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我也要
今天打开电脑发现linux无法正常进入，进入的是initramfs，提示什么built-in shell（ash）。。。完全不知所云，百度找了很多的办法比如进入grub menu之后选择第一项然后按e编辑将qiuet splash替换成all_generic_edit然后回车再按b启动linux结果还是不行，最后我在initramfs下敲exit发现它并没有退出，而是提示
“the root filesytem on /dev/sda7 requires a manal fsck",
貌似是让我手动fsck修复，于是我直接敲命令 :
fsck /dev/sda7,
结果出现了一堆的选择y，我就一直在按y，按了很久都没结束，后来百度发现可以直接用命令
fsck -y /dev/sda7
顿时郁闷到不行，大约按了半个小时的y，终于没有了文件要修复，我再输入exit，终于成功的进入登录界面了！折腾了半天总算是解决了。
2024年最新双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（一）_监控视频拼接实时(1)，网络相关+C C++三方库的源码分析+数据结构与算法
opencv中采用了SURF,ORB进行特征点提取，如果装的是opencv2.0版本，则可以直接用SURF，如果是3.0版本，则需要下载相应的contrib库进行安装。原理不赘述，给出其实验结果对比和分析，原始图像1SURF特征点提取网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
linux系统内核升级导致进不去系统 解决办法
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Arduino DHT11 ESP8266 在OneNet云平台上读取 温湿度
#include "ESP8266.h" #include "dht11.h" #include "SoftwareSerial.h" #define SSID "540ND" #define PASSWORD "" #define HOST_NAME "api.heclouds.com" #define DEVICE_ID "" #define HOST_PORT (80) String APIKey = " "; #define INTER
Deepin升级内核后无法启动的问题
Deepin升级内核后，一直卡在系统启动页面，一直无法正常启动的系统修复方法
新版本大疆智图4.5 永久许可摄影测量建模软件
大疆智图支持常见格式的成果输出，包括 TIFF 正射影像和高程模型、LAS 格式点云，以及 B3DM、OSGB、OBJ 等六种常用格式的三维模型，还包括 DXF 和 SHP 等格式的等高线。大疆智图 DJI Terra是领先的三维重建软件，提供先进的技术和简单的操作，一站式解决方案，从航线规划到数据的获取，以及模型重建、数据分析等都提供独一无二的支持，优化项目工程，提供自动化优势，获得更有效智能的决策和行动，最终用户可以获得理想的结果，减轻工作压力，提高作业效率。质量报告和剖面查看功能有助于分析点云质量。
【ROS学习笔记】13.ROS中的坐标管理系统
文章目录1 机器人中的坐标变换2 TF功能包TF坐标变换如何实现？TF的一个小案例3 小程序：小海龟跟随实验打开小程序查看当前的TF树坐标相对位置关系可视化1（tf_echo）坐标相对位置关系可视化2（rviz） 本节学习ROS中的坐标管理系统。 (部分图摘自：b站【古月居】古月·ROS入门21讲) 1 机器人中的坐标变换 机器人运动学的核心，描述任意两个坐标系之中任意两个向量之间的变换，可以用一个4×4的变换矩阵（Transformation Matrices）来描述它的平移和旋转变化。 变换矩阵中有包括
linux 更新内核后无法启动 问题修复
sudo dpkg --get-selections |grep linux 2.查看当前Ubuntu系统使用的内核版本uname -a 3.删除多余内核：sudo apt-get purge linux-headers-3.0.0-12 linux-image-3.0.0-12-generic 更新grub：sudo update-grub 这种情况 卸载掉老的内核以后 可以尝试...
高性能算力中心 — RDMA — Overview
目录 文章目录目录RDMA基于以太网的 RoCE/RDMA 计算优化NVMeNVMe Over Fabrics基于以太网的 NVMe 存储优化 RDMA RDMA（Remote DMA，远程直接内存访问）是一种新的内存访问技术，RDMA 让计算机可以直接存取其他计算机的内存，而不需要经过 CPU 耗时的处理。RDMA 将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中，而不对操作系统造成任何影响。RDMA 技术的原理及其与 TCP/IP 架构的对比如下图所示。 InfiniBand（IB）：从一开始就支持 R
Linux更新内核导致VMware workstation 15无法打开
最新的Linux更新内核后,vmware workstation15不能启动，报告少某些模块，实际是需要重新编译vmnet和vmmon模块,编译方法:sudo vmware-modconfig --console --install-all 如果编译时出现了一些错误,则打开下面的连接下载对应的版本: https://github.com/mkubecek/vmware-host-modules/b......
