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我也要
在linux下，利用定时脚本跑一个xx.jar，把结果输出到文件中。结果里面有中文，输出到文件后，显示为乱码。测试的时候发现，手动运行jar输出正常；用shell脚本运行输出正常；当使用定时脚本去跑的时候，输出就是乱码了。
原因：因为Unix/Linux下使用crontab时的运行环境已经不是用户环境了，因此原本用户下的一些环境变量的设置就失效了。
解决方法：只需要在脚本最前面加上当前环境的lang环境即可。
具体操作：
①获取当前语言环境，在linux下输入echo $LANG，例如输出en_US.UTF-8
②在脚本最前面增加一行export LANG=en_US.UTF-8
创客学院嵌入式驱动开发——学习资料汇总
1.创客学院知识巩固-01C语言回顾_C/C++_Set_Mode的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/Set_Mode/article/details/94431050 2.创客学院知识巩固-02数据结构_Set_Mode的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/Set_Mode/article/details/94431087 3.创客学院知...
在线工具集-ip查询/crontab表达式/进制转换/时间转换
gotool
CAT24C16 EEPROM的I²C页写与页读底层实现
I²C是一种广泛应用于嵌入式系统的双线同步串行通信协议，其核心在于严格的时序控制、地址寻址机制与主从应答逻辑。理解I²C总线物理层（上拉电阻、SCL/SDA电气特性）、协议层（START/STOP、ACK/NACK、7位地址格式）及外设寄存器操作（如SR1状态标志、CCR时钟分频），是实现可靠通信的基础。在实际工程中，EEPROM类器件（如CAT24C16）因其非易失性、页缓冲区结构和写保护（WP）功能，成为数据持久化关键载体；其16字节页写约束、内部写周期（5–10ms）与地址指针自动递增等特性，直接决定
关于crontab执行shell脚本的字符编码问题
有时我们在在写完shell脚本后，在使用bash执行是正常的如下/var/crontab/clouds.sh#! /bin/bashlog_name="/var/log/clouds.log"echo begin:$(date) >> $log_namecd /datastar -czf /clouds/www-$(date "+%Y%m%d%H%M").tar....
泛微ecology9 利用字段值动态控制明细表显示与隐藏
本文详细介绍了在泛微ecology9中，如何利用WfForm.bindFieldChangeEvent监听字段变化，结合jQuery动态控制明细表显示与隐藏的实战方法。通过五步操作，可实现根据字段值（如报销类型）智能切换明细表，提升表单交互体验与开发效率，并确保PC与移动端完美兼容。
24届数字IC设计/验证秋招总结贴——先看这个
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Java代码 修改 Linux crontab定时任务
crontab定时任务
【大模型】AI 辅助编程操作实战使用详解
AI 编程实战使用详解
ubuntu中crontab的编译器切换到vim
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第八届传智杯WPS智能办公能力挑战赛练习题库
本文是关于WPS Office软件操作知识的选择题汇总，内容涵盖WPS文字、表格和演示三大组件的常用功能。主要包括：云文档协同编辑、文本框插入、幻灯片打印设置、数据排序与筛选、函数应用（如SUMIF、COUNT）、动画效果设置、格式刷使用、页眉页脚设置、单元格引用类型等基础操作要点。同时涉及计算机基础概念如二进制、ROM存储器等。题目以单选和多选形式呈现，附带详细答案解析，全面检验用户对WPS办公软件的功能掌握程度和实际操作能力，适用于办公软件技能培训和水平测试。
YOLOv8【第四章：注意力机制篇·第20节】一文讲透，注意力机制设计原则与选择指南 - 从原理到实践的系统化方法论！
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》，该专栏持续复现网络上各种热门内容(全网YOLO改进最全最新的专栏，质量分97分+，全网顶流)，改进内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB检测)。且专栏会随订阅人数上升而涨价(毕竟不断更新)，当前性价比极高，有一定的参考&学习价值，部分内容会基于现有的国内外顶尖人工智能AIGC等AI大模型技术总结改进而来，嘎嘎硬核。 ✨ 特惠福利：目前活动一折秒杀价！一次订阅，永久免费，所有后续更新内容均免费阅读！
linux发送中文主题邮件,linux下设置发送含中文字符邮件的crontab
现在开发要求写一个job，定时的从数据库中抽取数据并邮件发送给他们。导出的内容含有中文，默认状态下显示为乱码，需要更改设置在编写shell脚本时，采用spool导出文件后，需要使用iconv将文本文件进行编码转换/usr/bin/iconv -f utf8 -t gb2312 tmp.csv > failedorder.csv但是调试的时候一直报告错误/usr/bin/iconv: ille...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
linux下设置发送含中文字符邮件的crontab
现在开发要求写一个job，定时的从数据库中抽取数据并邮件发送给他们。导出的内容含有中文，默认状态下显示为乱码，需要更改设置在编写shell脚本时，采用spool导出文件后，需要使用iconv将文本文件进行编码转换/usr/bin...
