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Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3
上使用tmux 有个我认为很讨厌的新特性，标签在使用CTRL+B ，重命名以后，当你进入其他目录的时候会被修改。
搜了一下stackoverflow.com
https://stackoverflow.com/questions/6041178/keep-the-windows-name-fixed-in-tmux
set-option -g allow-rename off
一条命令解决这个问题。
测试发现好像只在RHEL7 有类似问题
如果已经打开tmux CTRL+B ：
set-option -g allow-rename off
即可
联想X3650M5服务器双模式切换实战：UEFI与Legacy BIOS如何选择？
本文深入探讨了联想X3650 M5服务器在UEFI与Legacy BIOS启动模式间的选择策略。文章从技术原理、决策矩阵、实战切换步骤及后期验证等方面，为企业IT管理员提供了基于操作系统兼容性、存储架构、安全合规与运维习惯的完整决策框架，帮助其在数据中心硬件生命周期管理中做出明智选择。
Linux 终端复用器Tmux
（例如：通过tmux建立会话，当我们在此会话中编写文件内容时，突然系统故障导致文件关闭，当使用tmux重新打开编写文件内容的会话时，可以继续上次的编写-类似于断点续传）（可以为一个会话创建多个窗口做不同的工作，可以在这些窗口做切换；当使用tmux新建一个会话时，默认会建立一个窗口，每个窗口默认只包含一个面板。查看已有会话（此会话包括异常中断的会话、与窗口分离的会话、不包含杀除的会话）会话（Session）、窗口（Window）、面板（Pane）一个会话可以有多个窗口，一个窗口可以分为多个面板。
brpc组件bvar源码解析（一）简介、使用和类的关系
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tmux---linux终端复用器使用
命令行的典型使用方式是，打开一个终端窗口（terminal window，以下简称"窗口"），在里面输入命令。用户与计算机的这种临时的交互，称为一次"会话"（session）。会话的一个重要特点是，窗口与其中启动的进程是连在一起的。打开窗口，会话开始；关闭窗口，会话结束，会话内部的进程也会随之终止，不管有没有运行完。一个典型的例子就是，SSH 登录远程计算机，打开一个远程窗口执行命令。这时，网络突然断线，再次登录的时候，是找不回上一次执行的命令的。
uni踩坑笔记 - 离线打包调起微信分享后从微信返回APP时黑屏
apk能成功调起微信并进行分享操作，但分享完成后点击回到应用后应用出现黑屏的情况，并在约3-5秒后自动重启。
阿里云大模型 ACP 认证教材内容突变？这些改动藏着通关密码，不看亏大！
【摘要】核心章节大换血，安全合规融入实战场景，大模型微调用数学深度解析，部署章节带来阿里云产品对比实战攻略，甚至整章内容被替换成藏满学习彩蛋的行业趋势指南。这些改动不仅重塑考试重点，更暗藏官方命题风向——安全合规考场景方案，微调原理考几何解析，部署设计考分析框架。无论你是数学小白还是部署新手，这篇攻略都将带你吃透变动逻辑，附赠急救包和考点清单，帮你抓住这些“隐形加分项”，速来解锁通关秘籍！
Tmux使用
作者：日期：Tmux 是一个终端复用器（terminal multiplexer），非常有用，属于常用的开发工具。本文介绍如何使用 Tmux。
图数据挖掘 ECC K-core core number truss number clique
K-core:什么叫k-core，给定一个正整数k（k>=0），k-core是一个G的最大子图（也就是说k-core是一个图的限制），将这个子图定义为Hk，对于Hk中的每个顶点v，他的度数都是大于等于k的。 k-core是内嵌的，如下图所示，集合{ABCD}是H3，也就是3-core的子图。而集合{ABCDE}是H2，也就是2-core的子图，集合{ABCDEGF}是H1，也就是1-core的子图，而从集合的角度来讲H3<H2<H1。 core number:什么叫kcor
tmux终端复用经常用到的命令集合
1、新建tmux会话， tmux new -s session_name 其中，session_name可以为任意名字。 2、退出但不终止当前会话， ctrl + b, d 即，首先按下ctrl和b的组合键，松开后，再按d键。 3、返回特定会话， tmux a -t session_name 其中，session_name即要返回的会话名字。 4、终止当前会话， tmu...