C和C++Everything教程的简介
C和C++Everything教程的简介 C和C++Everything教程，该专栏目前已有8000博文，订阅该专栏相当于同时订阅以下所有收费专栏
别把 ABAP 时间戳当数字算：TIMESTAMP / TIMESTAMPL 的语义、正确用法与项目级避坑指南
ABAP时间戳使用指南与常见陷阱 摘要：ABAP中的时间戳(TIMESTAMP/TIMESTAMPL)本质是UTC时间的数字表示，而非累计秒数。正确用法包括：直接比较时间戳顺序、使用CONVERT TIME STAMP进行时区转换、通过CL_ABAP_TSTMP计算时间差。关键注意事项：绝对不要对时间戳本身进行数学运算，否则会导致非法时间值。实际项目中需特别注意SAP Gateway的ETag处理、跨时区系统集成和CDS视图中的时间戳使用场景，避免将本地时间误存为UTC时间戳或在云迁移时产生时区问题。（14
Ubuntu Linux内核更新后VirtualBox无法启动的解决办法
Ubuntu Linux内核更新后VirtualBox无法启动的解决办法发布:独自等待 | 发布时间: 2010年5月7日 几天由于更新玩乐网站不开自己的Linux电脑，今天开了，看了一下这期间Ubuntu的更新，一堆！想都没想就开始更新了。更新倒是一切顺利。后 来开VirtualBox，居然蹦出个错误来： VirtualBox kernel driver not i...
基于YOLOv8的应急通道占用监测系统设计与实现
通过详细的数据集选择、模型训练、代码实现等内容，本博客为您提供完整的系统搭建过程，帮助您构建高效的监测系统。然而，在一些建筑物和公共场所中，应急通道经常被不当占用，导致紧急情况下无法及时使用，严重影响人员的疏散效率。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，它通过引入深度学习的优化和改进，在保证检测速度的同时，显著提升了检测精度。同时，随着深度学习技术的不断发展，检测精度与速度的提升将使得该系统在更广泛的场景中应用。：如果已有监控设备，可以采集应急通道的实时视频，并进行标注，生成占用监测数据集。
解决Linux内核超时问题，保障虚拟机稳定启动
解决Linux内核超时问题，保障虚拟机稳定启动 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在Linux系统中，IO操作是确保系统任务顺利执行的关键环节。然而，当系统任务在等待IO操作时，如果超过预设的超时时间（如120秒）仍未得到响应，系统会认为该任务处于阻塞状态，并可能触发内核的异常处理机制，导致虚拟机无法正常启动。这种情况不仅影响了系统的稳定性，还可能导致业务...
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")
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
内核编译出现Memtest86+ needs a 16-bit boot, that is not available on EFI, exiting，无法启动内核
重启linux，选择内核的时候，只能选择自带的内核，无法选择新编译的内核。不知道在编译的时候哪一步出现了问题。网上的方法全都试过一遍，均无效果！
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
LINUX内核升级后virtualbox无法使…
(转自：http://www.5dlinux.com/article/1/2008/linux_15525.html) 几天由于更新玩乐网站不开自己的LINUX电脑，今天开了，看了一下这期间Ubuntu的更新，一堆！想都没想就开始更新了。更新倒是一切顺利。后来开VirtualBox，居然蹦出个错误来： VirtualBox kernel driver not installed. The
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
mac pro M1(ARM)安装：ubuntu虚拟机禁用内核更新｜解决apt指令自动更新内核导致软件无法启动问题
之前讲解了如何在mac for m1环境下安装ubuntu虚拟机，但是有同学反馈在ubuntu虚拟机中安装docker容器，如tomcat,mysql容器时，使用apt指令，重启后无法启动虚拟机
archlinux滚动更新导致virtualbox虚拟机无法启动
今天遇到一个奇怪的问题，滚动更新以后， 虚拟机无法正常启动了。虚拟机启动以后一直显示并且卡在20%不动了。我怀疑是更新系统后，某个配置被重置了导致virtualbox没有权限了。经过一系列的测试，我猜测可能是因为内核升级导致的问题。 我查了一下我的内核是： Kernel: 5.18.1-arch1-1我查了一下当前的virtualbox6.1仅支持到Kernel: 5.17等待virtualbox更新，官方支持Kernel: 5.18就行了。可惜我没有时间等啊，急等使用。这不是本文的重点，我就执行了以下命令
