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
1.5k累计阅读
1.5k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
为了在UNIX系统下的MySQL使用中能够输入中文字符,需要设置UNIX系统的环境变量.根据用户shell不同做如下设置:
C Shell
setenv LANG zh_CN.EUC
setenv LC_ALL zh_CN.EUC
setenv LC_CTYPE en_US.ISO_8859-1
stty cs8 -istrip
stty pass8
其他shell
export LANG=zh_CN.EUC
export LC_ALL=zh_CN.EUC
export LC_CTYPE=en_US.ISO_8859-1
stty cs8 -istrip
stty pass8
千兆以太网PHY设计：PCB原理图完整示例
深入解析千兆以太网PHY电路设计要点，提供完整的PCB原理图设计实例，帮助工程师掌握高速信号布局与电源去耦等关键技术，提升设计稳定性与信号完整性。
UNIX中文乱码问题
原文地址：UNIX中文乱码问题作者：自由空间如果与到中文乱码问题归纳起来注意以下几个方面: 一.针对 //HelloWorld.java package hello; import java.io.*; import javax.servlet.*; import javax.servlet.http.*; public class HelloWorld extends HttpServlet {
物流系统集成实战：从零开始用Java对接国际快递（DHL/FedEx/UPS）
本文详细介绍了如何使用Java技术栈对接DHL、FedEx和UPS三大国际快递巨头的API，构建高效、稳定的物流集成解决方案。内容涵盖认证机制、报文标准、多语言支持等关键点，并提供实战代码示例和最佳实践，帮助开发者快速实现国际快递系统集成。
SecureCRT unix输入中文
OS：AIX Version 5.2执行 locale 命令$ localeLANG="C"LC_COLLATE="C"LC_CTYPE="C"LC_MONETARY="C"LC_NUMERIC="C"LC_TIME="C"LC_MESSAGES="C"LC_ALL=当环境变量LANG="C"的时候是无法输入中文的。到用户的默认目录下修改 .profile文件，修改或增加下面的环境变量赋值语句，重
契约锁代码审计分析
但是正常来讲，定义了这么多的路由，肯定会有一个通用的判断逻辑，来判断请求的url是否和这些路由匹配。POC中有一点值得注意，Spring新一些的版本中支持以表单的形式来为参数赋值，且无需用注解。但是需要注意4.2.8的代码逻辑和新版本中的不同，此漏洞可能存在于版本大于4.2.8的版本中。方法用于解析LICENSE，先进行AES解密，再从字符串转换成json格式的License。loadPath实际判断传入的path是否和下面的path相等，如果不相等返回null。，如果包含这三个中的一个就会抛出异常。
为什么大语言模型推理要分成 Prefill 和 Decode？深入理解这两个阶段的真正意义
Prefill 阶段是语言模型推理中的第一个步骤，它负责处理你输入的所有上下文内容（prompt），为后续生成打下基础。“请解释一下 Transformer 的原理。这句话会被 tokenizer 编码为一串 token，比如["请", "解释", "一下", "Trans", "##former", "的", "原理", "。"]。然后这些 token 会进入 Transformer 模型进行前向传播。重点来了 👇。
修改unix操作系统默认语言
修改/etc/sysconfig/里i18n文件： 默认为 LANG="en_US.UTF-8" SYSFONT="latarcyrheb-sun16" 修改为 LANG="zh_CN.GB18030" LANGUAGE="zh_CN.GB18030:zh_CN.GB2312:zh_CN" SUPPORTED="zh_CN.GB18030:zh_CN:zh:en_
基于Gardner环的QPSK定时同步MATLAB仿真：四倍采样与多场景性能分析
本文详细介绍了基于Gardner环的QPSK定时同步MATLAB仿真方法，重点分析了四倍采样技术在定时同步中的应用与性能优化。通过MATLAB代码实例展示了Gardner环的实现原理、多场景性能分析及常见问题解决方案，为数字通信系统的定时同步设计提供实用参考。
unix下的汉字处理问题
如何把一个汉字作为一个字符来处理？在以前，似乎比较麻烦，因为一个汉字一向是由2个字符来表示的。比较汉字，往往变成了字符串的比较。unicode出现之后，情况就好多了，每个汉字都有唯一的编码，从此汉字就可以作为单个字符来对待了。 stl提供了string类来处理字符串，但是针对的是单字节字符串。如果想处理汉字，可以选择wstring。用法和string完全相同，但是处理的是宽字符。stri
宏基因组分析|完整分析流程梳理
今天先从最基础的全流程框架说起，无论是刚接触的萌新，还是想查漏补缺的同行，都能找到有用的信息。
openssl+SM2开发实例一（含源码）
是中国国家密码管理局（CNCA）颁布的椭圆曲线密码算法标准，属于非对称加密算法。它基于椭圆曲线离散对数问题，提供了安全可靠的数字签名、密钥交换和公钥加密等功能。SM2被设计为适用于各种场景下的密码学应用，包括数字证书、数据加密、数字签名、身份认证等。SM2是一种非对称加密算法，意味着它使用两个密钥：公钥和私钥。公钥用于加密数据和验证签名，而私钥用于解密数据和生成签名。SM2基于椭圆曲线密码学（Elliptic Curve Cryptography，ECC），使用椭圆曲线上的点运算来实现加密和签名操作。
mysql load data 中文_Mysql如何使用load data命令导入中文数据
Mysql如何使用load data命令导入中文数据。1、数据库编码为utf-82、存放数据的txt文档采用无BOM的utf-8编码，具体设置方式为使用notepad++软件，如下图所示3、使用可视化mysql客户端进行操作，既MySQL Workbench 5.2 CE4、使用如下语句：load data local infile ‘d:/aaa.txt’ into table teacher ...
