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NFS简介：
NFS是Network File System的简写,即网络文件系统.网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS. NFS允许一个系统在网络上与他人共享目录和文件。通过使用NFS，用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。
一、安装
1.切换到root用户，
2.yum install nfs-utils //或yum install nfs*
二、配置
1.vim /etc/exports，添加如下信息：
/home/david/workdir 10.98.100.* (rw,sync,no_root_squash)
2. 在linux客户端加载网络文件系统
mount -t nfs hostname(ip) /home/david/workdir/
嵌入式linux学习笔记
深入了解 Google Gemini：主要功能是什么以及我们为什么要使用它？
Google Gemini开启AI新纪元，以其独特的多模式功能重塑技术未来。
Fedora安装配置NFS
NFS简介： NFS是Network File System的简写,即网络文件系统.网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS. NFS允许一个系统在网络上与他人共享目录和文件。通过使用NFS，用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。 一、安装 1.切换到root用户， 2.yum install nfs-utils 二、配置 1.vim ...
(04730)半导体器件之基本放大器工作原理（一）
放大器是构成各种电子线路的基本单元电路。所谓“放大”，就是将输入的微弱信号(微弱变化的电压或电流等)去控制直流电源提供的能量，并使输出按照输入的小信号变化规律而变化的过程。所以放大器的本质是能量转换器。本节重点学习基本放大电路的工作原理和基本分析方法及主要性能指标。
fedora 20 开启NFS文件服务
fedora 20 开启NFS 文件服务 1. 检查是都安装了nfs rpm -qa |grep nfs [kuaile@localhost ~]$ rpm -qa |grep nfs nfs-utils-1.2.8-6.0.fc20.x86_64 libnfsidmap-0.25-7.fc20.x86_64 输出这就是已经安装了. fedora 20 默
STM32面试知识点总结分析
通过Boot引脚设定,寻找初始地址初始化栈指针 __initial_sp指向复位程序 Reset_Hander设置异常中断 HardFault_Handler设置系统时钟 SystemInit调用C库函数 _main。
Raspberry Pi Pico SDK开发-Timer-定时
RP2040 由 Raspberry Pi 设计，具有双核 Arm Cortex-M0+ 处理器和 264KB 内部 RAM，并支持高达 16MB 的片外闪存。 广泛的灵活 I/O 选项包括 I2C、SPI 和独特的可编程 I/O (PIO)。 本实例将演示如何使用Timer的定时功能。
Fedora NFS配置
NFS为network file system 的简称，最早由sun公司开发，一般NFS广泛应用在集群服务器上，他的最大特点是可以通过网络让不同的机器，不同的操作系统可以彼此的共享文件，所以它可以看作一个简单的文件服务器。NFS其实可以被视为一个RPC服务程序，在启动RPC程序前我们先要做好端口的映射工作这就是portmap,portmap的意思是当Client要连接服务器时必须知道服务器的一个空
从 Chat 提示词到可运行 Fiori 应用，ADT for VS Code 正在把 RAP 开发带进 Agent 时代
本文探讨了在VS Code中使用AI辅助进行ABAP RAP开发的新模式。文章指出，传统RAP开发需要手工创建数据库表、CDS视图、行为定义等十多个关联对象，命名和关联关系容易出错。现在通过GitHub Copilot Agent Mode配合ADT MCP Server，开发者可用自然语言描述业务场景直接生成完整的RAP业务对象。这种生成式开发的核心价值在于：1）通过标准化工具接口（MCP）连接ABAP后端，确保生成符合规范的RAP对象；2）能正确处理多实体组合场景下的命名一致性和关联关系；3）保持生成结
Fedora 31 Linux 部署nfs服务
Fedora 31 自带了nfs服务 [yeqiang@harbor ~]$ rpm -qi nfs-utils Name : nfs-utils Epoch : 1 Version : 2.4.1 Release : 1.rc1.fc31 Architecture: x86_64 Install Date: Thu 24 Oct 2019 07:13:57 AM CST Group : Unspecified Size : 16902
从零实现深度学习框架——自动求导神器计算图
本文介绍自动求导神器——计算图，从本篇文章开始介绍一个自定义的求导工具。
如何懂固高卡以及滚筒轴+平移轴配合运动？
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
【Linux】怎么看nfs服务是否已经启动与安装nfs服务
命令时看到的输出是"Unit nfs.service could not be found"，说明系统中没有安装nfs服务，需要先安装nfs服务才能启动它。结果：Unit nfs.service could not be found.命令来检查nfs服务是否已经启动。，则表示nfs服务已经启动；命令来启动nfs服务，然后再使用。，则表示nfs服务没有启动。安装完成后，你可以使用。
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")
linux系统关闭nfs守护进程失败,运行mount -t nfs等了N久，输出mount.nfs: Connection timed out 怎么回事？...
