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我也要
1.将要安装的字体放在一个文件夹下，以/home/UsrName/Download/Font为例
2.在终端中输入
sudo cp -r /home/UsrName/Download/Font /usr/share/fonts/
#将字体文件夹全部复制到/usr/share/fonts/目录下3.在终端中依次输入以下三条命令：
sudo mkfontscale
sudo mkfontdir
sudo fc-cache -fv4.至此新的字体安装完成
5.此外，如果安装了双系统，可以从Windows系统中得到字体文件，具体位置是 C: 盘 Windows/Fonts .
实现自己的AI视频监控系统-第一章-视频拉流与解码4（重点）
使用本章节代码请引用此优快云链接，尊重知识、尊重他人劳动。这一小节将正式进入代码实现部分。我们会结合实际业务需要和拉流解码流程实现一个灵活、轻便、易用的视频拉流解码模块，支持多路视频拉流解码且可以动态更新更新内部参数。在开始设计之初，我们首先考虑的是使用大家所熟知的 **OpenCV（cv2.VideoCapture）**来实现拉流和解码功能。它的 API 简单直接，几行代码就能实现从网络流中读取帧，对于快速原型验证来说非常方便。然而，在经过深入的调研和测试后，我们发现 OpenCV 在处理多路视频流、追
Ubuntu Linux 16.04 xfce下最漂亮的系统字体------文鼎粗钢笔楷体安装记录
环境: ubuntu Linux 16.04 xfce4 字体安装可以使用以下工具 apt-get install gnome-font-viewer 这个工具可以在xfce下面运行 一、首先安装繁体支持 apt-get install language-pack-zh-hant 会增加台湾繁体和香港繁体 二、修改配置文件 vi /etc/profile 修改export LC...
移植 lwip，在 windows 内核构建一个 TCPIP 协议栈
移植 lwip，在 windows 内核构建一个 TCPIP 协议栈 亲，当你点开看这篇文章，就说明你知道我想要干什么事情，或者说，你知道在 Windows 的内核种绕开它的网络协议，再独立构建一个网络协议栈的意义。如果你要问我有 windows 系统的网络协议栈不用，移植 lwip 有什么意义，那么你可以关闭链接走人了，因为这篇文章不适合你，它不是讲 lwip 移植原理的。 经常关注我的博客的朋...
Ubuntu 16.04安装中文字体
这里写自定义目录标题1. 下载字体2. 导入字体文件3. 安装字体4.验证5. Office文档 1. 下载字体 天下字体-经典字体库 也可从windows系统中拷贝已有的字体文件，Windows字体文件的一般路径为C:/Windows/Fonts 2. 导入字体文件 Ubuntu 系统的字体文件路径一般为 /usr/share/fonts/ 将获取到的字体文件拷贝到该路径下。 3. 安装字体 mkfontscale mkfontdir fc-cache 4.验证 fc-list :lang=zh
别再自己写消息提示了！5分钟用WPF+Material Design打造专业级Snackbar（支持.NET 6）
本文为WPF开发者提供了一份快速集成专业级Snackbar消息提示的实战指南。通过引入MaterialDesignThemes开源库，在.NET 6 WPF项目中，仅需5分钟即可告别传统的MessageBox，实现遵循Material Design规范、动画流畅、支持队列管理的非侵入式Snackbar控件，显著提升应用的用户体验与现代化交互水平。
c语言压力变送器程序设计,基于单片机的压力变送器设计
基于单片机的压力变送器设计(任务书,开题报告,外文翻译,论文15000字,代码)摘要随着工业化水平的不断提高，新型智能仪表在工业生产过程中运用也越来越广泛，同时对输出数据的准确检测和处理也变得至关重要。生产过程的运行和设备安全是极其重要的，那么如何实现对其精确的检测呢？众所周知，在工业生产过程中有一个很重要参数——压力，显然这个参数是一个必不可少的条件。故而，研究智能压力变松器系统对工业生产有着不...
