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本文记录了作者解决git status命令中出现中文名乱码问题的方法，简单来说
配置 core.quotepath 为 false 即可
当我们的修改文件中出现中文文件名时，git status就会出现乱码
➜ project git:(master) ✗ git status -s
?? "\344\270\255\346\226\207\346\226\207\344\273\266"
这是由于Git默认会对ASCII以外的编码进行转义，只要将这个转义关掉，就可以恢复正常了，关掉的方式就是
➜ project git:(master) ✗ git config core.quotepath false
➜ project git:(master) ✗ git status -s
?? 中文文件
当然，如果希望让这个设定在所有的Git本地仓库里都生效，可以加上--global选项
➜ project git:(master) ✗ git config --global core.quotepath false
code snippet/pattern
麒麟OS恢复出厂设置原理与实操：非重装的系统状态回滚
Linux操作系统中的‘恢复出厂设置’并非简单重装或镜像还原，而是一种基于状态快照、包管理与配置模板的可控回滚机制。其核心原理依赖LVM快照技术、RPM包签名验证和预置配置模板，兼顾系统稳定性与用户数据安全。该方案在政务、教育等国产化场景中具有显著技术价值——不格式化硬盘、不丢失/home文档、不重配驱动与授权，大幅降低运维复杂度。典型应用场景包括系统卡顿修复、软件冲突清理、桌面环境异常恢复等。本文深入解析银河麒麟V10的kylin-restore-cli工具链与麒麟管家集成逻辑，聚焦‘恢复出厂设置’这一高
ubuntu utf-8编码转汉字
比如: \345\276\205\345\255\246\344\271\240 1.首先把\345为八进制，转换成十六进制 >>> hex(0345) '0xe5' >>> hex(0276) '0xbe' >>> hex(0205) '0x85 2.上面转换三个是因为，每三个表示一个汉字 e5be85 => %E5%BE%85 ...
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344 反转字符串
题目描述： 编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间，你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。 示例 1： 输入：[“h”,“e”,“l”,“l”,“o”] 输出：[“o”,“l”,“l”,“e”,“h”] 示例 2： 输入：[“H”,“a”,“n”,“n”,“a”,“h”] 输出：[“h”,“a”,“n”,“n”,“a”,“H”]
Js逆向抖音a_bogus --/* V 1.0.1.19-fix.01 */补环境
需要在addEventListener中补一个鼠标移动事件，不补这个环境，生成的值是假值，你拿去请求，响应200，但是没有数据，这个算是dy的最难发现的一个难点。dy这个，没有原形链检测，我只是习惯了这样补，对XMLHttpRequest进行重写，导出a_bogus.发现可以响应状态码200，而且可以获取数据，接着注释params中的a_bogus。在n.apply的下面插入上述代码，对a_bogus进行全局导出。如果没有，就多放几次断点，因为每个人的游览器不一样。必须触发至少一次鼠标事件，不触发不给过。
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Linux命令识记
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Hadoop在大数据领域的电商数据分析案例
随着电商行业的迅猛发展，每天都会产生海量的数据，如用户浏览记录、购买行为、商品信息等。如何从这些数据中提取有价值的信息，为电商企业的决策提供支持，成为了电商企业面临的重要问题。Hadoop作为一个开源的分布式计算平台，具有高可靠性、高扩展性和高效性等特点，能够很好地处理大数据。本文的目的就是通过实际案例，详细介绍Hadoop在电商数据分析中的应用，范围涵盖了从数据采集、存储到分析的整个流程。本文首先介绍背景信息，让读者了解Hadoop在电商数据分析中的重要性和应用场景。
Linux下Git命令中文显示乱码的问题解决：274\232\350\256\256\346\200\273\347\273\223
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化工设计软件：PDMS二次开发_（7）.数据导入与导出技术
在某些复杂场景下，PDMS提供的标准API接口可能无法满足需求。此时，可以通过自定义API接口来实现特定的数据导入与导出功能。自定义设备导入API接口可以处理更复杂的设备数据格式。# 导入必要的库import pdms_api # 假设有一个PDMS API库# 定义自定义设备数据# 自定义设备导入API接口# 调用自定义设备导入API接口# 输出导入成功的消息print("自定义设备数据导入成功")在PDMS二次开发中，数据的导入与导出是关键的技术环节。
2023全国职业技能大赛 网络系统管理 服务部署 Linux部分--基础配置
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git配置中文乱码_git status中文乱码问题
默认情况下，使用git status显示的中文文件如下：$ git status# On branch master# Your branch is ahead of 'origin/master' by 1 commit.## Changes to be committed:# (use "git reset HEAD ..." to unstage)## new file: ...