用的是fedora14，光盘安装时没有默认安装NFS-utils和portmap,是在终端里输yuminstallnfs-utils和yuminstallportmap手动安装的，后来发现portmap安装完了就变名为rpcbind服务了。研究好久才发现。。囧我在/etc/exports里配置的是/usr/tmp*(rw,sync,no_root_squash)然后在serv...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
Fedora14 nfs配置 + tiny210 挂载nfs
Fedora14 nfs配置 + tiny210 挂载nfs
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
嵌入式nfs问题解决总结
刚开始用的ubuntu10.04，无论如何搞都不成功，最后无奈选择 fedora14，nfs成功，现记录如下： 1 如果没有安装nfs则安装nfs，每种发行版linux安装方法不同 2 改写 /etc/exports 文件，我增加了一行 /root *(sync,rw,no_root_squash) sync,rw,no_root_squash的意思可以网上查一下，直接搜 nfs配置，多点
关于linux中nfs服务器的搭建
由于开发需要，今天搭建了一个NFS。 本人使用的是fedora14系统，IP 192.168.1.104 gate-way 192.168.1.1 mask 255.255.255.0 nfs 的两个安装包 rpcbind ,nfs-utils yum install rpcbind yum install nfs-utils gedit /etc/exports
Fedora 14 下搭建ARM交叉编译环境
<br />Fedora 14 下搭建ARM交叉编译环境<br /><br /> 1 将自己加入到sudo用户组里。<br /> 用root用户<br /> chmod o+w /etc/sudoers<br /> vi /etc/sudoers<br /> 复制 root ALL=(ALL) ALL<br /> 为<br /> skykingf ALL=(ALL) ALL<br /> 之后wq，保存<br /> chmod o-w /etc
Fedora 14 NFS网络系统的挂载
挂载步奏： 1.安装服务 检查是否看安装nfs，portmap服务。 没有的话，去网上下载在rpm -ivh portmap(安装包名)，一般NFS系统已经有了，不需要再安装。所以只需安装portmap即可。 2 设置环境 vim /etc/exports 内容内： /*****************************************************
mini2440 -- 设置Kernel通过nfs方式启动文件系统
1. Ubuntu12.04 NFS启动设置: [u-boot@MINI2440]# printenv bootcmd=nandread.i 0x30008000 60000 500000;bootm bootdelay=1 baudrate=115200 ethaddr=08:08:11:18:12:27 netmask=255.255.255.0 ethact=dm9
在Linux server上建立NAS文件服务器
本文使用系统为fedora14 1. nfs 服务端vi /etc/exports 写入/bak *(sync,rw) #把/bak目录共享成读写模式，支持同步写入支持，让所有的客户机都可以访问service nfs start #启动nfs服务chkconfig nfs on #设置服务自启动客户端使用时mount （nfs服务器IP）:/bak...
mini2440学习入门
超级用户登录： （1） 在Fedora14下用普通用户登录后，打开终端，输入#sudo vim/etc/pam.d/gdm命令，编译/etc/pam.d/gdm文件：在gdm文件中找到以下行，并在前面加上“#”，注释掉如下行：#auth required pam_succeed_if.souser !=root quiet （2） 用同样的方法编辑/et
Fedora14 开发环境安装
<br /> <br />作者: Sam (甄峰) <br /> sam_code@hotmail.com<br /> <br />类似的Blog已经写了好几次，但每次都比较零散。这次争取写个全一点的。包含了工作中所有必备的软件安装和设置。<br /> <br />FC14的安装非常简单，插入光盘后，重启电脑,选择boot. 则进入光盘启动界面。 选择桌面上的：Install to Disk.<br /> <br />安装成功后，则开始安装软件：<br />System -> Administration
fedora 14 配置nfs服务
1.安装NFS服务yum -y install nfs-utilsnfs依赖于rpcbind运行，原来是portmap。2. 配置export文件在/etc/exports中增加共享配置，例如：/home/xxxx 192.168.1.106(rw,sync,no_root_squash,no_all_squash)共享配置的格式：共享目录 主机1（选项1，选项2) 主机2（选项1，选项2)
Fedora14配置NFS服务
Fedora14配置NFS服务
Fedora 14下tiny6410配置NFS服务
折腾了N久的配置NFS服务今天终于被我搞定了！！以下是我的操作过程。 PC：windows xp professional，两张有线网卡（本地连接，本地连接2） 虚拟机：fedora 14 单片机开发板：FriendlyARM tiny 6410 + linux-2.6.38 step1：要想挂载fedora中的文件夹/opt/FriendlyARM/tiny6410/linux
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