Ubuntu16.04下载安装藏文字体详细教程（附图）
我这里是有这个目录，并不确定每个人的是不是都一样。你可以选择点磁盘图标查找或用Terminal查找以下路径。这里同样也有两个方法：你可以手动在这个目录底下创建一个名为custom的文件夹，也可以在目录中打开Terminal然后用命令创建文件夹。重新打开一下你所要用到的文件，这时应该可以正常显示了。想安装汉文字体的小伙伴应该也是同理！首先在/usr/share/fonts/中打开Terminal，然后输入以下命令就完成了（不知道怎么用命令解压或压缩文件的可以参考这位博主的。用Terminal应该是。
JAVA：Spring Boot 集成 Atomikos 实现分布式事务
摘要： Atomikos是一款基于JTA标准的分布式事务协调器，通过两阶段提交（2PC）协议实现跨数据库/消息系统的事务一致性，适用于金融等高要求场景。本文以Spring Boot集成Atomikos为例，演示多数据源（订单库、库存库）的分布式事务管理。核心步骤包括：引入Atomikos依赖、配置XA数据源、设置两阶段提交的MyBatis多数据源，并通过Atomikos协调全局事务，确保跨库操作原子性。代码示例涵盖配置类、YAML定义及MySQL XA数据源初始化，为分布式系统提供强一致性解决方案。
Ubuntu添加系统字体
ubuntu添加字体
YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 结合2024最新Mamba注意力机制MLLA助力yolov11有效涨点含二次创新C2PSA（全网独家首发改进）
本文给大家带来的改进机制是结合号称超越Transformer架构的Mamba架构的最新注意力机制MLLA，本文将其和我们YOLOv11进行结合，的原理是通过将Mamba模型的一些核心设计融入线性注意力机制，从而提升模型的性能。具体来说，MLLA主要整合了Mamba中的“忘记门”（forget gate）和模块设计（block design）这两个关键因素，同时MLLA通过使用位置编码（RoPE）来替代忘记门，从而在保持并行计算和快速推理速度的同时，提供必要的位置信息。
ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱
不过，多传感器标定工具箱允许通过编辑 yaml 文件来调整标定目标的参数： <repository>/mutlisensor_calibration/cfg/TargetWithCirclesAndAruco.yaml%YAML:1.0rows: 4cols: 1dt: irows: 4cols: 2dt: frows: 1cols: 12dt: fCAD 模型网格/云通过 GICP 将模型数据与分割点云对齐，用于优化检测到的目标姿态。
Ubuntu16.04使用教程（七）——安装字体
Ubuntu16.04使用教程（七）——安装字体 很多文档都会用到一些奇奇怪怪的字体，比如我们老师ppt居然用到了一个日本字体，被惊到了。而Linux本来自带字体就很少，所以来让我们自己装一些吧。 LInux字体目录一般是/usr/share/font你可以把自己下载的字体直接复制到这里，或者在这里再新建你的字体文件夹，然后执行sudo mkfontdir命令就好啦！ ...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
ubantu16.04安装过程
Vmware workstationubantu安装ubantu16.04如何安装vmware-toolshttps://jingyan.baidu.com/article/bad08e1ef759f209c85121de.html解决Ubuntu17.10.1安装VmTools后还是不能全屏的问题（可以复制说明已经可以全屏了）https://blog.csdn.net/k_runtu/artic...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
在Ubuntu16.04上安装QQ
在Ubuntu16.04上安装QQ 霾大 1 个月前 最近装了双系统win10+ubuntu16.04，想在ubuntu上装个QQ，然后发现。。 在网上找了不少教程，都是装的wine-qq。。 装了才发现显示版本过低，登不上去啊！！！！ 后来发现用crossover这个软件，可以搞起！（好像这就是个在Ubuntu上win的虚拟机。。） 接下来步骤走起： 1.
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")
centos7调节虚拟机字体_初次安装虚拟机中Ubuntu16.04系统设置的一些小问题（小白教程）...
