一linux大神的blog

最新推荐文章于 2024-07-23 08:43:10 发布
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#Blog #Linux #nginx

博客给出了网址http://www.casparant.com/ ，结合标签推测可能与Linux和nginx相关信息技术内容有关。
http://www.casparant.com/
Linux常用命令
学Java，找哪吒
05-31 7万+
Linux是我多年的心结，主要是因为工作中没有接触过，作为一个程序员，真的是奇葩，在我心里，Linux，有一种神秘感，总觉得熟练掌握Linux的都是大神，遥想当年，2019年11月份，我与公司的另一个资深员工（大概10年工作经验）去贵州出差，现场主要是Linux服务器操作，我是一脸蒙蔽，人家噼里啪啦一顿操作，搞定，我在一旁只能是羡慕嫉妒恨，也有另一种心情，因为不会，没活一身轻。
Linux Kernel 之一 内核架构、源码文件、API/ABI 介绍、FHS
技术干货
12-07 3961
内核架构主要有 宏内核（Monolithic Kernel）、微内核（Micro kernel）和混合内核（Hybrid kernel） 三种。Linux 系统的 Kernel 属于宏内核，而 Windows 系统的内核 Windows NT 和 macOS 的内核 XNU 都属于混合内核。
linux多线程大神博客网址
a623277405的博客
09-26 135
http://blog.youkuaiyun.com/zjf280441589/article/details/43883055 转载于:https://www.cnblogs.com/biglucky/p/4642712.html
linux大神
weixin_30730151的博客
08-23 113
http://blog.youkuaiyun.com/skykingf/article/category/780616 转载于:https://www.cnblogs.com/Willie-WangLiang/p/7417711.html
linux运维工程师常用网站汇总
weixin_34259232的博客
04-19 1740
一、常用网站： 1.菜鸟教程（http://www.runoob.com） 2.优快云学院（https://edu.youkuaiyun.com） 3.腾讯课堂（https://ke.qq.com） 4.开源中国（https://www.oschina.net） 5.36 氪 （http://36kr.com/） 6.虎嗅网 （https://www.huxiu.com/） 7.简书（http://www...
[转载]想要成为Linux大神，你应该和我一样这样做！
weixin_30917213的博客
10-08 197
原文地址：想要成为Linux大神，你应该和我一样这样做！作者： 思梦PHP 大神终究是孤独的，在Linux这条路上，有太多的人，而我们走着走着就分离了，我们在各自的道路上按照我们自己的方法去寻找着属于我们的道路，属于我们的那一片领土！ 第一天 我们从3开始 3、echo '111' > 1.txt 覆盖之前所有的数据 echo '222' >> 1.txt 追加...
Linux大神都是怎么记住这么多命令的？
怀揣梦想，一颗执着于技术的心从未磨灭，内心住着一颗顽强的小强时刻提醒自己层层突破自我，同时也成就他人
07-23 537
同时，社区资源如论坛、博客和问答网站也提供了大量的学习资料和经验分享，可以帮助你解决遇到的问题。通过交流和分享，你可以学到更多实用的技巧和方法，同时也可以拓宽自己的视野和知识面。Linux 大神们之所以能够记住如此多的命令，并非一朝一夕之功，而是通过长期的学习和实践积累起来的。因此，Linux 大神们会保持持续学习的态度，关注最新的技术动态和更新，以便及时了解和掌握新的命令和工具。Linux 大神们之所以能够记住如此多的命令，并非全靠死记硬背，而是通过一系列有效的学习方法和实践经验积累起来的。
扫除你成为linux大神的英语障碍-centos7中文包包安装及命令提示汉化
01-09
博客使用的linux版本：CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 阿里源和中科源都可以，已经测试 讲配置不说版本的，不说明环境的都是埋雷 二、汉化配置过程 建议使用root账户配置 yum安装中文包 centos7： yum ...
opencvdemo.rar 浅墨大神博客OpenCV代码在linux下实现
07-31
浅墨大神博客OpenCV源码示例,都是在windows下实现,现在移植到linux下,下载后解压到linux下任意路径,进入相应的demo,如cd OpenCVdemo3/,然后在该目录下运行./HelloOpenCV即可看到运行效果,入门有需要的同学下载.
浅墨大神OpenCV代码示例移植至Linux操作系统指南
总结来说，浅墨大神博客提供的OpenCV代码示例在Linux下的实现，为计算机视觉和图像处理的学习者提供了一个方便的学习和实践平台。通过实际操作示例代码，初学者可以更好地理解OpenCV库的使用方法，并且掌握跨平台...
林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）为什么被称作大神？
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习惯成自然
09-09 1万+
神创造了一个机制，然后大家在这个机制中自我发展。在西洋神话中，上帝创造了光，创造了亚当跟夏娃，而他们繁衍了所有的人，这个世界的基础是神制定的，人只是按照这个基本框架自行发展。在中国神话中，女娲是神，创造了很多人，然后人类自行发展繁衍。即便这个世界的发展本身看起来是人类自身的功劳，但，这个世界却是神创造的。所以，神的核心是：创造。Linus 为什么是神？因为它创造了「优秀的开源软件吸引更多人对开源进
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
最新发布
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
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【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
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