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我也要
今天在一台很长时间没用了的虚拟机上装mysql时，发现磁盘空间不足。
用du -h --max-depth=1命令一看，spool/clientmqueue竟然占用了好几G空间，结果发现是因为之前做rac测试时在crontab中执行的同步时间命令，时间服务器撤掉后，就产生了大量的错误消息，这个可以在crontab中命令的后面加/dev/null 2>&1来解决。
在用rm -rf *删除文件时却提示 -bash: /bin/rm: Argument list too long
原因是*转移成实际文件名时，文件名过多导致参数过长。
可以用xargs命令来删除数量比较多的文件：
ls | xargs -n 10 rm -rf
ls是输出所有的文件名(用空格分割)
xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数 也就是说将所有文件名10个为一组，由rm -rf删除，这样就不会超过命令行的长度了
重磅！AI实时读取总结微信聊天记录，附MCP协议+智能体配置教程！
【摘要】本文介绍了一套AI实时分析微信聊天记录的解决方案，通过Chatlog+Trae+MCP协议实现智能整理群聊信息。Chatlog作为开源工具本地解析微信数据，确保隐私安全；Trae提供AI分析能力，支持自然语言处理。操作步骤包括：1）下载运行Chatlog并启动HTTP服务；2）安装Trae配置MCP协议；3）创建智能体设置提示词。该方案虽需初始配置，但能有效解决群聊信息过载问题，自动提炼关键内容，避免有价值信息被淹没。文中提供了详细教程链接和网盘资源。
-bash: /usr/bin/rm: Argument list too long
输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数也就是说将所有文件名10个为一组，由rm -rf删除。-bash: /bin/rm: Argument list too long的解决办法。
EndNote全文检索实战：如何快速配置学校图书馆资源并精准查找文献
本文详细介绍了EndNote全文检索功能的实战配置方法，核心在于通过正确设置OpenURL链接解析器，无缝对接学校图书馆资源，实现一键精准获取文献全文。文章提供了从理解机制、四步配置法到进阶技巧的完整指南，帮助科研人员高效管理海量PDF，构建个人知识体系，大幅提升文献调研与写作效率。
聊聊 Linux Argument list too long 问题的N种解法
删除数百万文件的各种姿势，争取一篇给你讲全了！
告别WSL！用AMD ROCm7在Windows上跑ComfyUI，我的幻x2025 AI Max+ 395体验与性能调优心得
本文详细介绍了在搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的幻x2025笔记本上，如何通过ROCm7在Windows原生环境下高效运行ComfyUI，并分享了一系列性能调优技巧和实战经验，帮助开发者摆脱WSL束缚，提升AI创作效率。
演化计算（蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、演化规则......）
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Linux下通过 rm -f 删除大量文件时报错：Argument list too long
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【Dify】PPT生成工具应用
本文介绍了一款自动化PPT生成工具，通过智能接口将文本内容高效转化为结构化演示文档。该系统采用三阶段工作流（内容输入、HTTP请求上传、文件输出），无需复杂操作即可生成专业PPT。工具适用于教学课件、产品发布、企业培训等场景，能显著提升内容表达效率，特别适合初学者快速制作演示材料。文章详细说明了核心节点、应用场景及开发资源，为文本到PPT的自动化转换提供了实用解决方案。
-bash: /bin/rm: Argument list too long
有套数据库环境，.aud文件太多导致/u01分区使用率过高，rm清理是报错如下。2、使用find和 xargs命令组合。1、缩小删除的范围即可。
Qt(C++)使用QChart动态显示3个设备的温度变化曲线
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vue2/3 - H5 移动端网页中调用手机摄像头扫描二维码 / 条形码功能，在h5手机网页里调起相机摄像头进行二维码或条形码扫描效果详细教程（详细示例组件源码，一键复制开箱即用！）
vue扫描二维码条形码，vue网页调用摄像头扫二维码条形码，vue移动端如何实现调用相机扫描二维码，vue移动端扫一扫功能，vue怎么做移动端h5扫一扫功能，vue识别二维码和条形码，vue实现点击按钮调用摄像头扫码，vue调用本地摄像头实现拍照功能，Vue中如何进行二维码生成与扫描，如何实现vue在手机浏览器中调用摄像头实现扫描二维码功能，VUE项目移动端H5调用摄像头扫码，vue项目中实现H5调取摄像头，网页调用摄像头实现二维码扫描功能，vue调用手机摄像头，vue在调用摄像头扫码，vue自定义打开摄像
-bash: /bin/rm: Argument list too long的解决办法
-bash: /bin/rm: Argument list too long的解决办法 当目录下文件太多时，用rm删除文件会报错： -bash: /bin/rm: Argument list too long 提示文件数目太多。 解决的办法是使用如下命令： ls |xargs-n 10 rm -fr ls 输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数也就是说将所有文件名10个为一组，由rm -rf删除 ...
