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
4k累计阅读
4.1k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
AI摘要
本文介绍了如何解决XTerm终端中复制粘贴功能不顺的问题。在XTerm内部，可以通过鼠标选择并按shift+insert进行复制和粘贴。若要将XTerm内的文字复制到外部，需要编辑~/.Xresources文件，加入'XTerm*selectToClipboard:true'，然后运行'xrdb -merge ~/.Xresources'，重启XTerm后即可使用ctrl+c进行复制。
同步发于JuzerTech网站，里面有我软、硬件学习的纪录与科技产品开箱，欢迎进去观看。
XTerm 是一个终端介面，最近刚好使用到，但在使用复制功能时就有点不顺了。传统上我们只要使用 ctrl + c 就能复制 ctrl + v 就能贴上，但在 XTerm 上却无法使用。以下我们就来看看如何处理这个问题。
用鼠标选取想复制的内文，按 shift + insert (Ins) 即可在 XTerm 的里面贴上想复制的文字。
如果要把 XTerm 内的文字复制出来就有点麻烦了。
先打开 ~/.Xresources ( 或是建立一个 )，内文输入如下
XTerm*selectToClipboard: true接着打开 terminal 执行以下指令
xrdb -merge ~/.Xresources
再重新打开 XTerm 即可使用 ctrl + c 复制文字到外面了
Xresources-themes：大量的rxvt xterm终端主题
Xresources-themes：大量的rxvt xterm终端主题
xterm 的配置
/etc/X11/app-defaults/XTerm#XTerm*font: -misc-fixed-medium-r-normal--20-200-75-75-c-100-iso8859-1 XTerm*font: -misc-fixed-medium-r-normal--18-120-100-100-c-90-iso10646-1 XTerm*wideFont: -misc-fixed-medium-r-normal-*-18-120-100-100-c-180-iso10646-1 XTer
基于Ultralytics RT-DETR的工业缺陷检测实战：从NEU-DET数据集准备到模型部署
本文详细介绍了基于Ultralytics框架和RT-DETR模型进行工业缺陷检测的完整实战流程。内容涵盖从NEU-DET数据集准备、YOLO格式转换、环境配置，到模型训练、关键参数调优、性能验证与可视化分析，最后提供了ONNX等格式的模型部署方案，为工业质检场景提供了一套高效、可落地的AI解决方案。
Xtermjs实现复制粘贴
Xtermjs实现复制粘贴
进阶数据结构——链式前向星
链式前向星是一种进阶的数据结构，主要用于图的存储。我希望大家先看这个视频（蓝色字体点进去） 不然你很难理解的。在图论中，图的存储方式主要有邻接矩阵和邻接表两种。邻接矩阵虽然建图简单方便，但占内存较大，节点数量稍微大点的题目就难以使用（适合稠密图）；而邻接表虽然节省空间，但其指针形式难写易错，且vector形式的读取速度较慢，易导致大数据下的超时（TLE）。针对上述问题，链式前向星作为一种折中的方式应运而生。链式前向星本质上是一种静态链表，它将数据以链表形式连接在一起。
墨刀原型设计工具操作使用指南及实践操作
该指南通过异常场景处理、像素级参数说明、复杂交互示例，覆盖了墨刀操作的全细节，适合从新手到资深用户的进阶学习。结合 PlantUML 思维导图的层级化展示，可快速定位具体功能的操作要点与问题解决方法，真正实现 “照指南即可操作” 的实用价值。
Xterm.js的复制拷贝功能实现
对于复制功能，最开始没有看完全量的API，只发现了Xterm.js提供了两个方法：hasSelection()和getSelection()，即是否有选中文本和获取选中文本。怎么回事呢， 继续查看API和谷歌之，发现网上有个实现，但是不是原生实现，当时没有看懂，后来发现了onSelectionChange事件，猛然想到不生效的原因应该是当Ctrl+C按下的时候，选中的内容焦点已经丢失，所以此时再获取是否选中和选中文本的时候，已经无法获取了。在实现的过程中遇到一点小插曲，和大家分享一下。
基于Java+Maven+Testng+RestAssured+Allure+Jenkins搭建一个接口自动化框架
