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
1.1w累计阅读
1.1w+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
我们直接开启liunx配置文件：
首先直接切换到配置IP地址的配置文件所在目录.(我这里使用的是contos 6.5,版本不同可能会地址不同）
> cd /etc/sysconfig/network-scripts
> cp ifcfg-eth0 ./ifcfg-eth0.bak //修改前备份一个。
这里的 ifcfg-eth0代表的是第一块以太网卡
然后我们打开这个文件
vim ifcfg-eth0
这里需要注意一点的就是我们使用IP地址时最后的范围最好不要超过210 如需了解详情的请自行查看计算机网络IP地址配置。
然后我们挑选一个自己网段内的未使用IP地址
使用它！这样我们的一个固定IP地址就配置好了
ifcfg-eth0文件配置网络后，需要重启网络：
>service network restart/stop/start
Colmap中 patchmatch源码
惊世骇俗的Colmap PatchMatch源码 500多行，简明易懂 先了解PatchMatch的options： max_image_size: 任一维度的最大图像尺寸 gpu_index： gpu的下标 depth_min，depth_max： 随机采样的深度范围 window_radius：用于计算NCC（两图片的归一化互相关），NCC的计算需要用到 win_size. 图像匹配 | NCC 归一化互相关损失 | 代码 + 讲解 - 知乎 (zhihu.com) window_step: 用.
Linux配置静态IP-包教包会（纯干货）
Linux配置静态IP-包教包会（纯干货）
带隙基准源要点
要点： 负反馈>正反馈；电流镜匹配；双极型晶体管匹配；电阻匹配； 经过R0的电流????????????=????????????????−????????????????????????=∆????????????????????i_R0=(〖VBE〗_1-〖VBE〗_2)/R_0 =∆VBE/R_0 经过R1的电流????????????=i_R1= ????????????????????VBE/R_1 零温电流I = ∆????????????????????∆VBE/R_0 +
Linux如何设置静态IP地址
总的来说，以上是 Linux 设置静态 IP 地址的基本步骤，可以根据实际情况进行调整。另外，如果需要设置多个网卡的 IP 地址，则需要创建多个。注意，以上参数的具体值需要根据实际情况进行设置。查看当前系统中的网卡名称，通常是以。验证设置的静态 IP 地址是否生效。如果该文件不存在，则需要手动创建。文件，并分别进行配置。
手把手教你用PLECS仿真BUCK数字电源（含DSP代码实现）
本文详细介绍了如何利用PLECS仿真软件与Visual Studio 2022搭建高保真数字电源开发环境，手把手指导从BUCK电路建模、编写硬件感知的C控制算法到参数调优的全过程。重点阐述了通过DLL接口实现软件在环仿真，模拟DSP的ADC/PWM时序，并将验证后的代码无缝迁移至TI C2000系列DSP，构建从仿真到固件的完整数字电源开发闭环，显著提升开发效率与一次成功率。
Protege本体建模实战：从零构建电影知识图谱并导入Neo4j
本体建模是知识图谱构建的基石，通过类、属性、实例和约束系统描述领域知识，为数据提供可复用的语义骨架。OWL作为本体描述语言的标准，配合Protege工具可实现可视化建模，并借助推理机验证逻辑一致性，提升模型可靠性。在工程落地中，本体模型常需导入图数据库如Neo4j，以支持高效的关联查询与业务应用。本文以影视领域为背景，完整演示Protege中定义类层级、创建对象/数据属性、填充实例，以及导出OWL文件并通过Python脚本转换为Neo4j节点与关系的全过程，同时梳理命名空间、匿名节点、编码等易踩坑点，帮助读
Linux设置静态IP
编辑网卡，需要注意的是，ens33是虚拟网卡名称。可以通过ip addr命令查看虚拟网卡名称，一般默认就是ifcfg-ens33。只用在ifcfg-ens33文件中找到下面内容，修改即可，如果没有的，手动添加上。1、克隆后的机器，记得去修改文件里配置的静态IP，不修改则会IP冲突。修改后，记得重启网卡，如果执行一遍不生效，就多执行两遍。
基于ESM3微调的抗菌肽生成器：技术方案与实现
