。俗称单点登录。
4.7W防削顶单声道D类音频功率放大器HT6872介绍
HT6872是一款低EMI，防削顶失真，单声道免滤波D类音频功率放大器。在6.5V电源，10%THD+N，4Ω负载条件下，输出4.71W功率，在各类音频终端应用中维持高效率并提供AB类放大器的性能。
Linux文件系统和目录结构
文章目录基本介绍Windows文件系统Linux文件系统具体的目录结构Linux目录小结 基本介绍 Windows文件系统 windows系统每个磁盘都有一个根目录结构，相当于森林。 Linux文件系统 linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/”，然后在此目录下再创建其他的目录。深刻理解linux树状文件目录是非常重要的。 记住一句经典的话：在Linux世界里，一切皆文件。 具体的目录结构 /bin [重点] ( /usr/bin 、 /usr/loc
[网络安全自学篇] 八.Web漏洞及端口扫描之Nmap、ThreatScan和DirBuster原理详解
Web渗透技术的核心是发现Web漏洞，发现漏洞有手工和软件自动化扫描两种方式。对于用户验证漏洞、用户凭证管理问题、SQL注入等常见Web漏洞，都可以通过Web扫描器进行扫描。各个扫描器的功能和结果都不同，常见的包括HScan、HScan、X-Sccan、Acunetix Web Vulnerability Scanner、Jsky、Router Scan扫描工具等。本文主要讲解三个常见的Web漏洞扫描工具，分别是NMapp、ThreatScan和DirBuster。希望这篇基础性文章对你有所帮助.
oracle基目录和主目录_Linux系列(三)——linux目录结构
文件系统是采用级层式的树状目录结构， 在此结构中的最上层是根目录“/”。在linux的世界里，一切皆问文件。linux的目录树状结构图示linux常见目录的作用说明目录用途/bin(/usr/bin或者/usr/local/bin)主要存放常用的命令,全局有效，例如java命令就存放在/usr/bin，cat命令就存放在/bin目录下。/bin已经包含在你的path路径下了。/sbin(...
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8改进主干网络为MobileNetV4+CBAM注意机制+Powerful-IoU损失函数(2024 最新IOU)，全网首发，实现极限涨点
本文将在 YOLOv8 主干中引入 MobileNetV4 轻量化骨干，同时，在检测头引入 CBAM机制注意力机制，并采用 Powerful-IoU 损失函数作为模型的损失函数，其中，MobileNetV4 通过引入通用反向瓶颈(UIB)搜索块和 Mobie MQA 注意力模块创新设计，实现了模型的轻量级化；同时，MobileNetV4 采用了优化的 NAS 策略，通过粗粒度和细粒度搜索相结合的方法，显著提高了搜索效率并改善了模型质量。
要理解成本中心与利润中心的根本区别与适用场景，需从 “责任范围、考核核心、管理目标” 三个核心维度切入，同时明确二者在企业管理体系中的联动关系
摘要： 成本中心与利润核心区别在于责任范围、考核目标和管理权限。成本中心仅对成本负责（如生产、行政部门），考核成本控制能力；利润中心需同时管控成本与收入（如独立产品线、区域分公司），以利润为核心指标。选择标准取决于单元是否拥有收入决策权：无收入权的支持/执行部门设为成本中心，能独立经营、核算盈亏的单元设为利润中心。二者协同运作，成本中心为利润中心提供基础支持，利润中心的需求动态影响成本中心资源配置，共同实现企业整体目标。划分本质是确保考核指标与责任范围匹配，避免管理失效。
Linux & Oracle目录说明
/bin：存放着一百多个Linux下常用的命令、工具 /dev：存放着Linux下所有的设备文件！ /home：用户主目录，每建一个用户，就会在这里新建一个与用户同名的目录，给该用户一个自己的空间 /lost+found：顾名思义，一些丢失的文件可能可以在这里找到 /mnt：外部设备的挂接点，通常用cdrom与floppy两个子目录！它的存在简化了光盘与软盘的使用。你只需
基于深度学习的AI生成式人脸图像鉴别
AIGC（AI内容生成）技术的快速发展确实为创作者提供了高效生产力工具，但同时也引发了一些问题和挑战。这些技术可以生成以假乱真的图像、视频换脸等，给不法分子提供了滥用的机会。其中，一些不法分子可能利用AIGC技术制造虚假新闻、违反版权、绕过活体身份验证、散布谣言和诽谤他人、进行敲诈勒索等非法活动，以谋取不当利益。这些行为给社会造成了严重的负面影响，破坏了信息的真实性和可信度。因此，我们需要认识到AIGC技术的潜在风险，并采取相应的措施来应对。
linux目录结构
掌握 Linux 目录结构是高效使用系统的第一步！通过本文，你已经了解了每个核心目录的作用和典型应用场景。无论是排查问题、配置服务，还是开发部署，清晰的目录结构认知都能让你事半功倍。动手实践：打开终端，输入ls /查看根目录，逐个进入子目录，观察其中的内容吧！相关推荐Linux 文件权限管理：chmod 与 chown 详解10 个必会的 Linux 命令技巧关注我，解锁更多 Linux 和 DevOps 干货！💡版权声明。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