RandLA-Net Tensorrt 推理 c++
RandLA-Net 实现 Tensorrt 部署.
Linux下删除数量比较多的文件报错：-bash: /bin/rm: Argument list too long
今天要删除shopex的cache目录下的文件，结果提示 -bash: /bin/rm: Argument list too long 百度查到可以用xargs命令删除数量比较多的文件 ls | xargs -n 10 rm -fr ls当然是输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数也就是说将所有文件名10个为一组，由rm
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")
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
-bash: /usr/bin/rm: Argument list too long Linux报错
服务器报： -bash: /usr/bin/rm: Argument list too long 错误时的处理办法 | rm -rf * 报错
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
Linux命令xargs的分组处理功能-/bin/rm: Argument list too long、及执行sh文件报错的处理
其默认的命令是 echo，这意味着通过管道传递给 xargs 的输入将会包含换行和空白，不过通过 xargs 的处理，换行和空白将被空格取代。在进行目录清理的时候，遇到报错-/bin/rm: Argument list too long，显然是要删除的文件参数太多，记得以前有篇文章里也遇到这问题，看了一下此处碰到的和上一章遇到的还不完全一样，也不能用原解决方法解决。-d delim 分隔符，默认的xargs分隔符是回车，argument的分隔符是空格，这里修改的是xargs的分隔符。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
解决用 rm 报bash: /usr/bin/rm: Argument list too long错
但目录里面文件过多用rm报bash:/usr/bin/rm:Argumentlisttoolong错时怎么办：看看以下操作记录可以了文件多了主要是*传给rm会把文件名都传给rm所以报参数太多，解决办法就是不要用通配符*，再配合grep过滤后删除就行了：
-bash: /bin/rm: Argument list too long报错的解决方法（2022-03-24）
业务背景：查看系统中某一个目录下文件时，发现文件好多，ll命令会卡主 rm -rf * 屏幕显示： -bash: /bin/rm: Argument list too long 通过google后，找到解决方法，输入下面的命令，删除成功： ls | xargs -n 10 rm -fr ls 命令解释为：输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数也就是说将所有文件名10个为一组，由rm -rf删除 ...
目录下文件过多删除报错 -bash: /bin/rm: Argument list too long
rm -f * “-bash: /bin/rm: Argument list too long“.. 意思是参数太长，rm 干不了。 可以用ls | xargs rm -f这个命令将目录下所有文件删除。
mysql中rm -f_Linux下通过 rm -f 删除大量文件时报错：Argument list too long
Linux删除nagios的大量性能文件时报错-bash: /bin/rm: Argument list too long如下图所示： 问题原因如?待删除文件中包含的小文件数量过多，通常是由于受到 shell 参数个数限制所致。这个是Linux系统存在的限制，可以通过如下指令查看该参数值的配置：getconfARG_MAX 解决办法注：删除操作为高风险命令，请一定谨慎使用。确认通过快照等方式对数...
Linux下删除大量文件error ： bash: /bin/rm: Argument list too long
在linux 下删除oracle 11g下adump目录下的审计信息文件时，因为文件数量很多，执行rm -rf的时候报错 bash: /bin/rm: Argument list too long 可以采用分批删除的办法 ls | xargs -n 50 rm -fr ls xargs就是将ls的输出，每50个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数，由rm -r
linux 删除的文件太多：bash:/usr/bin/rm: Argument list too long
删除一个文件夹内指定后缀的文件时，遇到错误。提示。很明显是指定后缀的文件太多，导致无法删除。
Linux下通过rm -f删除大量文件时提示"-bash: /bin/rm: Argument list too long"的解决方法...
Linux下通过rm -f删除大量文件时提示"-bash: /bin/rm: Argument list too long"的解决方法 Linux下通过rm -f删除/var/spool/postfix/maildrop/中大量的小文件时提示: "-bash: /bin/rm: Argument list too long" 如图: 通过ls /var/spool/postf...
LINUX删除大量文件时 -BASH: /BIN/RM: ARGUMENT LIST TOO LONG 错误
使用rm -rf *删除文件时提示 -bash: /bin/rm: Argument list too long ,Google了一下用xargs命令 删除数量比较多的文件： ls | xargs -n 10 rm -rf ls当然是输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数 也就是说将所有文件名10个为一组，由rm ...
linux 删除大批量文件 /bin/rm: Argument list too long
今天要删除shopex的cache目录下的文件，结果提示 -bash: /bin/rm: Argument list too long 百度查到可以用xargs命令 删除数量比较多的文件： ls | xargs -n 10 rm -fr ls当然是输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参数 也就是
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