【AI大模型应用开发实战】大型语言模型评估指南白皮书（LLM Eval）
近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了重大进展，例如 GPT-3 和 Chat-GPT。这些模型经过大型数据集的训练，在文本相关任务中表现出卓越的能力，甚至超越了人类。本文将简要介绍如何验证 LLMs 性能的评估指标。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个领域，涉及计算机和人类语言之间的交互。NLP 的基本任务之一是语言建模 (LM)，它涉及构建统计模型来分析和生成自然语言。LM 已成为推进机器语言智能的关键方法，使机器能够执行机器翻译、情感分析和对话系统等任务。
git status中文乱码问题解决
参考以上文章都没能解决我的问题。
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")
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
解决git status显示结果中文乱码的问题
解决git status显示结果中文乱码的问题
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
git status中文文字乱码问题
即，core.quotepath 选项为 true 时，会对中文字符进行转义再显示，看起来就像是乱码。设置该选项为false，就会正常显示中文。查看git在线帮助手册 (https://git-scm.com/docs/git-…使用 git status 查看有改动但未提交的中文文件名时，发现会显示为一串数字，没有显示中文的文件名。
【git】解决git status 时中文乱码问题
最近复习时创建知识仓库后，查看状态 git status时可能会出现中文乱码问题，就比如下面这个。 我查看跟新状态度，却是中文乱码，这使得我都不知道更新的文件是哪个。 解决方法 在git bash 下输入以下代码 $ git config --global core.quotePath false 成功解决。 也欢迎大家访问我的仓库 https://gitee.com/mookjt/knowledge_warehouse ...
【问题解决】git status中文文件名乱码
git status乱码解决方法
eclipse中文乱码解决_解决git status显示中文文件名乱码问题
使用 git status 查看本地有改动但未提交的中文文件名时，发现会显示为一串数字，没有显示中文的文件名。具体如下所示：$ git status# 位于分支 master# 尚未暂存以备提交的变更:# (使用 "git add ..." 更新要提交的内容)# (使用 "git checkout -- ..." 丢弃工作区的改动)## 修改: "2242573462162473452102663...
git status中文文件名乱码问题解决
通过以上设置如还不能解决问题，或是git log中文仍然乱码。查看下git bash客户端文本字符集是否和以上设置保持一致。如果不一致修改为一致。在使用git log出现乱码上面一个设置不能解决问题需要再做以下设置。export LESSCHARSET=utf-8 # 添加到环境变量。配置core.quotepath为false。可以看到中文名已经能正常显示了。经过比对，对汉字采取了编码。我们再来查看工作区状态。
解决Win10下cmd中git status中文文件名乱码问题
win10下cmd中git status中文名称乱码问题及解决方法
git status输出的文件路径的中文乱码问题
根据上面的文档得知，git对超过0x80的字符都会以八进制输出，由于中文以UTF-8保存，所以上面的文件路径输出了一堆的八进制转义代码，这对用户极其不友好。该选项会以NUL为一行的几位，但是终端不能识别NUL结尾，所以终端不会自动换行。所有的输出全在一行，对用户也不好友。那么最终的解决办法：关闭这个特性。
centos7 文件名中文乱码_解决git status显示中文文件名乱码问题
使用 git status 查看本地有改动但未提交的中文文件名时，发现会显示为一串数字，没有显示中文的文件名。具体如下所示：$ git status# 位于分支 master# 尚未暂存以备提交的变更:# (使用 "git add ..." 更新要提交的内容)# (使用 "git checkout -- ..." 丢弃工作区的改动)## 修改: "2242573462162473452102663...
100% 解决 git status 中文乱码问题
在使用 git status 查看 repo 里面更新的中文文件名的文件时，出现其他编码的显示，影响添加 正确的 commit 信息。
Git Status出现的文件中文乱码的问题
Git Status出现的文件中文乱码的问题 在git项目目录中执行 git config core.quotepath false就可以解决了
问题：git status中文显示乱码的解决
现象: "data/python\345\255\246\344\271\240\350\265\204\346\226\231.wiki" 解决方法: git config --global core.quotepath false 转载于:https://www.cnblogs.com/zhengxuhui/p/11524028.html
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