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我也要
vmware 虚拟化
嵌入式 Vmware中安装Linux虚拟机出现没有eth0的解决方案No-such-device-eth0
Vmware中Clone虚拟机后提示"No such device eth0"解决 Linux kernel series 2.6.xx以后很多Linux distribution使用udev动态管理设备文件，并根据设备的信息对其进行持久化命名。udev会在系统引导的过程中识别网卡，将mac地址和网卡名称对应起来记录在udev的规则脚本中。 www.2cto.com 而对于新
VirtualBox文件挂载问题，出现/sbin/mount.vboxsf: mounting failed with the error: No such device
之后出现如下截图信息，则说明启动成功！执行挂载，没有报错说明挂载成功！虚拟机挂载宿主机共享文件夹失败。出现以上说明安装插件成功。
Linux中VMware启动错误：无法打开dev vmmon no such
当在Linux中启动VMware时遇到"无法打开dev vmmon no such"错误时，您可以按照上述步骤进行排查和修复。首先，检查VMware的安装情况和您的内核版本是否兼容。在Linux中使用VMware时，有时可能会遇到以下错误消息：无法打开dev vmmon no such。如果内核版本不兼容，您可以尝试更新内核或使用与您的内核版本兼容的VMware版本。如果未安装，请按照VMware官方文档的指导进行安装。如果服务无法启动，您可以尝试重新安装VMware，确保在安装过程中没有出现任何错误。
no such device Entering rescue mode grub rescue
电脑开始出现这个 no such device 电脑开机出现这个界面。 首先说下我怎么会出现这个界面的吧，我是装了双系统，win10 和Ubuntu 。我的Ubuntu装好后，鼠标没用，所以我就在win10下把Ubuntu盘符直接给格式化了，之后开机就出现这个界面了。我各种百度谷歌后尝试各种方法后最后有一种成功了。用win10的U盘引导系统，下载镜像推荐一个网站我告诉你：www.itellyou
基于多智能体深度强化学习的空地协同通信系统轨迹设计与访问控制
所属子方向： UAV assisted communication 名词注释 coordinated：协调、协同 base stations 基站，公用移动通信基站，是移动设备接入互联网的接口设备，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。 UAV-BS：无人机基站 cooperative-competitive game：合作竞争博弈 throughput ：吞吐量，每秒比特数 bps，bits per second Determinis
宝塔面板磁盘扩容后不生效？5步搞定Linux服务器磁盘空间更新（附详细命令）
本文详细解析了Linux服务器磁盘扩容后宝塔面板显示不生效的常见问题。通过理解磁盘、分区、文件系统三层逻辑，提供5步解决方案：检查磁盘状态、安装growpart工具、扩展分区、使用resize2fs命令扩展文件系统，并最终验证结果。文中附有详细命令和针对XFS、LVM等进阶场景的指南，帮助用户彻底解决磁盘空间更新问题。
VirtualBox共享文件错误: mount.vboxsf: mounting failed with the error: No such device
Virtualbox虚拟机 共享文件夹设置
Voxel Hashing技术解析：如何解决TSDF内存爆炸问题？
本文深入解析Voxel Hashing技术如何有效解决TSDF内存爆炸问题。通过动态内存分配和空间哈希函数设计，该技术将内存占用降低96.6%，同时保持高精度重建。文章详细介绍了GPU加速实现、现代系统演进及实践指南，为实时3D重建提供工程解决方案。
VMWARE UBUNTU 虚拟机中 启动网络报“eth0 No such device”的解决方案
好久没有用虚拟机了，今天打开不能上网了。 当执行 sudo /etc/init.d/networking restart的时候报错： 百度了下，原来是“由于VMware重新分配了网卡的mac地址，而ubunut中又把原先的mac地址保存在缓存中，所以导致怎么重启网卡都是不能启用” 解决方法： sudo rm /etc/udev/rules.d/70-persistent-net
PICO G2 4K Unity开发环境配置完全指南
VR开发中，Android平台的硬件适配与Unity版本兼容性是基础性技术命题。PICO G2 4K作为基于骁龙845+Android 8.1的专用VR一体机，其开发链路高度依赖特定Unity LTS版本（2020.3.41f1）、NDK r21e及OpenJDK 11等工具链组合，本质是嵌入式Android VR Runtime与Unity IL2CPP ABI的深度对齐问题。该配置方案不仅解决ADB识别、APK签名、Logcat捕获等工程痛点，更支撑手柄6DoF追踪、射线交互、Haptic反馈等核心XR
uniapp [全端兼容] - 详细实现下拉筛选菜单功能组件，下拉式筛选菜单效果，类似电商美团点击筛选项底部弹出列表点击选择后自动收起（详细示例代码，全端兼容小程序、安卓苹果app、h5网页、nvue
uni-app，vue2，vue3，向下弹出菜单包含筛选功能，日期筛选，下拉框选择器，下拉多条件筛选，下拉式筛选菜单，uniApp如何实现条件下拉筛选，Uniapp官方条件筛选组件，下拉框式条件筛选插件组件，最好用的插件组件，多端兼容，下拉菜单筛选，过滤筛选列表，下拉筛选栏，多列联动的条件筛选，下拉菜单地区和筛选，微信小程序，支付宝小程序，h5网页，移动端网站，安卓app，苹果app，nvue，uniapp所有平台兼容，下拉菜单筛选，下拉式条件筛选，下拉列表，点击排序，级联筛选，uniapp实现下拉筛选
VMware安装的虚拟机启动网卡报“No suitable device found: no device found for connection”
今天在公司的局域网内，在自己的电脑开一台服务器，给开发的人临时测试一个项目环境，把自己的VMware 14里虚拟机通过桥接实现类似局域网的一台服务器。在配置环境过程中，突然间发现VMware里的虚拟机分配不上ip地址了！ 问题： 原因-->因为虚拟机的网卡ens33的mac地址与/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens3...
