Linux

Linux 忘记密码解决方法

https://www.w3cschool.cn/linux/linux-forget-password.html

Linux 文件基本属性

https://www.w3cschool.cn/linux/linux-file-attr-permission.html

Linux 命令

https://www.cnblogs.com/huststl/p/8540775.html

yum常用命令

  • 1.列出所有可更新的软件清单命令:yum check-update
  • 2.更新所有软件命令:yum update
  • 3.仅安装指定的软件命令:yum install <package_name>
  • 4.仅更新指定的软件命令:yum update <package_name>
  • 5.列出所有可安裝的软件清单命令:yum list
  • 6.删除软件包命令:yum remove <package_name>
  • 7.查找软件包 命令:yum search <keyword>
  • 8.清除缓存命令:
    • yum clean packages: 清除缓存目录下的软件包
    • yum clean headers: 清除缓存目录下的 headers
    • yum clean oldheaders: 清除缓存目录下旧的 headers
    • yum clean, yum clean all (= yum clean packages; yum clean oldheaders) :清除缓存目录下的软件包及旧的headers

系统时间查看、修改

查看:date或者uptime

修改:date -s ‘2018-08-10 14:00’        (18年8月10日)

查看、修改系统硬件时钟

查看:hwclock  --show 或者 clock  --show

修改:hwclock --set --date="08/10/18 14:00"       (18年8月10日)

 

同步系统及硬件时钟

硬件时钟与系统时钟同步:

# hwclock --hctosys 或者 # clock --hctosys  hc代表硬件时间,sys代表系统时间,即用硬件时钟同步系统时钟

系统时钟和硬件时钟同步:

# hwclock --systohc或者# clock --systohc  即用系统时钟同步硬件时钟

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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