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
3.6k累计阅读
3.6k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
点击【系统设置】—>【脚本命令行】，输入：
设置时区 为上海
Jenkins服务器上的时区也要保持一致：
rm -rf /etc/localtime
ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
timedatectl | grep "Time zone"
Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习（三）——环形谐振器(Ring resonator)之第一部分
环形谐振器教程的第 1 部分使用 MODE 来设计和仿真环形谐振器。 自由光谱范围 (FSR) 和品质因数 (Q 因数) 是这种面向片上通信应用的基于绝缘体上硅 (SOI) 波导设计的关键性能指标。
解决 jenkins 服务与服务器时间不一致的问题
解决 jenkins 服务与服务器时间不一致的问题。
ArcMap 10.7/10.8启动加载界面后闪退？可能是这个隐藏的Normal.mxt模板文件在搞鬼
本文深入分析了ArcMap 10.7/10.8启动加载界面后闪退的问题，指出Normal.mxt模板文件损坏是常见原因。提供了从定位、删除模板文件到系统级修复的完整解决方案，帮助GIS工程师快速恢复工作流程。
jenkins时区不对 终极大法
安装了jenkins有段时间了 一直注意到构建时间差了10来个小时 一查发现时区是美国 受不了 赶紧一搜教程 你别说 前人踩坑 后人躺平 嘿嘿。
Android车载桌面开发实战：从CarLauncher源码解析到自定义Launcher开发（Android 11）
本文深入解析了Android 11中CarLauncher的源码架构与核心模块，并提供了从零开始定制开发车载Launcher的完整实战指南。内容涵盖车载桌面的独特定位、驾驶场景优化、多屏协同、动态内容嵌入等核心挑战，以及如何构建符合安全规范、体验流畅的自定义车载桌面应用，是车载应用开发者提升系统级定制能力的实用参考。
别再用Selenium被秒封了！2026最新反爬全突破+动态渲染实战（通过率99%）
做爬虫的同学，肯定都有过这样的经历：遇到一个纯前端渲染的网站，Requests抓包只能拿到一堆空的div标签，所有数据都是JS动态生成的。这时候你想到了Selenium，结果刚打开浏览器，网站直接跳出来一个"检测到机器人访问"的页面，或者直接返回403。我之前做一个跨境电商的爬虫项目，就踩了这个大坑。一开始用默认的Selenium ChromeDriver，10次请求有9次被封，通过率不到10%。
jenkins的时间设置
由于jenkins在迁移时后台的时区设置有问题，jenkins的时间展示一直有问题，后来Linux更正为北京时区后也仍然有问题，网上找了这个方法： jenkins【系统管理】——>【脚本命令行】，在脚本命令行中执行以下语句： System.setProperty('org.apache.commons.jelly.tags.fmt.timeZone', 'Asia/Shanghai') ...
YOLOv11原创改进专栏|原创自研篇|DAA模块手把手添加教程
个人简介：大家好！我是 DAA 注意力机制，堪称深度学习中的“聚光灯”。我的任务是帮助模型聪明地识别关键特征，就像一位经验丰富的侦探，能够在繁杂的数据中找到重要线索。通过结合通道和空间的注意力，我能确保模型把重点放在最有价值的信息上，从而提升识别准确率。简单来说，我就是帮助你的模型变得更加专注、敏锐，让它在一堆数据中轻松找到“宝藏”，为检测精度加分！动态适应性特征提取DAA通过动态生成卷积核来适应输入特征的变化，从而实现针对不同数据的自适应特征提取。
优雅的设置Jenkins的时区
首先点击右上角用户名边上的倒三角，选择configure，如下图所示： 找到 【User Defined Time Zone】，修改Time Zone为 “Asia/Shanghai”，然后保存即可
华为OD机试 - 机器人活动区域（Python/JS/C/C++ 双机位C卷 200分）
本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。现有一个机器人，可放置于 M × N的网格中任意位置，每个网格包含一个非负整数编号。当相邻网格的数字编号差值的绝对值小于等于 1 时，机器人可在网格间移动问题：求机器人可活动的最大范围对应的网格点数目。说明：1）网格左上角坐标为 (0, 0)，右
19、CATIA V5：参数化建模与零件目录创建全解析
本文详细解析了在CATIA V5中通过设计表实现参数化建模及零件目录创建的完整流程。以支撑块和钩形夹为例，介绍了参数识别、设计表创建与关联、配置管理以及零件目录的构建方法。同时，提供了实际操作建议和注意事项，帮助设计师高效创建和管理零件族，提升设计效率和质量。
Docker——docker容器时间同步
运行时、运行中、dockerfile时间同步
如何获取不同分区模板的基因表达矩阵，abagen: Allen 大脑图谱遗传数据工具箱的使用笔记
基因表达从根本上塑造了人类大脑的结构和功能结构。像Allen人脑图谱这样的开放获取转录组数据集提供了前所未有的能力来检查这些机制。abagen工具箱，这是一个用于处理转录组学数据的开放获取软件包，并使用它来检查方法可变性如何影响使用Allen人脑图谱的研究结果。
解决Jenkins时间与服务器系统时间不一致问题
服务器时区正常 [root@localhost bak]# timedatectl | grep "Time zone" Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800) 进入Jenkins→系统管理→脚本命令行，输入 System.setProperty('org.apache.commons.jelly.tags.fmt.timeZone', 'Asia/Shang...
