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我也要
最近在做android-ndk开发，因为需要涉及到动态库（so)问题，需要对手机文件进行读写，结果发现手机文件系统不让写，搜索了一翻。
解决：
在终端输入：$ mount
截图1：
可以发现只有读的权限（/dev/block/mmcblk0p25 /system ）
修改它的权限：$mount -o remount /dev/block/mmcblk0p25 /system
截图2：
截图3：
增加需要写的文件夹的权限：chmod 777 /system
增加需要操作的设备权限：chmod 777 /dev/graphics/fb0 （这是我要用到的设备文件，视情况而定）
（Ps:修改权限得在linux 下使用root用户才能修改成功，否则会提示，没有那个权限）
SAPABAP金色传说：关于导入和导出Excel时反复弹窗提示 SAP GUI安全性问题的解决方法
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把MinerU集成到Dify
本文介绍了如何将本地部署的MinerU与Dify平台进行集成。首先需要确保Dify和MinerU在Docker环境中正常运行，并通过配置虚拟网络实现互联。然后详细说明了在Dify平台安装MinerU插件的步骤，包括从插件市场搜索安装、配置连接参数等关键操作。特别强调了要等待MinerU容器完全启动(healthy状态)后再进行Dify配置，否则会出现连接错误。通过简单的URL指向和API密钥设置，用户即可实现Dify平台与本地MinerU算力网络的对接，为后续的AI应用开发提供基础支持。
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一、问题描述 二、问题原因 三、问题解决
华为开发岗暑期实习笔试（2025年4月16日）
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猫耳语音下载（mediadown）
西宾猫耳语音下载工具，能够帮助你下载猫耳音频节目。如果你是会员，它还能帮你下载会员节目。
Android文件权限详解
开始写博客了。最近又浪费2天时间，已经吃屎了无数天了。自制力还不是够坚强啊
基于STM32L4XX、HAL库的ESP32-S3-WROOM-1-N4 WIFI模块驱动程序设计
/ 检查是否收到完整的一行(以\r\n结尾)// 例如: 解析AT命令响应或MQTT消息等。// UART2初始化已在CubeMX中配置。// USART2初始化函数(由CubeMX生成)// 缓冲区溢出，重置。// 如果需要等待响应。// 处理接收到的数据。// 处理接收到的数据。// 等待ESP32模块启动。// 主循环其他任务。// 启用UART全局中断。// 发送HTTP GET请求。// 发送AT测试命令。// 连接Wi-Fi。// UART中断回调函数。
android中通过代码实现文件权限修改（chmod）
转载：http://blog.163.com/malloc_wet/blog/static/1104560862011922114313526/ 指令名称 : chmod 使用权限 : 所有使用者 使用方式 : chmod [-cfvR] [--help] [--version] mode file... 说明 : linux/unix 的档
【ARM Coresight | AMBA BUS | Cache 与 MMU/MPU | CoreLink | GCC | CSH 专栏导读】
1. ARM Coresight（SoC-400/SoC-600） 专栏 2. ARMv8/v9 CPU/Cache 专栏 3. Linux ARM AMBA 总线 专栏 4. Trace32/DS-5 专栏。。。
Hermes Agent 常见报错排查与问题解决
Hermes Agent 常见报错排查指南 摘要 本文全面梳理了 Hermes Agent 使用过程中的10类常见报错，按阶段划分为安装期、运行期认证类、后端基础设施类和长任务执行类四大类，并提供了系统化的排查流程： 安装期问题：包括命令未找到和Python版本不兼容，主要检查PATH环境和Python版本是否符合要求 认证类问题：涉及API Key认证失败和速率限制，需要验证密钥配置和配额状态 基础设施问题：包含Docker报错、MCP连接失败和OAuth令牌过期，需检查相关服务状态 执行类问题：主要是上
挂载android只读文件系统为可读写
这个是海思的盒子： root@android:/ # ls -al drwxr-xr-x root root 1970-01-01 08:00 acct drwxrwx--- system cache 1970-01-01 08:02 cache dr-x------ root root
利用NLP技术分析爬取的文本数据：Python爬虫与自然语言处理实战