基于ESM3微调的抗菌肽生成器：技术方案与实现 摘要 本文提出了一种基于ESM3蛋白质语言模型的抗菌肽生成框架，采用两阶段训练策略：先在151万肽序列上预训练，再在1.3万抗菌肽数据上微调。模型能够生成具有合理长度分布、低重复率且高新颖性的抗菌肽序列。文章详细介绍了数据预处理流程、模型架构设计、训练策略及评估方法，为抗菌肽的理性设计提供了有效的计算工具。实验结果表明，该方法生成的抗菌肽序列在保持生物活性的同时具有较高的结构多样性。 关键词：抗菌肽设计；蛋白质语言模型；ESM3；深度学习；序列生成
Linux中设置网卡静态IP地址方法
Linux中网卡静态IP地址设置方法
Unity开发AR之Vuforia-MultiTarget笔记
在增强现实（AR）技术蓬勃发展的今天，越来越多的开发者开始探索如何将AR应用于各种场景中。Vuforia作为一个领先的AR开发平台，为开发者提供了强大的工具和功能，使得创建AR体验变得更加简单和直观。本文将为您介绍Vuforia的基本概念、特点，以及如何配置和使用MultiTarget功能，旨在帮助您更加深入地理解Vuforia SDK，并在您的项目中有效地应用。Vuforia是一个由PTC开发的增强现实SDK，它提供了丰富的功能，使团队能够在各种设备上创建互动的AR应用。
【ARMv8 异常模型入门及渐进7 - GIC及安全中断介绍】
GIC-v3中，引入了支持2种安全状态（secure state），也就是对于中断，根据secure状态，分为安全中断和非安全中断。当然也可以只支持一种安全状态。这里的2种安全状态和1种安全状态，主要是影响中断分组，所使用IRQ和FIQ管脚的映射，以及gic中的寄存器访问。
linux集群网络地址配置（ip、子网掩码、网关、域名服务器等配置）
linux集群时需要配置多台虚拟机的网络地址，让它们在同一个子网下，一般需要配置的参数有ip、子网掩码、网关、DNS（我这里用两台虚拟机和一台真机）； 注意： 子网掩码和ip相与可以分别得到网络号和主机号，子网掩码&ip=子网（网段） 所有电脑的ip地址必须和网关在一个网段 DNS需...
『Apisix进阶（九）』基于Upstream实现服务转发的最佳实践
本篇文章将以服务转发为核心，带你从原理到实战，深入了解 Upstream 的配置方法与常用场景。
配置固定IP地址
1)为本机配置固定的网络地址 2)IP地址：192.168.8.128 3)子网掩码：255.255.255.0 4)关闭NetworkManager服务，禁止开机自启 5)重启network服务，查看配置 默认的网卡配置文件路径：/etc/sysconfig/network-scripts/ 。 网卡配置文件的命名规则：ifcfg-ethN，其中N的取值从0开始。 在网卡配置文件中，每个字段值的...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
Linux 下的ipcalc命令 掩码地址转换
经常配置ip地址,偶尔也许会遗忘子网掩码,亦或是广播地址,现在我们用linux下的ipcalc来计算一下,可以省下很多事哦. [root@dbrg-2 ~]# ipcalc -h ipcalc: ip address expected Usage: ipcalc [OPTION...] -b, --broadcast Display calculated broadcast address
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
配置IP时PREFIX参数的设置
我们在linux配置服务器的时候，首先接触的是IP的配置，这个环节最让我印象深刻的是PREFIX参数。 当我们使用vi ifcfg-网口名命令进入到编辑页面后，一般默认都会有这样一个参数值，而你在网上搜索如何配置IP后大多数教你配置的教程都没有这样的一个配置项，难免会对刚入门的小白造成困扰。 什么是PREFIX 一般配置时默认会有一个参数PREFIX=24,这里的24指的是子网掩码的位数长度，取值范围是0~32。因为子网掩码总共是32位二进制数字： 00000000.00000000.00000000.00
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 网络配置详解： IP 地址、子网掩码和默认网关
在 Linux 系统中，网络配置主要包括 IP 地址、子网掩码（网络掩码）和默认网关。这些配置对于确保计算机能够正确地在网络中通信至关重要。IP 地址IP 地址是分配给网络中每个设备的唯一标识符。IPv4 地址通常表示为四个十进制数（范围 0-255），用点号分隔，例如 192.168.1.1。子网掩码（网络掩码）子网掩码...