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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")
更新jenkins时间与系统（上海）时间一致
1.docker更新jenkins容器内时间与宿主机一致 docker cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai b0:/etc/localtime 2.安装jenkins后发现时区不对 时区针对不同用户可以直接改的。右上角，依次点击：用户->设置->用户定义的时区->选择Asia/Shanghai 3.再次运行，发现时间与系统时间一致 ...
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
Jenkins与服务器时间不一致设置方法
摘要：要修改Jenkins时区为上海时区，只需进入系统管理的脚本命令行，输入命令System.setProperty('org.apache.commons.jelly.tags.fmt.timeZone','Asia/Shanghai')并运行即可完成设置。该方法简单快捷，适用于需要调整Jenkins系统时区的场景。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Jenkins 踩坑 | job 创建、参数化、定时构建及时区偏差问题解决
1）启动 Jenkins 后在首页点击"开始创建一个新任务"。 2）输入任务名称，选择自由风格，点击“确定”。 1） 任意输入描述，然后勾选"丢弃旧的构建", 在"保持构建的最大个数中"输入 3。 1）勾选"参数化构建过程"，选择添加"字符参数" 2）设置参数名称、默认值和描述 1）在"构建触发器"中勾选"定时构建"，日程表中输入H2/ * * * *，表示每两分钟构建一次。 1）在构建中选择执行 shell，简单的执行一条打印语句，打印上面设置好的参数param；设置好之后保存即可。 可以看到构建结果是
Jenkins的配置和心得(dockerfile、jenkinsfile+windows节点两种配置方式)
目录 前言 一、jenkins是什么？有什么用？为什么要用它？ 1、jenkins是什么？ CI&CD 2、jenkins有什么用？为什么要用它？ 二、jenkins的搭建 1、安装jenkins 2、基础配置 前言 本文章主要是自己对jenkins的一些理解和搭建过程中遇到的一些坑，毕竟现网上很多jenkins包括节点相关和docker构建时候的一些坑没有提到，官网的文档写的也不够详尽，摸索出来的一些经验聊以分享，有出入的地方望指正。最终还是...
jenkins shell控制台卡死_Jenkins 踩坑 | job 创建、参数化、定时构建及时区偏差问题解决
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员 Jekins 学习踩坑笔记。测试开发技能进阶，文末加群。1、创建 job1)启动 Jenkins 后在首页点击"开始创建一个新任务"。2)输入任务名称，选择自由风格，点击“确定”。2、构建保持配置1) 任意输入描述，然后勾选"丢弃旧的构建", 在"保持构建的最大个数中"输入 3。由于 Jenkins 构建产生的日志等信息会保存在本机磁盘中，这样无限构建任务的话就会占...
Cleer Arc5耳机Jenkins Pipeline构建固件镜像
本文介绍如何使用Jenkins Pipeline实现Cleer Arc5耳机固件的自动化构建，涵盖交叉编译环境统一、并行编译优化、固件签名安全控制及动态Agent管理等关键实践，提升嵌入式开发效率与可靠性。
Jenkins执行pipeline时，卡在Jenkinsfile的bat命令行，导致步骤无法继续进行
jenkins执行pipeline的bat脚本卡主了
jenkins不能正常更新SVN代码报错 WARNING: clock of the subversion server appears to be out of sync. This can res...
WARNING: clock of the subversion server appears to be out of sync. This can result in inconsistent check out behavior. 这个在编译的时候有时候会有这个警告，主要是svn等服务器的时钟和本机的时钟有偏差，比如svn的时钟比较快，jenkins的时钟慢，当你提交svn的时候，紧...
Jenkins（4）docker容器内部修改jenkins容器时间
前言 用docker搭建的Jenkins环境时间显示和我们本地时间相差8个小时，需修改容器内部的系统时间 查看时间 查看系统时间 date-R 进入docker容器内部，查看容器时间 docker exec -it -u -root 容器名 /bin/bash date -R 查看容器内部系统时区 cat /etc/timezone 修改容器时间 容器内部创建Asia时区文件 echo Asia...
Jenkins时间与系统时间不一致
Jenkins显示实时运行时间，配置系统时间，jenkins时间与系统时间不一致
Jenkins与服务器时间不一致
Jenkins是一个开源的自动化构建工具，用于实现持续集成和持续交付。它是一个高度可扩展的软件，可以用于构建、测试和部署任何类型的项目。Jenkins提供了一个易于使用的Web界面，可以设置和管理构建、测试和部署任务。它支持各种版本控制系统，如Git、SVN和Mercurial，并可以与其他工具和插件集成，如JIRA、Slack和Docker。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3万+
扫一扫