Ubuntu22.04更新英伟达显卡驱动后无法上网/内核更新无法上网
摘要：本文针对Ubuntu系统因内核自动更新导致无线/有线网卡驱动丢失的问题，提供三种解决方案：1）在GRUB菜单中选择旧内核启动并锁定内核防止更新；2）安装兼容新内核的网卡驱动模块（推荐）；3）通过BIOS设置调整外置硬盘启动顺序。详细说明了使用apt-mark命令锁定/解锁内核的具体步骤，包括查看已安装内核版本、锁定相关软件包及验证方法。对于华硕台式机用户，还提供了进入GRUB高级选项的操作指引。
记一次CentOS 内核错误导致无法启动排错
系统是在 yum update 下更新了内核（或许是），什么原因更新的内核已经不知道了。 重启系统后发现卡在启动画面，日志如下 [ 4.226327] List of all partitions: [ 4.232005] No filesystem could mount root, tried: [ 4.239459] Kernel panic - not syncing: VFS: Unable to mount root fs on unknown-block(0,0) [
linux内核启动项顺序,编译内核总结 及 修改开机启动项内核顺序
1.现在内核的压缩文件。把下载到的内核放到u盘里，把u盘插在linux系统上，把u盘mount上去mount -t vfat /dev/sdb4 /mnt/udisk 其中vfat是u盘文件系统格式，sdb4是u盘中带有*号的标号。用fdisk -l可以看到，u盘*号标号对应编号。2.把u盘里的linux内核压缩文件放到linux的某个文件夹下3.tar -xvzf linux-2.** -C /...
linux gitea 断电无法重启_灾难恢复-记一次linux系统升级断电致无法开机
问题描述：笔者的linux服务器用的是本地镜像安装方式，安装后挂载本地镜像作为yum源使用了一段时间，后续因为种种原因，yum源替换为aliyun公网yum源。正因为这次yum源替换，系统监测到部分应用的更新，在一次重启操作中无心勾选了安装更新的选项，如图不巧的，在系统安装过程中赶上了设备断电，悲剧发生了，新安装的内核启动无法顺利引导进入系统，卡在了这个界面，（或者可能另一个界面：好多个linux...
Ukuu项目常见问题解决方案
Ukuu项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Ukuu（Ubuntu Kernel Update Utility）是一个用于在基于Ubuntu的发行版上安装最新主线Linux内核的工具。该项目的主要功能包括： 从kernel.ubuntu.com获取主线内核列表。 提供桌面通知，提示用户有新的内核版本可用。 自动下载并安装最新的内核包。 Ukuu的主要编程语言是Python，项目中还包含一些Sh...
【亲测免费】 Linux内核超时导致虚拟机无法正常启动问题及解决方案
Linux内核超时导致虚拟机无法正常启动问题及解决方案 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 资源文件描述 本资源文件详细描述了Linux内核中因IO超时未响应导致虚拟机无法正常启动的问题，并提供了解决方案。具体问题表现为系统任务在等待IO操作超过120秒后，仍未得到响应，导致任务被阻止，并出现child_rip+0x0/0x20的报错信息。 问题背景 在Linux系统...
linux根目录无法挂载读写,8168evm启动挂载nfs错误，无法进入linux根目录
大家好，我拿到TI的8168EVM后按照其文档进行了如下操作，串口工具为MINICOM，启动板子后，终止系统，进入UBOOT环境，进行如下配置：(目的就是想通过TFTP下载内核，用NFS挂载跟文件系统)(1)Flashing U-Boot from U-Boot (Using NAND Boot)：mw.b 0x81000000 0xFF 0x32800;tftp 0x81000000 uboo...
Ubuntu 升级VisualBox后无法启动 Kernel driver not installed (rc=-1908)
VisualBox之所以在Linux上比传统的VMware快得多，关键一点就是它和Linux内核的结合比较紧密，这也是开源的优点。不过Linux内核更新很频繁，每次更新内核后启动VirtualBox都会提示：VirtualBox kernel driver not installed. The vboxdrv kernel module was either not loaded o...
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