05GATK流程和找变异
05GATK流程和找变异 GATK 集合了一套功能全面的高通量测序数据基因组分析工具包，算是业界的权威，更新的速度非常快。需要注意的是，不同版本的 GATK 在工具应用上会有些许不同。这里我们使用是最新版本 GATK 4.1.4.1（截止2019年12月31日）。 数据准备 前面我们提到了，走GATK流程需要到官网下载很多数据库文件，比如下面这些： dbsnp_146.hg38.vcf.gz dbsnp_146.hg38.vcf.gz.tbi Mills_and_1000G_gold_standard.
win11使用vmware提示device/credential guard 与 Device/Credential Guard 不兼容与vmware开机虚拟机蓝屏解决方法、win11的xhell包
然后我就升级vmware16了，我先安装了vmware15的，所以现在安装vmware16安装界面就会提示为升级。【如果你直接安装vmware16失败了，也可以先安装一个低版本的，然后升级即可】但是我不想再试了，开机影响我重新启动，我嫌麻烦【你可以执行上面方法重启电脑后再试试看问题是否解决了】，我执行了上面操作以后，执行就直接将vmware升级到16了，继续往下看。我已经弄过了【亲测有效】，就不截图演示了，执行成功会有提示的，执行成功字样，此时直接重启即可。随即就蓝屏了，是的，蓝屏屏幕下半部分还花屏了。
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入EMAttention(EMA）注意力
具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重之外，还通过跨维度交互来进一步聚合两个并行分支的输出特征，以捕获像素级的成对关系。3. 跨空间学习：除了在每个并行子网络中建立局部的跨通道交互外，EMA模块还通过跨空间学习方法融合了两个并行子网络的输出特征图。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
基于YOLOv11的无人机目标检测系统：实现drone、bird、aircraft多类别识别
采用改进的YOLOv11网络结构，平衡检测精度和速度融合VisDrone和UAVDT数据集，增强模型泛化能力设计多尺度特征融合模块，提升小目标检测性能开发直观的UI界面，便于实际部署和应用。
# 启动 VMware Workstation 虚拟机时出错：“VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容。”
在 启动 VMware Workstation 虚拟机时，报错：“VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容。在禁用 Device/Credential Guard 后，可以运行 VMware Workstation。有关更多详细信息，请访问 http://www.vmware.com/go/turnoff_CG_DG。”
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！
Vmware上Clone Ubuntu虚拟机后提示"No such device eth0"
文章出处：http://www.slyar.com/blog/vmware-ubuntu-70-persistent-net.html 将建立好的虚拟机文件拷贝后重新打开，系统重启后，用ifconfig -a命令查看，原先配置好的两块网卡eth0、eth1不见了，变成了eth2、eth3，在网上找到该问题的解决方法如下： 原因是Vmware保存的硬件配置文件*.vmx里
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")
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
VMware 虚拟机 U盘启动
VMware 虚拟机 U盘启动 VMware Workstation 15 Pro 虚拟机：Windows 10 64位 U盘：`16G` 已做好Windows 10安装介质 作者：Bright Xu
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
【运维】vmware虚拟机增加网卡
一、增加网卡 在VMware虚拟机中，选中网络适配器,点击添加 二、查看新增网卡UUID 三、增加配置文件 1、进入/etc/sysconfig/network-scripts目录 2、copy一份网卡配置文件 eg：cp ifcfg-ens33 ifcfg-ens37 3、修改ifcfg-ens37配置文件 * 修改uuid * 修改IP等配置字段 eg： TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="none" iBROWSER_ONLY="no..
vmware虚拟机磁盘空间不足No space left on device
之前搞了个虚拟机，用了很久，今天突然发现磁盘空间不足了，很是头疼，总不能重新弄个，里面很多环境配置不容易啊。于是就想到了扩展磁盘空间。分享本文，希望能帮助大家不走弯路。 1、先关闭虚拟机电源 2、做如下设置：“虚拟机”--“虚拟机设置”--“磁盘”--“扩展” 3、输入你期望的大小（必须要大于现有大小） 4、保存设置 5、启动虚拟机 6、安装gparted工具（Linu...
打开VMware虚拟机报错VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容
解决打开VMware虚拟机报错VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容
解决 VMware启动报错：VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容。
AMD
vmware复制虚拟机出现Error:No suitable device found:no device found for connection 'System eth0'
vmware复制虚拟机出现Error:No suitable device found:no device found for connection 'System eth0' ifconfig vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 service network restart
虚拟机No bootable device报错解决教程！BIOS启动顺序排错全攻略
虚拟机优先检查并修改BIOS启动顺序，将硬盘设置为第一启动项，这是解决该故障最高频、最有效的方案。该报错本质是虚拟机开机遍历启动设备，未找到可用系统引导，多数由克隆迁移、配置重置、异常断电导致。日常排错无需盲目重装系统，优先调整BIOS启动顺序，再排查磁盘挂载、系统引导、硬件配置问题，即可快速修复故障，大幅提升虚拟机运维效率。
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