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fedora：进入控制台快捷键 ctrl +alt+f2;
1 关机命令：
shutdown -h now 现在关机
shutdown -r now 现在重启命令
reboot 现在重启命令
2 用户管理
root 登陆
logout 注销登陆
3v编辑i界面使用
输入vi hellow.java进入编辑模式（类似进入notepad）
输入 i [进入插入模式]
按住esc[进入命令模式]
输入 ： 输入wq 保存并退出 和 q！退出不保存
输入ls -l 查看文件信息：
例子详见图~片：
Linux 基础入门
Linux 基础入门 Linux基础指令 其实非常简单哦。
Fedora快捷键大全
一、默认基本快捷键 *打开主菜单 = Alt +F1 * 运行 = Alt + F2 *显示桌面 = Ctrl + Alt+ d *最小化当前窗口 =Alt + F9 *最大化当前窗口 =Alt + F10 *关闭当前窗口 = Alt+ F4 *截取全屏 = PrintScreen *截取窗口 = Alt +Print Screen 默认特殊快捷键 *窗口展示 = F12 *切换
STM32H743 ADC多通道采样实战：CubeMX配置+DMA传输避坑指南
本文详细介绍了STM32H743 ADC多通道采样的实战配置，包括CubeMX参数设置、DMA传输优化及常见问题解决方案。重点解析了ADC模块的核心特性、多通道采样序列配置、Cache一致性处理等关键技术，帮助开发者高效实现稳定可靠的模拟信号采集系统。
Fedora 上配置 Ctrl+Al+T 快捷键打开终端
Fedora 上配置 “打开终端” 快捷键
ZBrush 2021来了
这次给大家带来的是：zbrush2021.1.1 win安装教程 1.下载压缩包之后解压到文件夹当中，然后打开ZBrush_2021_Installer.exe进行软件安装， 如下图 2.在这里我们保持默认的简体中文版即可，然后点击确认，如下图 3.第三步我们点击前进即可，如下图 4.第四步我们来到许可协议，在这里我们点击我接受此协议，然后点击前进，如下图 5.第五步我们来到安装目录，在这里我们可以设置安装路径，如下图 6.在这里我将安装目录修改安装到E盘为例，然后点击下一
基于CNN网络的轴承故障诊断
内容参考：《基于卷积神经网络的轴承故障 诊断算法研究》–张伟 代码参考: https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis 1 背景： 基于信号处理的特征提取+分类器的传统智能诊断算法，对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。提出使用基于卷积神经网络智能诊断算法来自动完成特征提取以及故障识别。 1.1 挑战 机电产品故障诊断面临的挑战，有三大特点： （1）数据量大，专业分析人员的数量严重不足，仅依靠人
linux快捷键大全
updated:2019/7/10 笔者系统环境是Debian9，其他发行版大同小异。以下均为bash上的快捷键。 1.移动 快捷键 功能 Ctrl + a 跳至命令行首，相当于HOME键 Ctrl + e 跳至命令行尾，相当于END键 Alt + f 光标向左移动一个单词，Ctrl+左键等同 Alt + b 光标向右移动一个单词，Ctrl+右键...
vesta软件_分子动力学计算实战：利用 OVITO 软件找弗伦克尔缺陷和位错环分析
今天继续和大家分享这篇纯分子动力学(MD)的 Nat. Comm. 文章(DOI：10.1038/s41467-018-07102-3)。上期推文(从一篇 Nat. Comm. 学习经典分子动力学基本知识和相关软件基本操作 (一))，我们借用该文章的 fig.1 简单介绍了如何用文中所提到的 LAMMPS 软件来实现材料中级联碰撞过程。但是，想完整的展示类似该文章的 fig.1，单纯利用...
linux fedora 快捷键,Fedora GNOME 的常用快捷键
9. 显示信息托盘显示信息托盘消息托盘会提供一个通知列表。按"super"+"M"呼出消息托盘。备选方法是鼠标移动到屏幕右下角。10. 锁屏锁屏想要休息一会喝杯咖啡？不想误触键盘？无论何时只要离开你的电脑应该习惯性的按下"super"+"L"锁屏。解锁方法是从屏幕的下方向上拽，输入密码即可。11. 关机Fedora中Control+Alt+Delete如果你曾是windows的用户，你一定记得著名...
浙江大学Fast-Lab从0制作自主空中机器人公开课教程补充及部分注意事项（适用于ubuntu系统和ROS零基础）
浙江大学Fast-Lab从0制作自主空中机器人公开课纯萌新补充（适用于从没接触过ubuntu系统），记录了一些自己不会的地方以及踩过的坑
使用pytorch构建LSTM_AE模型的两种方式
2.基本LSTM_Unit计算——基本LSTM_AE结构 3.自定义LSTM_Unit计算——自定义LSTM_AE结构 1.LSTM-Encoder-Decoder模型结构及简要解析 图基本lstm计算单元
Linux基础入门
Shell是Linux系统的用户界面，提供了用户与内核进行交互操作的一种接口，它接受用户输入的命令并把它送入内核去执行。shell也被称为LINUX的命令解释器；shell是一种高级程序设计语言。
winform自定义控件（gdi+）（1）———设置透明背景色
本文详细讲解了如何在winform中设置控件的背景色为透明色
Linux入门基础教程，从零开始掌握Linux系统
Linux作为一种自由和开放源码的类Unix操作系统，广泛应用于服务器、嵌入式系统、移动设备等领域。对于初学者掌握Linux的基础知识和操作命令是迈向专业领域的第一步。本文将详细介绍Linux的入门基础，帮助读者快速上手。通过本文的介绍，相信读者已经对Linux的入门基础有了全面的了解。Linux系统是一个庞大而复杂的体系，需要不断学习和实践才能掌握其精髓。希望读者能够继续保持学习的热情，不断探索Linux世界的奥秘。
Android 13 内置xapk安装包的方法
安装xapk 内置xapk
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基础入门（详细版）
一、Linux入门概述 1.1 概述 Linux内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。 Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。Linux能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linu...
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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Linux基础入门知识
在Linux系统中，也是存在目录的概念的，但是Linux的目录结构和Windows的目录结构是存在比较多的差异的 在Windows目录下，是一个一个的盘符(C盘、D盘、E盘)，目录是归属于某一个盘符的。如下：与windows系统不同，Windows系统的文件根目录为盘符。
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。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
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Linux 入门基础
下面给大家推荐的是关于“Linux 入门基础”的教学视频，希望对像我一样的linux新手有所帮助 请点击下面链接： Linux 入门基础 百度文库
Linux基础入门笔记
Linux基础操作知识笔记，包含： 初始linux，linux基础命令，linux用户与权限，各种实用操作等
Linux零基础入门
Linux零基础入门(CentOS)
Linux入门-Linux基础命令
Linux的基础命令、基本操作
Linux基础指令入门指南
查内置命令用 help，查详细手册用 man，快速看选项用 --help。
Linux入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了！
学Linux就像打怪升级，刚开始可能被命令行吓到，但坚持一个月后，你会发现图形界面才是真正的"新手模式"！每个报错都是进步的机会（虽然有时候真的很想砸键盘…）。现在就打开你的Linux系统，开始敲命令吧！（如果还在用Windows？快去装个WSL！
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