kali - 配置静态网络地址 + ssh 远程连接
出现配置 IP 即为成功（IP 的具体范围需要根据自身环境搭配）
Linux网络配置
Linux网络配置原理图（含虚拟机）： 为了避免每次打开虚拟机出现的网络地址不相同，我们一般将这个地址改为静态固定的，具体内容如下： 进行编辑 这里的地址是你指定的虚拟机地址，你可以通过在Windows系统下用cmd下输入ipconfig ，拿到VMnet8的地址，子网掩码是你在VM workstation中的编辑–》虚拟网络编辑器中查看，网关一般和子网掩码相同。 更改完后，可以输入ser...
Linux双网卡：一个配置外网，一个配置内网
服务器centos双网卡配置，一个外网ip，一个内网ip
Linux之美—网络基础（重要！）
Linux之美—网络基础（重要！） 在上节说子网掩码是根据IP地址来确定网络地址的，我一直很疑惑，知道这非常重要，翻阅资料终于明白了，接下来具体讲解。 我们通过解决问题的形式，具体实践了解。 问题：知道Ip地址和子网掩码来确定网络地址、广播地址、可用主机范围和主机数量？ 解答 1.将IP地址和子网掩码转化为二进制，子网掩码全是1的是网络地址。 Ip和子网掩码进行与运算。 例： IP：128....
linux的网络地址配置,教你如何完成Linux网络地址配置
如果你想了解Linux，了解一些关于Linux的知识。本文为你讲解Linux网络地址配置，希望你能理解Linux网络地址配置，下面就这个问题来详细说说吧。1、关闭与开启网路端口：开启81端口：iptables -I INPUT -i eth0 -p tcp --dport 81 -j ACCEPTiptables -I OUTPUT -o eth0 -p tcp --sport 81 -j ACC...
linux网络配置
一、查看及测试网络 1.1查看网络配置 1.1.1ifconfig命令—查看网络接口地址 #显示网络设备信息 ifconfig #启动关闭指定网卡 ifconfig eth0 down/up 等于 ifdown/ifup eth0 #设置最大传输单元 ifconfig eth0 mtu 1500 #临时修改 IP ifconfig ens33 192.168.10.20/24 #建立虚拟网卡(网卡别名)，流量走主网卡 ifconfig ens33:0 192.168.10.21 if...
linux下的网络配置-note系列
一、linux配置网络地址 查看物理机的网段 win+r打开任务管理器 cmd 打开windows的窗口 ipconfig查看虚拟机的相对网卡 使用命令： vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 [root@master7 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static NAME=eth0 DEVICE=eth0 ONBOOT
Linux系统之静态路由配置
通过以上步骤，你可以在Linux系统中配置静态路由。请根据具体需求和网络拓扑，进行相应的配置和调整。记得测试路由是否正常工作，并确保正确的网络连接。命令或其他网络工具测试添加的静态路由是否生效。如果需要指定路由的优先级（跃点数），可以使用。目录中，找到与网络接口相关的配置文件，例如。表示要访问的目标网络的地址和子网掩码，命令来查看当前的路由表。命令来添加静态路由。表示下一跳的网关地址。值表示更高的优先级。
bt5设置IP
root@bt:~# vi /etc/network/interfaces 编辑IP地址 auto eth0 #iface eth0 inet dhcp iface eth0 inet static address 192.168.1.112 IP地址 netmask 255.255.255.0 子网掩码 network 192.168.1.0 网络地址 broadcast 1...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2210
扫一扫