C#实战：从零搭建Vosk离线语音转文字系统
本文手把手教你用C#构建离线语音转文字系统，基于NAudio和Vosk实现全流程开发。首先介绍环境搭建，包括NuGet包安装和中文模型配置，强调16kHz单声道音频格式的关键性。接着详细解析音频预处理转换、Vosk模型初始化及识别过程的核心代码，提供多线程优化建议和实时识别扩展思路。文章包含80%以上代码注释，从常见问题排查到性能优化技巧，完整覆盖从"Hello World"到工业级部署的关键技术点，特别适合需要开发本地化语音识别应用的C#开发者。
mac系统mysql乱码_mysql学习 - 解决中文乱码(mac下)
之所以题目列出在mac下面，是因为我没有尝试在windows底下，不知道能不能成功。在mac下，配置my.cnf文件就可以了，这个文件的位置：/usr/local/mysql/support-files/my-default.cnf把这个文件cp到/etc下面sudo cp /usr/local/mysql/support-files/my-default.cnf /etc/my.cnf(先关闭M...
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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
lamp mysql 中文 问号_转：MYSQL的中文字符编码（补充前篇：LAMP的中文字符乱码问题)...
从MySQL 4.1开始引入的多语言支持确实很棒，而且一些特性已经超过了其他的数据库系统。不过我在测试过程中发现使用适用于MySQL 4.1之前的PHP语句操作MySQL数据库会造成乱码，即使是设置过了表字符集也是如此。我读了一下新的MySQL在线手册中第十章"Character Set Support"后终于找到了解决方法并测试通过。MySQL 4.1的字符集支持(Character Set S...
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")
unix 连接mysql命令行_Mysql 命令行导入 sql数据
我的个人实践是：phpmyadmin 导出 utf-8 的 insert 模式的 abc.sqlftp abc.sql 到服务器ssh 到服务器mysql -u abc -p use KKK(数据库名，如果没有就 create database KKK) set names 'utf8' source abc.sql注意：我看到 set character set utf8; 的说法，那样不行，中...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
mysql 编译参数_MYSQL 编译参数
MYSQL 编译参数--prefix=/opt/mysql 将MySQL安装到目录/opt/mysql下--with-charset=utf8 指定缺省字符集为utf8--with-extra-charsets=all 将MySQL所有支持的字符集编译进来--with...
mysql --enable-assembler_mysql 安全优化
关键字: mysql compile1. -static 13%--with-client-ldflags=-all-static--with-mysqld-ldflags=-all-static静态链接提高13%性能2. -pgcc 1%CFLAGS="-O3 -mpentiumpro -mstack-align-double" CXX=gcc \CXXFLAGS="-O3 -mpentiu...
安装mysql 问题解决_从安装mysql到初学时遇到的问题及解决方案
一、windows安装mysql1、设置系统环境变量在系统环境变量里新建系统变量变量名为：MYSQL_HOME变量值为：mysql的安装路径在Path路径里加一路经：%MYSQL_HOME%\bin2、将my-default.ini改成my.ini3、修改my.ini文件basedir = \\mysql的安装路径datadir = \\mysql的安装文件下bin目录的路径port = 3306...
java web项目中文字符集UTF-8在插入数据库MySQL时中文乱码
在学习java web项目过程中，从页面输入的中文文字插入到MySQL数据库中总是乱码。 在web.xml里面也设置了字符集的过滤，依然没有用。 <filter> <filter-name>encodingFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.we...
mysql安全优化_mysql 安全优化
关键字: mysql compile1. -static 13%--with-client-ldflags=-all-static--with-mysqld-ldflags=-all-static静态链接提高13%性能2. -pgcc 1%CFLAGS="-O3 -mpentiumpro -mstack-align-double" CXX=gcc \CXXFLAGS="-O3 -mpentiu...
mysql for python中文版_python之MySQL MySQLdb 推荐使用姿势，解决中文乱码
0.目录2.setup(1) 安装步骤，可以顺带安装mysql administrator和mysql query browser(2) 安装完毕，修改 my.ini(3) 重启 mysql 服务：(4) cmd 确认可用：(5) 安装 MySQLdb(6) 脚本内部会先对 execute 的unicode query 参数进行编码，可以手动加一句 print repr(query) 方便调试，懒...
MySql乱码问题
MySql，解决中文乱码问题，character-set-server=gb2312
Python和MySQL里面的两个知识点
01、Python之json格式化输出 最近在和其他游戏工作室的同事在对接一些阿里云服务器上的接口，在运维平台调用一个阿里云的数据接口的时候，返回了一大串数据，看内容是很长的一个json串，一般如果API的返回值是几行的话，我都会直接手敲的方法简单看下json串的结构，但是这个API返回值结果实在是太长了，它包含云服务器的硬件属性、MySQL服务属性以及很多健康监控数据，实在是没办法手工...
MySQL学习（二）—— 常用API
描述：分配或初始化与mysql_real_connect()相适应的MYSQL对象。如果mysql是NULL指针，该函数将分配、初始化、并返回新对象。否则，将初始化对象，并返回对象的地址。如果mysql_init()分配了新的对象，当调用mysql_close()来关闭连接时。将释放该对象。返回值：初始化的MYSQL*句柄。如果无足够内存以分配新的对象，返回NULL。错误：在内存不足的情况下，返回NULL。
python之MySQL MySQLdb 推荐使用姿势，解决中文乱码
0.目录 2.setup(1) 安装步骤，可以顺带安装mysql administrator和mysql query browser(2) 安装完毕，修改 my.ini(3) 重启 mysql 服务：(4) cmd 确认可用：(5) 安装 MySQLdb(6) 脚本内部会先对 execute 的unicode query 参数进行编码，可以手动加一句 print repr(query) 方便调试...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
630
扫一扫