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目录结构及详细介绍
/：根目录，位于Linux文件系统目录结构的顶层，一般根目录下只存放目录，不要存放文件，/etc、/bin、/dev、/lib、/sbin应该和根目录放置在一个分区中。 /bin，/usr/bin：该目录为命令文件目录，也称为二进制目录。包含了供系统管理员及普通用户使用的重要的linux命令和二进制（可执行）文件，包含shell解释器等。 /boot： 该目录中存放系统的内核文件和引导装载程序
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Linux重要目录结构及目录命令
相信很多读者已熟悉 Linux 的目录结构，为了进一步帮助读者对比 Linux 和 Windows·这两个系统的结构,这里给出,不太了解Linux系统目录结构的读者,通过此图也可快速理解。Windows 的目录形式为c:\windows)，路径分隔符是“1” （撬棍，反斜线) ， d、e等盘的目录结构与之类似。Linux的目录形式为/etc/hosts，路径分割符为"/"(斜线)， Linux系统一切目录的起点都是从“/”根开始的。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
Linux 的目录结构
与/bin目录类似，/sbin目录中的命令也是可执行的，但这些命令通常只有超级用户（root）才能执行。总之：/sbin目录中的命令是用于系统管理和维护的工具，提供了对系统底层和关键功能的管理和控制。进程相关的文件：/run目录存放了一些正在运行的进程相关文件，如进程ID文件（pid file）和套接字文件（socket file）这些文件用于进程间通信和进程管理。/usr 目录是Unix shared Resources （Unix共享资源的缩写，它是用于存放用户可共享的应用程序，文件和数据的目录）
Linux内核的目录结构
大概介绍：Linux 内核源代码的目录结构清晰且模块化，每个目录负责不同的功能模块或组件。理解这些目录的作用，有助于深入学习内核工作原理和进行开发。arch/：架构相关代码该目录包含与具体 CPU 架构相关的代码，是内核适配不同硬件平台的核心。每个子目录对应一种处理器架构（如 x86、ARM、RISC-V 等）。arch/x86/：x86 架构（32 位和 64 位）相关代码，包括启动程序、中断处理、寄存器定义等。arch/arm/：ARM 架构代码，支持手机、嵌入式设备等。
学习一下windows系统的的目录结构，对比一下Linux系统的目录结构
Linux目录结构
linux的目录结构
linux 看目录结构,Linux目录结构
#### 1. Linux目录结构是什么？整个Linux系统最重要的地方就是在于目录树架构，所谓的目录树架构就是以根目录为主， 然后向下呈现分支状的目录结构的一种档案架构。我们可以先通过下面这幅图来直观的认识一下Linux的目录结构。#### 2....
Linux 的 目录结构
存放的目录，该目录存放系统的大部分配置文件和子目录，不建议在此目录下存放可执行文件，重要的配置文件有/etc/inittab、/etc/fstab、/etc/init.d、/etc/X11（X Window系统有关）、/etc/sysconfig（与网络有关）、/etc/xinetd.d修改配置文件之前记得备份。/var/local，/usr/local 中安装的程序的可变数据(即系统管理员安装的程序).注意，如果必要，即使本地安装的程序也会使用其他/var 目录，例如/var/lock。
Linux目录结构详解
bin 存放常用命令（即二进制可执行程序）/etc 存放系统配置文件/home 所有普通用户的家目录/root 管理员用户的家目录/usr 存放系统应用程序及文档/proc 虚拟文件系统目录，以进程为单位存储内存的映射/dev 存放设备文件/mnt 临时挂载点/lib 存放库文件/boot 系统内核及启动有关的文件/tmp 存放各种临时文件，是所有用户均可访问的地点/var 存放系统运行中常改变的文件， 如系统日志。
Linux的目录结构
Linux没有炫目的可视化操作界面，它的操作大部分都是直接执行命令，而可执行文件都是保存在相应的目录中的，所以我们对linux的操作大多数时候都是查找和执行这些可执行文件的。linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/”，然后在此目录下再创建其他的目录。1.2 Linux具体目录结构。1.1Linux目录结构概述。1.Linux的目录结构。世界里，一切皆文件。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
433
扫一扫