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本文深入探讨了Unity URP中半透明物体自交叠渲染问题的核心根源与解决方案。针对模型自身交叠导致的排序错误，文章提供了双面渲染与深度写入两种实战技巧，详细分析了其实现原理、性能开销及适用场景，帮助开发者根据项目需求选择最优方案，有效提升玻璃、水体等材质的视觉表现。
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Tmux是很好用的工具，虽然快捷键对于新手来说有些繁琐，一旦你熟练后它一定会给你很大的帮助的。如果文章有错的地方请在评论区指出哦，大家一起讨论学习。我是WX_Chen，我们下期见🤗🤗🤗。
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在ROS2中自动导航使用Nav2来实现。Nav2 使用几个独立的模块化服务，通过 ROS 2接口（例如动作服务器或服务）与行为树 (BT) 通信。Nav2 输入包括：TF转换、一个地图源、一个行为树 (BT) XML 文件和相关的传感器数据源;Nav2 输出速度命令;Nav2 支持多种机器人，比如：四足机器人、履带机器人、轮式机器人等。
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Devexpress16.2.6破解工具
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这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
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tmux里的session，window,pane —- session指的是按下tmux命令后 存在的连接便是session 创建session tmux 创建并指定session名字 tmux new -s $session_name 删除session Ctrl+b :kill-session 临时退出session Ctrl+b d 列出sessi
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！
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大家用tmux有没有难以改变pane大小的情况了，可以通过鼠标来控制，开启setw -g mouse-resize-pane on 即可 我的版本是系统默认的tmux 1.8版本 参考这2篇文章： 新版Tmux开启鼠标模式的方法 tmux 启用鼠标控制 1 进入tmux session 2 先按Ctrl + B， 松开以后，输入冒号，setw -g mouse-resize-pane on，即可开启鼠标改变pane大小（用鼠标点击分界线即可） setw -g mouse-resize-pane on
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")
配置TMUX支持鼠标切换pane，鼠标调节pane大小等
TMUX2版本以下： 1，在~/.tmux.conf中加入： setw -g mouse-resize-pane on setw -g mouse-select-pane on setw -g mouse-select-window on setw -g mode-mouse on 这几行的作用分别是: 开启用鼠标拖动调节pane的大小（拖动位置是pane之间的分隔线） 开启用鼠标点...
Tmux基本使用
tmux允许**在多个窗口之间水平或垂直拆分窗格、调整窗口窗格的大小、会话活动监视、使用命令行模式编写脚本等。由于 Tmux 的这些功能十分好用，几乎所有 Unix 发行版广泛内嵌了Tmux。**
tmux 使用
7 调整小窗口大小： prefix + ctrl + up/down/left/right。5 在小窗口间切换 ：prefix + { ,向前跳， prefix+} 向后跳。8 将当前的小窗口变到最大： prefix + z ,再按一次，便回到原来的大小。prefix + x 这也是关闭小窗口的方法。bind -n : 后面的键就不用加 prefix 了。6 在窗口间切换 prefix + 1.2.3。3 创建小窗口 prefix + %4 关闭小窗口 prefix + x。
tmux介绍
一篇极好的文章是：https://blog.youkuaiyun.com/gxlzyt123456/article/details/65436467；感谢原作者的无私分享 tmux比screen最大的优势就是tmux split后，重新连接session的时候split的pane不变，还有tmux可以以脚本的形式启动并运行一系列复杂的命令； 同样的 tmux也跟screen一样，可以自己定义配置文件，GitH...
tmux中如何完整copy单独一个pane中的文字到系统剪贴板（本地shell和远程ssh）
以下配置在tmux 2.4以上版本通过。 多个pane的情况下，如果是按住shift用鼠标左键拖动，会横跨多个pane，从而copy到不需要的文字。 经过多次尝试，最后试出了在本地shell和远程ssh都可以copy单独一个pane中的文字： ######################################################### # In WSL or cygwi...
Tmux教程 （一文就够）
Tmux1. Tmux是什么？1.1 基本概念1.2 安装2. session操作2.1 启动2.2 分离2.3 退出2.4 绑定、解绑、切换session2.5 重命名session3. window操作3.1 新建窗口tmux new-window3.2 切换窗口3.3 重命名窗口4. pane操作4.1 划分窗格4.2 光标位置4.4 关闭窗格5. 其他操作5.1 tmux上下翻屏 使用教程网上相关的Tmux教程很多，可是看完感觉不是太细就是太散，有一些不常用的操作、快捷键也写出来了，感觉重点不够突出
tmux如何删除分屏
中 pane 的标准方法。请注意，关闭 pane 会结束在该 pane 中运行的任何程序。如果这是最后一个打开的 pane，那么整个。的默认键绑定，上述的键可能会有所不同。在这种情况下，你需要使用你自定义的键绑定来执行相应的操作。中删除分屏（关闭一个 pane）非常简单。然后按箭头键来在 panes 之间切换。一旦你切换到想要关闭的 pane，再按。如果你想要关闭不是当前活跃的 pane，首先需要切换到那个 pane。窗口（window）也会被关闭。
tmux 无法创建会话_终端复用神器Tmux
记得第一次接触tmux是在一年前，当时是为了复用终端，不想开多个item2的tab，但是后来发现完全不会用，就一直搁在那儿，直到半年前再次拿起来，开始学习一些tmux的用法，如今半年过去了，真正的明白了为什么说tmux是神器。在用tmux之前一直都是用的iterm2(在mac上很好用的终端)原生的新开tab和分屏，其实也还好，界面看起来就像这样：item2但是分屏很多之后，可以看到很多状态栏，并不...
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