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/common （需创建该目录）。 /mntauto （需创建该目录）。 exportfs -avr 导出共享。 ls 命令在 /mntauto 上触发挂载。 df -h 命令确认挂载情况。 /autoindir （需创建该目录）。 ls 命令在 /autoindir/common 上触发挂载。 df -h 命令确认挂载情况。 龙蜥 Anolis 8.x + Vmware的安装与网络配置 & CentOS8 网络配置详细教程
文章目录 前言 VMware Workstation Pro 虚拟机安装 下载安装包 双击安装包 接受许可协议 更改安装位置 取消红框中的两个勾选 直接点下一步 点击安装 安装过程结束后，点击许可证 输入许可证 点击完成 是否立即重启电脑 设置 VMware 网络 VMware Workstation Pro 安装 龙蜥操作系统（Anolis OS） 安装 VMware 下载 Anolis OS 打开VMware 选择典型 选择稍后安装操作系统 选择操作系统 命名虚拟机 指定磁盘容量 点击完成 点击编辑虚拟
TurtleBot4机器人-从零到一：网络配置与多设备协同实战
本文详细介绍了TurtleBot4机器人的网络配置与多设备协同实战，包括路由器设置、PC端和树莓派的网络配置、Create3底座联网及故障排查。通过实操教程，帮助用户解决IP冲突和频段兼容问题，优化ROS2通信，提升机器人控制效率。
Linux之网络配置
一、图形法配置网络 1、执行nm-connection-editor打开网络配置图形 2、删除原来的，点击Add添加新的网络，网络类型选择Ethernet，完成后选则create 3、在Connection name 输入网络名称，在Ethernet下的Device MAC address选择网卡 4、选择IPv4 Settings设置网络信息； Method选择Manual;
VMware安装CentOS 7全流程详解：从分区到网络配置与优化
虚拟化技术是构建现代开发与测试环境的基础，通过在宿主机上创建隔离的虚拟机实例，能够模拟完整的操作系统环境。其核心原理是利用Hypervisor层对物理硬件资源进行抽象和调度，为每个虚拟机分配独立的计算、存储和网络资源。这项技术的价值在于提供了高度可复现、可移植且安全的沙盒环境，极大降低了多系统兼容性测试和复杂应用部署的成本。在应用场景上，虚拟化广泛用于搭建本地开发环境、学习Linux系统管理、部署后端服务（如MySQL、PHP运行环境）以及作为容器化技术（如Docker、Kubernetes）的底层基础平台
RK35x8通过TFTP下载内核到开发板
对于有网线接口的RK35X8开发板，调试时候，可以通过网线下载内核镜像和设备树到开发板，不用每次修改驱动都要重新打开下载工具，进入下载模式。通过TFTP可以大大提高调试效率。
Linux下的网络配置＜1＞
文章目录1.什么是IP ADDRESS?2.子网掩码3.关于IP的命令3.1查看IP地址3.2 ping：检测网络是否通畅3.3设定IP地址4.更改IP4.1图形方式更改IP4.2命令方式更改IP4.3文件方式设定IP5. dhcp服务器的搭建 1.什么是IP ADDRESS? internet protocol address ： 网络进程地址 ipv4 ：inter protocol version 4 1.2x32 ip是由32个01组成 11111110.11111110.11111110.1
35、Windows 10 网络配置与 IPv4 地址详解
本文详细介绍了Windows 10系统下的网络配置方法与IPv4地址的核心知识，涵盖网络和共享中心的使用、网络连接的组成、IPv4地址的特点与分类、子网掩码的作用与表示方式、默认网关的重要性以及路由表的工作机制。同时提供了实际网络配置案例和常见故障排查思路，并对比了IPv4与IPv6的主要差异，帮助用户全面掌握局域网设置与管理技能，为未来向IPv6过渡提供基础支持。
31、Linux网络配置与路由详解
本文详细解析了Linux系统中的网络配置与路由管理，包括网络接口配置、名称服务（DNS）、路由表查看与追踪工具的使用，以及网络安全和优化方法。内容覆盖从基础配置到实际应用，适合需要掌握Linux网络管理技能的系统管理员和开发者。
35、Linux网络配置全攻略
本文全面介绍了Linux系统的网络配置方法，涵盖静态IP地址设置、GUI配置工具使用、远程客户端访问（如PPP、ISDN和宽带连接）以及常见网络故障的排除步骤。通过详细的操作指南和示例，用户可以根据自身需求灵活配置Linux网络，确保网络的稳定运行。
21、Linux日志管理与网络配置：journald与systemd-networkd详解
本文详细介绍了Linux系统中的日志管理工具journald，包括日志文件的安全密封、验证以及远程日志配置的注意事项。同时，深入解析了systemd提供的网络组件systemd-networkd和systemd-resolved，对比了传统NetworkManager的适用场景，并以Ubuntu的Netplan为例演示了如何配置静态网络和按MAC地址匹配网络接口。此外，还介绍了在RHEL型系统中直接使用networkd和resolved进行网络配置的方法，并展示了networkctl和resolvectl等