也不知道是哪里操作有误，最开始安装成功我的界面是这个样子，之前第一次安装的时候忘记改语言，这次注意到了，直接安装的中文。看着中文实在太舒服，好像设置都变得简单了？一、切换中文输入法：系统虽然装成了中文版，可我打不出中文字啊喂！如何切换中文输入法？系统设置是咱们熟悉的齿轮图标，就是上面多把扳手找到个人里面的语言支持，要是弹出这个先取消 ，安装，将键盘输入法系统改成fcitx，然后关闭。安装搜狗输入法...
ansys linux17.2 字体,ubuntu16.04安装Ansys17.2教程，及遇到的问题（安装非完美）
下载Ansys.Products.172.Linux64-SSQ，再按下面的网址教程进行安装http://www.cnblogs.com/LSCAX/p/6105062.html注意事项：$为普通账户，#为管理员账户1.教程中最后添加桌面开关应该为[Desktop Entry]，他掉了个“[”可以运行Ansys workbench，但是我要使用Ansys APDL，于是按网上教程补充如下到我的.b...
VMware12安装虚拟机教程、Ubuntu16.04安装教程
1. Ubuntu安装参考 VMware12安装虚拟机教程、Ubuntu16.04安装教程 2. SecurtCrt8.0 安装破解参考 SecureCrt8.0安装破解 3. 使用 SecureCrt 连接 ubuntu可能出现的问题 3.1 安装的ubuntu 没有启动或安装 ssh服务，参考 http://jingyan.baidu.com/article/9c
VMware Ubuntu 16.04安装、使用、改进
VMware和Ubuntu 16.04安装教程： https://blog.csdn.net/wuzhiwuweisun/article/details/79477203?from=singlemessage 注意:安装Ubuntu时Ubuntu的压缩文件要放在Ubuntu的安装路径下，否则不能用CD-ROM 映像安装VMware Tools和共享主机文件。如下图所示，此时图片中的文件路径下应...
linux mac桌面环境6,Ubuntu 16.04下安装MacBuntu 16.04 TP 变身Mac OS X主题风格
教大家如果打造一个仿 MAC 界面的 Ubuntu，当然不是每个人都喜欢 MAC，我个人还是比较喜欢 Gnome 3 桌面。安装 Mac OS X 主题会帮助你的 Ubuntu 16.04 看起来更像MAC OS X。在这里我们介绍的Macbuntu安装包包含了GTK 主题，这些主题是专门为Ubuntu Unity定制的。图标主题可以为Ubuntu 16.04使用，包括登陆界面引导启动的背景，登陆...
Ubuntu16.04系统安装后的10件真正必做之事 | 原创
更新： 10 OCT 2016 晚上更新了Ubuntu 16.04，虽然重要文件都经过了备份，但是系统设置还是需要重新来过。由于经常重装系统，已经体会到了装系统中最辛苦的要数重新设置了（这也是后来不愿意再重装Win10只是按着MS一步步更新的原因）。为了方便以后的更新换代，在此一边重新设置，一边总结记录，以作参考。今后如有再次升级，必定更新此文。 好了，现在你已经完整地完成了Ubuntu（16...
软件配置--ubuntu16.04
Java JDK安装 1、更新软件包列表： sudo apt-get update 2、安装openjdk-8-jdk： sudo apt-get install openjdk-8-jdk 3、查看java版本，看看是否安装成功： java -version eclipce安装 ...
ubuntu16.04下完美简洁安装WPS office并解决字体缺失无法中文问题
一：WPS安裝： 此方法简洁明了，亲测有效。 步骤： 1.到WPS官网下载，地址：http://community.wps.cn/download/ 选择Deb格式，32/64位。 2.下载后，进入下载目录。打开终端，执行安装命令：sudo dpkg -i wps-office_10.1.0.6757_amd64.deb 3.安装完成后，打开office后，提示字体缺失。 解决方...
Ubuntu16.04, 安装vncserver (tightvnc) 连接服务器
一、前情回顾 1、使用过vnc4server，超级超级难用，使用vncviewer（在windows上)连接时，经常出现黑屏，没有桌面图标。 2、接着尝试realvnc，发现这个只能在有服务器桌面，可以显示的情况下用（因为我的服务器没有桌面，所以不能用这个），不过还是贴一下网页 安装：安装realvnc 卸载：卸载realvnc 卸载的命令是： sudo rm -rf 3、 ...
Linux入门(7)——Ubuntu16.04安装wps并解决系统缺失字体问题
Linux入门(7)——Ubuntu16.04安装wps并解决系统缺失字体问题
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