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我也要
在PS1中设置字符颜色的格式为：[\e[F;Bm]...[\e[0m]
其中 F 为字体颜色，编号为30-37，B 为背景颜色，编号为40-47，[\e[0m]作为颜色设定的结束。
颜色对照表：
编辑 .bashrc，添加：
PS1='\[\e[32;40m\][\u@\h \w \t]\$ \[\e[0m\]'
使配置生效：
source .bashrc
告别Modern Standby！Win10/11强制S3睡眠的终极指南（含BIOS设置避坑）
本文是针对Windows 10/11用户因Modern Standby（S0低电量待机）导致睡眠耗电、发热问题的终极解决方案。文章详细对比了Modern Standby与传统S3睡眠（Suspend to RAM）的本质区别，并提供了从系统诊断、注册表修改、BIOS/UEFI设置避坑到驱动优化的完整步骤，旨在帮助用户强制启用稳定、省电的S3睡眠模式，彻底告别睡眠噩梦。
Linux 设置PS1变量颜色
PS1变量设置。
图像调整亮度饱和度 c语言,【C#/WPF】调节图像的HSL（色相、饱和度、明亮度）...
先说概念：HSL是一种描述颜色的方式(其他颜色描述方式还有大家熟悉的RGB值)。HSL三个字母分别表示图像的Hue色相、Saturation饱和度、Lightness明亮度。需求：制作一个面板，包含三个滑动条，拖动滑动条可以修改目标图片的HSL值。即模仿PS中类似的功能，如下图：方案一：遍历所有像素点，修改每个点的HSL值。前台界面：一个Image控件显示目标图片，一个Button按钮点击一下降低...
【嵌入式开发 Linux 常用命令系列 9 -- linux系统终端命令提示符设置（PS1）】
在Linux中，PS1（Prompt String 1）是一个环境变量，用来定义shell命令提示符的显示内容和格式。当你在终端中输入命令时，PS1定义的就是那个通常显示在光标左侧的提示符。PS1可以包含纯文本和特殊的转义序列。转义序列以反斜杠开始，用来插入例如日期、时间、用户名、当前目录等动态信息。查看 PS1 当前配置在。
对西安交大轴承数据集XJTU-SY_Bearing_Datasets进行读取和处理：
故障诊断，对西安交大轴承数据集XJTU-SY_Bearing_Datasets进行读取和处理
Dataworks实现接口调用
在本地linux虚拟机（不用在意linux版本），安装Anaconda后配置对应的虚拟环境，将虚拟环境的python包整体打包（路径一般为：~/anaconda/envs/env_name/lib/pyyhon3.7/site-packages）：上传资源，将第三方包上传至dataworks（注意：所有上传文件均要打包上传，直接上传文件会乱码导致无法使用）：PyODPS，其中PyODSP2的python版本为2.7，PyODSP3的python版本为3.7。：在PyODPS中引用资源，然后开发接口。
linux 命令提示符环境变量设置 PS1
修改环境变量PS1
【Java基础知识 1】Java入门级概述
优快云最强Java专栏，包含全部Java基础知识点、Java8新特性、Java集合、Java多线程、Java代码实例，理论结合实战，实现Java的轻松学习。
让Linux命令行更换颜色----PS1环境变量的使用小结
一、需求描述 在Linux下执行命令的时候一般都是黑白配色，但是有时候会出现一个问题，就是执行一条命令之后如果出现大段的内容，你无法在很快速的定位的开头的位置，但是如果Linux提示符能够变成和命令不一样的颜色就能够很快定位了。这里需要一个Linux的环境变量PS1，你可以通过echo $PS1命令输出一下看看你的是什么。默认情况下都是这样的： PS1='[\u@\h \W]\$ ' # ...