15、Docker网络基础与DNS服务详解
本文详细介绍了Docker网络的基础知识与实践操作，涵盖docker0桥接接口、容器网络配置、端口发布及容器间通信等内容。重点讲解了传统容器链接方法与现代原生Docker DNS服务的实现方式，并通过对比分析突出了原生DNS在双向通信、扩展性与维护性方面的优势。同时探讨了Docker网络在容器化基础设施中的重要性，包括通信可靠性、应用扩展性与安全性，为读者提供了系统性的Docker网络学习路径和未来技术展望。
35、网络配置与远程访问全解析
本文全面解析了Windows Server 2008环境下的网络配置与远程访问实现，涵盖DHCP故障排除与配置要点、网络策略与访问服务角色的添加与配置、路由和远程访问服务（RRAS）的启用、调制解调器端口设置、认证协议选择与配置，以及远程客户端的连接设置。通过详细步骤和图表，帮助管理员构建安全高效的远程访问网络环境。
35、Docker入门指南：基础操作与镜像构建
本文是一篇Docker入门指南，详细介绍了Docker的基础操作与镜像构建方法。内容涵盖Docker命令基础、容器管理、网络配置与新镜像的提交，以及Dockerfile的使用和镜像构建流程。通过具体示例和步骤说明，帮助读者快速掌握Docker的核心功能，并能够基于实际需求创建和管理容器化环境。
35、服务器管理、网络配置和备份的Shell脚本示例
本文介绍了多个实用的Shell脚本示例，涵盖服务器管理、网络配置和数据备份等任务。包括解析日期和时间、交互式配置防火墙规则（适用于CentOS和Ubuntu）、使用nmcli进行网络设置以及使用tar进行目录备份的方法。通过这些脚本，系统工程师可以更高效地完成日常运维工作。
研发流程后端开发工具，提示功能开发效率
后端开发工具
西门子博图TIA Portal V18实战：用LAD梯形图快速上手一个电机启停控制程序
本文详细介绍了如何在西门子博图TIA Portal V18中使用LAD梯形图快速实现电机启停控制程序。从项目创建、硬件组态到LAD编程和仿真调试，逐步引导读者掌握PLC编程的核心逻辑，特别适合工业自动化领域的初学者快速上手。
开源生成式推荐框架MiniOneRec实践：从SID构建到RL微调全解析
在推荐系统领域，从协同过滤到深度学习，核心目标始终是精准预测用户兴趣。其技术原理经历了从矩阵分解到深度神经网络的演进，旨在从海量用户行为数据中挖掘复杂模式。随着大语言模型（LLM）的兴起，生成式推荐作为一种新兴范式，将推荐问题重构为序列生成任务，展现出更强的泛化能力和端到端优化潜力，尤其适合处理动态、多模态的推荐场景。本文聚焦于首个完全开源的生成式推荐框架MiniOneRec，它通过引入语义商品ID（SID）解决物品离散化难题，并采用监督微调（SFT）与强化学习（RL）结合的完整训练流程，为工程师和研究者提
从原理到调试：手把手教你用Matlab解码互补格雷码与相移码（附数据与常见错误排查）
本文详细介绍了如何使用Matlab解码互补格雷码与相移码，涵盖从原理到调试的全过程。通过实际案例和代码示例，帮助读者掌握结构光三维重建中的相位解包裹技术，并提供了常见错误排查与优化建议，提升解码效率与准确性。
linux和mac安装+配置circos(
一定要下载完这两个包，GD才会work，要不然会报错，且-modules显示也是fail。官网的教程说的很明白，但是很多包都已经过时了需要在网上找。一般来讲，所有包的安装都不会太困难，除了GD。1.是因为官网给的链接下出来的tgz无法解压。2.我的电脑安装后GD照样是fail的。，进入这个地址下一个.tgz。第二点的原因在于，官网的情况。，进入这个地址，按部就班。GD安装困难有以下几点。搞了一天终于配置成功。
SECS/GSM 测试工具 SecsExpress 的配置与实战应用
本文详细介绍了半导体设备通讯测试工具SecsExpress的配置与实战应用。作为专业的SECS/GSM协议调试工具，它能模拟Host与设备端进行双向测试，帮助工程师快速部署、验证通讯链路，并高效排查与RMS系统或真实设备间的联调问题，是提升半导体工厂设备集成与维护效率的利器。
ubuntu20.04下dsp-slam的运行配置
DSP-SLAM：具有深度形状先验的面向对象的 SLAM
ABB机器人与S7-1200PLC实现位置坐标数据发送和接收的具体方法
ABB机器人与S7-1200PLC实现位置坐标数据发送和接收的具体方法
【LLC快速上手系列】LLC轻载时，死区时间怎么调才对？别再傻傻乱搞了！
死区时间，就是指。如果你死区设得好，就能让开通前 ( V_DS to 0 )，完美实现！
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
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")
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