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
Linux下定时运行java程序
1、 在MyEclipse中将java程序运行一遍得到class文件后，如下图所示: 右键点击dbtodb工程，选择Export： 点击next： 在JAR file ：选择jar包存放的路径及jar包名字，点击finish。Jar包导出完成。 2.在c盘找到刚导出的jar包，我们将jar包放到一个dbtodb的文件夹下，打开jar包： 打开META-INF：
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】shell命令
【代码】【linux】shell脚本。
Linux
权限管理 常用操作 配置Crontab 要在admin用户下配置，具体的调度方法可以百度。 sudo -u admin crontab -e 查看端口被占用 使用lsof lsof -i:端口号 查看某个端口是否被占用 查看IP地址 ifconfig | grep "inet " 文件操作 查看文件编码及修改编码(file、iconv、vim) 查看文件编码 在Li...
linux知识点
通过gui来使用通过api来使用通过cli来使用通过tui来使用 进程不在，但tcp连接还一直存在的解决办法－－tcpkill命令 http://www.centoscn.com/CentOS/Intermediate/2013/1025/1979.html在linux系统中，遇到TCP链接迟迟不能释放的情况，类似FIN_WAIT1、FIN_WAIT2的状态，释放时间不确定，而且对应...
终极磁盘清理指南：Czkawka跨平台重复文件查找工具深度解析
你是否曾因磁盘空间不足而烦恼？是否发现电脑中有大量重复文件却无从下手？Czkawka（发音：tch-kav-ka，波兰语意为"打嗝"）是一款由Rust编写的开源跨平台磁盘清理工具，它不仅能帮你快速找到并清理重复文件，还能识别相似图片、优化视频文件、清理临时文件等。这款免费工具支持Windows、macOS、Linux甚至Android系统，通过多线程技术和高效算法实现秒级扫描，让磁盘空间管理变得简
磁盘清理终极指南：Czkawka免费开源工具如何帮你找回丢失的存储空间
你是否曾经打开电脑，发现硬盘空间神秘消失？明明只存了几个视频和照片，却显示空间已满？别担心，这不是你的错觉，而是重复文件、临时文件和系统冗余在悄悄吞噬你的存储空间。今天我要向你介绍一款免费开源的跨平台清理神器——Czkawka，它能帮你轻松找回丢失的磁盘空间，让电脑运行如飞！ Czkawka（波兰语中的"打嗝"）是一款用Rust编写的多功能磁盘清理工具，专门解决现代电脑存储管理的痛点。无论是Wi
Python编码错误UnicodeDecodeError：从原理到实战的完整解决方案
字符编码是计算机处理文本数据的基础，它定义了字符与二进制字节序列之间的转换规则。在Python编程中，UnicodeDecodeError是常见的编码问题，其核心原理在于文件的实际编码与解码器不匹配。理解字符集与编码的区别，掌握编码检测与指定方法，对于构建健壮的文本处理程序至关重要。通过chardet库检测文件编码、显式指定open函数的encoding参数、使用二进制读取与多编码尝试等工程实践，可以有效解决网络爬虫数据、历史遗留文件等场景下的编码难题。本文聚焦Python中的UnicodeDecodeEr
工作中使用到的单词（软件开发）
１．エイリアス alias 别名 powershell使用 get-help 命令时，会得到与此命令 相关（别名）的命令 ２．プロキシ proxy 代 理 ３．プロモート promote 促进，提升 开发的系统新功能上线发布，有时会使用到这个词，比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 ４．見逃し み................................................................
crontab和cron表达式详解
引言 我们在定时任务中经常能接触到cron表达式，但是在写cron表达式的时候我们会遇到各种各样版本的cron表达式，比如我遇到过5位、6位甚至7位的cron表达式，导致我一度搞混这些表达式。更严重的是，当我们没有准确写出cron表达式时，会出现定时任务一直没有执行，或者定时任务执行太频繁的糟糕情况。 其实，这里的cron表达式是广义的，它包括了狭义的cron表达式和crontab表达式。 cron表达式 Cron表达式是一个字符串，字符串以5或6个空格隔开，分为6或7个域，每一个域代表一个含义，C
crontab运行JAVA程序的字符集问题
crontab运行JAVA程序的字符集问题
Linux 计划任务 crontab 从 nano 转换为 vim
crontab 默认是 nano 编辑器，不好用，将 crontab 改为 vim 编辑器 直接定义变量指定 crontab 为 vim 编辑器 export EDITOR="/usr/bin/vim" ; crontab -e 或使用更简单的方式，直接从重新指定 crontab 的默认编辑器，执行以下命令，选择对应编辑器的编号即可 select-editor ...
Linux （ubuntu14.04）计划任务 crontab 从 nano 转换为 vim
有些公司用的很久的linux版本，比如ubuntu14.04,在编辑定时任务的时候需要用到crontab -e,当进入后就无法保存退出，很折磨人的。 我们可以将 crontab 改为 vim 编辑器： select-editor #输入此命令，根据提示选择输入3，就好了 ...
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