基于语义分割的实时建图：HDMap动态更新
基于语义分割的实时建图：HDMap动态更新 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕基于语义分割的实时建图技术在HDMap动态更新中的应用展开，介绍了语义分割基础、HDMap概述、相关实时建图技术、动态更新关键技术、系统性能评估指标、实际应用案例、面临的挑战与解决方案及未来发展趋势。阐述了该技术如何利用传感器数据和语义分割算法，解决传统HDMap构建与更新的弊端，分析了其在精度、实时性、鲁棒性等方面的表现，以及在自动驾驶和智能交通中的应用，还探讨了现存问题及未来优化方向。
智能能效管家：基于 ESP32 的智能插座设计与精细化功耗管理实现
针对传统插座无法远程控制、功耗监测缺失、能源浪费严重等问题，本文设计一款基于 ESP32 主控芯片的智能插座。该系统集成 WiFi 无线通信、交流功耗采集、继电器通断控制模块，实现四大核心功能。硬件采用模块化选型与安全接线设计，软件基于 Arduino-ESP32 框架开发，搭载 Mqtt 通信协议与功耗算法，可通过手机 / 云端实时管控设备，有效提升用电安全性与能源利用率。：ESP32；智能插座；功耗管理；远程控制；能耗监测。
linux环境变量PS1设置完整版附带颜色
linux环境变量PS1设置 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PS1：提示符的设置 PS1（是数字1而不是字母l），每个版本bash的PS1变量内的
TOGAF架构内容—TOGAF 内容框架和企业元模型
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Linux系统修改命令提示符格式及颜色
一、修改命令提示符格式 今天跟大家分享一下如何在Linux系统中修改命令提示符格式以及命令提示符颜色的技巧。通常情况下，我们的命令提示符是这个样子的 [root@RedHat7 ~]# 我们不难发现其命令提示符组成的各个部分： [用户@计算机名 当前目录]# #----超级用户 $----普通用户 当前目录是以简略格式显示，如果要显示当前目录的具体路径，用 pwd命令，这个命令组成方式，又一个环...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Linux修改Shell命令提示符及颜色
作者：zhanhailiang 日期：2014-10-18 1. linux登录过程中加载配置文件顺序： /etc/profile → /etc/profile.d/*.sh → ~/.bash_profile → ~/.bashrc → [/etc/bashrc] 可查看默认的~/.bashrc文件如下： [root@~/wade/codeReview/redis-2.8.1
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
Linux:修改Shell命令提示符及颜色
Linux修改Shell命令提示符及颜色 1. Linux登录过程中加载配置文件顺序： /etc/profile → /etc/profile.d/*.sh → ~/.bash_profile → ~/.bashrc → [/etc/bashrc] 可查看默认的~/.bashrc文件如下： cat ~/.bashrc 结果： # .bashrc ...
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修改命令提示符字体颜色（PS1变量）
一、PS1变量的格式： （1） \[\e[F;Bm\] 为字体的颜色设置的格式。其中：F为字体的颜色，编号为30~37；B为字体背景颜色或控制的各种格式。 \[\e[Bm\] 在没有F项时，也可以设置相应的数字来表示字体的颜色。 （2） \[\e[0m\] 为字体格式到此截止的标志，否则字体格式会一直延续下去。其实质时B取0,从而使设置OFF （3） F ， B 的...
linux 修改命令提示符&ubuntu目录颜色个性化
1.linux 命令提示符个性化 在 ANSI 兼容终端（例如 xterm、rxvt、konsole 等）里， 可以用彩色显示文本而不仅仅是黑白。 本文示范了如何使用粗体和彩色的文字。 相信每一位Linux使用者都要面对 Bash。 虽然第一眼看上去非常枯燥，但是又很多方法能够让你的 shell 足够的个性化。 shell 提示符的彩色增强让能够让你的 shell 独一无二， 而且
修改linux用户命令提示符颜色
修改linux用户命令提示符颜色 原理 修改用户目录下的.bashrc文件的配色部分代码。 例如，修改rooot用户的提示符颜色为亮蓝色：#注释掉原来的代码；\e[36m\]用来指定颜色（亮蓝色）。 修改后，每次切换到root用户下的效果： 更多配色参考网上其他资料。 原文地址https://blog.youkuaiyun.com/qq_27251887/ar...
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