2、有一个提取表达式列，通过编写每个接口的JSON提取表达式，后边在解析Excel时，对接口执行后的响应数据用该表达式提取出来，保存到环境变量，如果某些接口需要前置接口的响应数据，我们就可以从环境变量中获取该数据出来，从而解决了接口关联的问题。1、在之前介绍过全局配置类Contants中添加一个控制台日志开关控制权限，如果选择为false，则控制台不输出日志，将日志输出到allure报表，选择为true，则在控制台输出日志，不输出到allure报表。
MobaXterm怎么复制粘贴？？（超级简单，一看就会）
是管理shell的软件，但是我们用的时候，复制和粘贴Ctrl+C，Ctrl+V是不行的。粘贴：Shift + Insert(Ins)复制：Ctrl + Insert(Ins)
【STM32】R05D电控红外协议的美的空调遥控器
目录一、设计思路一、R05D红外协议原理1.协议手册理解2.验证时序（重点）二、硬件实现1.需要的材料2.对发射模块电路进行修改3.STM32 GPIO选择三、代码实现1.载波38kHZ实现2.R05D时序实现3.调用函数并验证 一、设计思路 通常红外遥控采用NEC传输协议，而美的空调采用的是R05D红外协议（应该是自己设计的协议），因此用一般红外编码发射模块无法直接对空调进行控制。 解决方法：获取R05D协议手册 + 用红外接收管对原有遥控器红外接收进行波形分析。 一、R05D红外协议原理 R05D电控功
软件设计师考试下午题代码部分详解：23种设计模式全面解析
软件设计师考试的下午题通常会考察设计模式的应用，这部分内容既是重点也是难点。本文将系统地介绍考试中常见的23种设计模式，通过详细代码示例和通俗易懂的讲解，帮助考生掌握这些核心知识点，提高应试能力。概念：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。适用场景：系统要独立于产品的创建、组合和表示时；系统要由多个产品系列中的一个来配置时。@Override@Override@Override@Override// 产品族A@Override。
XTERM相关
XTERM行数限制 $vi /etc/X11/app-defaults/XTerm *saveLines: 1024 1024改为65535，太大会内存分配失败 复制 鼠标左键选中要复制的内容，鼠标中键复制 字体大小 *faceSize:12 管理员在2
探索 .NET 多版本兼容的精美 WinForms UI 控件库：ReaLTaiizor
你可以根据需要修改主题的颜色方案。// 示例：修改主题颜色设置主色和次色。应用到中。通过继承和重写控件的方法，可以实现自定义样式。// 示例：自定义 MetroButton 样式// 自定义绘制逻辑创建类继承自。重写OnPaint方法，添加自定义绘制逻辑。
XTerm中的复制粘贴问题
在系统自带的终端中一律是SHIFT+CRTL+C(V),但是现在用了XTerm了,这个快捷键就不支持了 找了一下 让 xterm 与其它程序间复制粘贴更灵活 按照这个说的来就OK啦,还记得上一篇我们说的在主文件夹下建立一个.Xdefaults文件吗,这次我们在terminal下继续输入vim .Xdefaults 将以下代码: *VT100*translations:...
虚拟电厂功率预测最佳实践白皮书
虚拟电厂（VPP）通过聚合分散的可再生能源资源，为电网提供可观测、可调度和可交易的解决方案。本文提出了一套功率预测方法论，并给出LSTM实现脚本，涵盖资源接入、数据治理、预测模型设计及市场交易闭环。针对风-光-储-负荷混合场景，该方法论强调轻量化部署和滚动优化，可有效提升预测精度和调度收益。未来研究将融合深度气象预报和强化学习，进一步优化VPP的协同调度能力。
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
初窥Xterm.js
前言 入职的新公司所在的事业部专注于K12的编程教育。公司项目里有使用xterm.js这个库, 并基于master分支做出了一定的修改。为了尽快的熟悉业务以及公司的代码, 所以这里打算学习xterm.js的文档(粗略的翻译, 方便自己查阅, 凡是保留原文的地方, 是我目前还没有明白具体使用场景和用法的地方) 最近比较忙啊, 还没有过试用期也不敢太早回家。所以只有这个周六更新了
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
xterm.js框架实现复制粘贴
支持 右键粘贴 和 快捷键粘贴 解决方式 1.修改源码 在 /node_modules/xterm/typings/xterm.d.ts 文件中增加一行代码，让其支持 onpaste 事件，并能正确传递参数。 on(type: 'paste', listener: (event: KeyboardEvent) => void): void; 2.配置xtem.js var termina...
