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AI摘要
在尝试使用Vdbench进行多台服务器联机测试时遇到错误，提示slavehd2-0prematurelyterminated，问题根源是java:commandnotfound。解决方法是在对端服务器上通过ssh登录，创建指向JDK安装路径的软链接，例如ln-s/usr/local/jdk/jdk1.8.0_221/bin/java/usr/bin/java，若需移除则用rm/usr/bin/java。
一、Vdbench多台服务器联机时报错，如：
slave hd2-0 prematurely terminated
.Look at file hd2-0.stdout.html for more information
1、打开[root@localhost vdbench50407]# vi output/hd2-0.stdout.html，看到报错
java：command not found，说明无法运行对端服务器vdbench
2、直接ssh登录，在对端建立JDK软连接：ln -s /usr/local/jdk/jdk1.8.0_221/bin/java /usr/bin/java
注：
1）/usr/local/jdk/jdk1.8.0_221/bin/java为JDK安装路径，其他默认即可
2）删除软连接：rm /usr/bin/java
Vdbench工具安装使用
一、 概述 1.1 内容简介 Vdbench 是一个命令行使用程序，旨在帮助工程师和客户生成用于验证存储性能和存储数据完 整性的磁盘 I/O 负载。还可通过输入文本文件指定 Vdbench 执行参数。它是一个免费的工具，容 易使用，而且常常用于测试和基准测试。 本指南向读者介绍 Vdbench 工具在在 Linux 和 Windows 平台安全使用，对快速学习该工具提 供参考。 文档包含以下内容： 安装配置 常用参数详解 常用测试用例 1.2 产品版本 ...
vdbench测试过程中遇到的小问题
1.报Slave hd2-0 prematurely terminated 错误 首先根据提示查看hd2-0.stdout.html文件获取更多的错误信息，这个问题一般是未安装vdbench或者路径不一致问题 转载于:https://www.cnblogs.com/Alysa-lrr/p/9453152.html...
vdbench 50407 RAM版本
vdbench RAM版本，可在国产操作系统上运行，安装java即可使用。可进行磁盘性能测试，对硬盘或存储进行优化。
普通用户切换root 后 java: command not found解决方法
问题 当初安装java是在用户态下安装的，在切换root用户时发现没有安装java提示安装，打印PATH无反映。问题应该是由于root态下文件搜索路径改变导致找不到jar包。网上搜了几个答案解决方案如下。 解决方案 编辑/etc/environment 网上说把当初设置/etc/profile的java环境变量写入这里，注意不要export 。由于当初乱该配置文件导致过系统崩溃，觉得还是不要动比较好。该方案没有采用。 编辑/etc/sudoers 采用并成功。 vi /etc/sudoers #在se
vdbench50407.zip
本资源为vdbench50407.zip安装包，解压后可以直接使用，有需要的朋友可以下载一下。
vdbench50407带官方教程.zip
1.截止到2022年3月8日最新版本vdbench 2.测试存储必备工具
vdbench配置多台主机联机跑业务
vdbench配置联机执行
vdbench50407.rar
vdbench是一个 I/O 工作负载生成器，用于验证数据完整性和度量直接附加和网络连接的存储的性能。它是一个免费的工具，容易使用，而且常常用于测试和基准测试。 一般使用vdbench测试磁盘和文件系统的读写性能。 下载解压之后，包括vdbench50407.zip和英文版用户手册
vdbench50407 linux server 多节点使用
一、设置yum源并进行java的安装验证 二、copy vdbench 并进行初步验证运行，路径一致 三、设置2或者多个节点免密认证并进行确认 设置免密ssh 参考信息如下 Centos7 服务器之间设置免密登录_玩物丧志的快乐的博客-优快云博客_centos之间免密登录 设置好后，可以在两边的节点进行验证 四 设置脚本在主节点进行运行并确认其它节点的io情况 下面开始进行测试 vdbenc...
Python爬取腾讯视频m3u8加密流实战（附完整代码）
本文提供了一份详细的Python实战教程，指导如何通过抓包分析、模拟请求头与载荷，破解腾讯视频的m3u8加密流防盗链机制，并附上完整代码实现视频片段的下载与合并。教程涵盖从侦察到代码实现的完整流程，并包含参数动态化、多线程下载等高级技巧与避坑指南，旨在帮助开发者掌握流媒体下载的核心技术。
PyTorch、Torchvision、Torchaudio历史版本whl文件下载地址、版本对应关系与离线安装全攻略
本文详细解析了PyTorch、Torchvision和Torchaudio历史版本whl文件的下载地址、版本对应关系及离线安装全攻略。针对无网络环境下的安装挑战，提供了官方whl文件获取路径、版本匹配技巧和完整安装流程，帮助开发者高效解决兼容性问题，确保深度学习环境的稳定部署。
linux java: command not found 问题解决
java -version 命令明明能够正确表示java已经安装成功，环境设置正确。但是，在运行时，检查java版本却通不过去：提示 java: command not found 问题， 重装jdk几次仍是出现这种问题，没办法只好做个软链接了。 [root@localhost bin]# sudo ln -s /usr/jdk1.6.0_45/bin/jar /bin
PCB测试点
PCB测试点
Vdbench工具的安装及使用
vdbench安装及使用
320x240 TFT屏的SPI DMA驱动避坑指南：基于HC32F460的时序调试心得
本文详细介绍了基于HC32F460 MCU驱动320x240 TFT屏的SPI DMA实战经验，涵盖硬件设计、波形诊断、DMA优化及高级调试技巧。重点解析SPI时序配置、DMA缓冲区对齐等常见问题，并提供逻辑分析仪波形诊断方法和性能优化策略，帮助开发者规避典型陷阱，提升显示性能。
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执行Shell脚本，报java: command not found
既然以往的经验不能提供帮助，那就对症下药，提示说找不到 java 命令，那说明它识别不到 Java 环境配置，帮它一把就得了呗。复制一份 Java 环境配置，放在脚本内容前，相当于每次执行这个脚本的时候，先做一次临时环境配置。其实，这个问题以前印象里也出现过，不过是很久以前初次使用 Shell 脚本的时候了，最终的问题点是因为直接写的脚本内容，没有添加。如果你要使用下方的配置，不要直接复制了事，记得将配置中的 JDK 安装路径，替换为你自己实际的 JDK 安装路径。打开脚本内容看了看，这个声明也加着呢。..
qmt量化交易策略小白学习笔记第67期【qmt编程之获取ETF申赎清单】
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java command not found 问题出现和解决
在kettle中运行脚本，脚本里需要运行jar包，java -jar XXXX.jar 然后运行日志报错显示java command not found 说明在kettle中运行脚本时，找不到java的路径，需要在运行脚本中加上如下三行即可： export JAVA_HOME=/home/hdp_teu_dpd/user/wangxuan/wmda/jdk1.8.0_131 export ...
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vdbench常见报错及处理
该报错一般出现在多主机联合执行任务，与网络连接有关，修改DNS配置可解决。屏蔽namerserver xx.xx.xx.xx。
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")
openEuler ARM使用vdbench50407
openEuler ARM 使用 vdbench50407
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.
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。
Vdbench：解决运行时出现的常见问题记录1
一、Vdbench报错，如：Waiting for slave connection: localhost-5。2、打开vi /etc/resolv.conf，将配置的DNS注释掉即可。注：远程ssh出现连接响应慢的问题，一般也是配置了DNS所导致的。1、运行vdbench遇到以下类似情况，一般为配置DNS问题。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
磁盘压力测试工具（vdbench&fio）
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理解 Linux 动态库加载：LD_LIBRARY_PATH
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