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")
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
xterm配置
xterm初看很简陋，但稍加配置你就会发现xterm其实美观实用！记下配置以备用： >cat ~/.Xdefaults XTerm*termName: xterm-color XTerm*visualBell: false XTerm*marginBell: false XTerm*alwaysHighlight: false Xft.dpi:96 xpdf.title:
vue使用 xterm_为什么我坚持使用xterm
vue使用 xterm 我选择的终端是什么？ 我使用xterm。 是的，xterm。 看来这似乎是一个老派的选择，而且我现在也确实使用GNOME 3，但是经过多年尝试并忽略了其他东西，然后又回到旧的备用电池后，我发现我不需要（或喜欢）更新的东西就像GNOME Terminal。 我的理念：从简单开始，随着时间的推移而改进，并以提高生产力为目标。 背景和前景 我使用以下脚本启动xt...
Flask 运用Xterm实现交互终端
Xterm是一个基于X Window System的终端仿真器（Terminal Emulator）。Xterm最初由MIT开发，它允许用户在X Window环境下运行文本终端程序。Xterm提供了一个图形界面终端，使用户能够在图形桌面环境中运行命令行程序。而xterm.js是一个用于在浏览器中实现终端仿真的JavaScript库。它允许在Web页面中创建交互式的终端界面，用户可以在浏览器中运行命令行程序，执行命令，并与终端进行交互。
ubuntu 11.10 下XTerm的配置（可显示和输入中文）
打开/etc/X11/app-defaults/XTerm,在后面添加以下代码 Xft.dpi:96 xpdf.title: PDF XTerm*faceSize: 10 XTerm*faceSize1: 10 XTerm*faceSize2: 10 XTerm*faceSize3: 10 XTerm*faceSize4: 10 XTerm*face
debian kde Xterm复制粘帖
～/.Xdefaults文件 在terminal下继续输入vim ～/.Xdefaults将以下代码: *VT100*translations: #override \n\ Shift <KeyPress> Insert:insert-selection(CLIPBOARD, CUT_BUFFER1) \n\ ~Shift~Ctrl<Btn2Up>:...
Proxmox VE（PVE）配置xterm.js终端
PVE创建虚拟机后默认只能noVNC方式连接虚拟机，该终端无法复制粘贴，非常不方便。 PVE还提供了xterm.js终端，xterm.js终端是一种Web终端，简单配置后可满足复制粘贴命令的需求。 配置串口 xterm.js终端需要串口支持。添加方式有两种： 图形界面：在虚拟机的硬件（Hardware）页中，点击add、选择Serial Port添加串口。 命令：在PVE集群shell中输入命令qm set 虚拟ID -serial0 socket 重启虚拟机并验证是否有 ttyS dmesg
xterm js 使用方法（包括 选中复制 与 右键粘贴）
【代码】【无标题】
linux 修改Xterm的默认大小
一种治标不治本的方法，鼠标放在xterm窗口内，按住ctrl+鼠标右键，会出现选项栏，里面可以有small medium large huge等选项，选大的就行，但是每次都要这样操作，很烦。再打开xterm就发现大功告成啦，字体已经大了许多，如果你嫌还不够大，就把文件中的size改的更大一点嘛。由于电脑屏幕分辨率高，加上本身xterm的默认窗口和字体大小就很小，所以看上去非常困难。随后使用touch命令，在home文件夹中创建Xresources文件，首先home文件夹下，鼠标右键，打开终端。
xterm配置文件( 选中复制+中文支持+中文输入法）
在linux/freebsd下用xterm，但是不知道怎么配置。 找了很久才配置可用。 把以下保存成.Xdefaults，放在用户目录下，注销即可。 ! Xterm settings ! copy & paste XTerm*VT100.translations: #override : select-end(PRIMARY, CLIPBOARD, CUT_BUFFER0) ! Eng
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