网页爬虫（Web Crawler）是一种自动化脚本，通过模拟人类浏览网页的方式，定期抓取网页内容并进行分析和存储。对于大规模的数据抓取任务，爬虫技术提供了极大的便利。常见的Python爬虫库有requestsSelenium等。在本篇博客中，我们从爬取网页文本数据开始，通过清洗和预处理，最终利用自然语言处理技术（包括情感分析、文本分类等）对数据进行了深度分析。通过该过程，我们展示了如何使用Python爬虫抓取文本数据，并利用NLP技术进行分析和建模。
【Android 逆向】修改 Android 系统文件 ( ro 只读文件系统 | 系统文件格式 | rootfs | tmpfs | devpts | sysfs |proc | /system )
一、只读文件系统、 二、系统文件格式、 rootfs | tmpfs | devpts | sysfs | proc | /system
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
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为什么手机(安卓)系统也叫ROM呢？这是因为手机系统必须保证其自身的完整性和稳定性，在被用户使用的时候不被用户和恶意程序改写其核心文件。体现在安卓系统上就是root权限，默认没有root权限的话，是没有办法改写系统文件的，而操作系统的这个特性和上面说起来的只读内存十分相似，只不过是从软件层面上保持自身的不可改写罢了，一旦获取了root权限，也就是获得了ROM的改写权限。那为什么安卓手机系统叫ROM...
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")
安卓ADB read-only file system
打开cmd，找到android/sdk/platform-tools输入adb shell，按照如下操作： C:>f: F:\eclipse…\sdk\platform-tools>adb shell root@generic:/ # chmod 777 system chmod 777 system Unable to chmod system: Read-only file system 10|root@generic:/ # mount -o remount rw /system moun
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！
怎样在安卓上运行python,以root权限修改系统文件
“人生苦短，我用python” python丰富的开发库确实为广大使用者缩减了大量的开发时间。小ming没事用python跑个自动化脚本，枯燥乏味的工作就让电脑帮忙做。 怎样在安卓上运行python 出于各种原因，电脑是不能一直开着的。那么能否在手机上运行python呢？答案是肯定的。这里安利一款神器：termux。看名字可以猜到，termux是运行在安卓系统上的终端模拟器和linux运行环境。虽然是叫模拟器，但是无法掩盖他的强大，在这个app里面可以安装linux图形操作系统，这个操作系...
【Android 逆向】修改 Android 系统文件 ( 重新挂载文件分区 | 在 /system/lib/ 只读目录下创建文件 | 修改 Android 系统文件的意义 )
一、重新挂载文件分区、 二、在 /system/lib/ 只读目录下创建文件、 三、修改 Android 系统文件的意义、
mount 安卓system只读_使用mount修改你的android中/system为只读权限
这段时间一直在修改sd卡的host controller的驱动，并于昨天重新编译了内核并fastboot到g5手机中，sd卡是可以读出来了，看样子驱动生效了，兴奋之余看看同样使用sd host控制的wifi，遗憾的wifi出错，后来查明原因是：编译内核使用的是默认的msm的config文件，config文件将wifi驱动是以模块(.ko)的形式编译的，而不是像其他驱动直接built-in到内核中的...
Android修改system只读权限
Android上替换Launcher有两种方法，一种是将img烧到设备上时，将Launcher打进去，另外也可以试着替换Launcher。这里先测试第二种。 想修改替换以下Android里的Launcher， 但是Laucher所在的目录/system/app是只读的。 需要先通过remount将其设置为rw。 具体操作： lixinso@lixinso-desktop:~...
Android修改system只读权限：remount
Android上替换Launcher有两种方法，一种是将img烧到设备上时，将Launcher打进去，另外也可以试着替换Launcher。这里先测试第二种。 想修改替换以下Android里的Launcher， 但是Laucher所在的目录/system/app是只读的。 需要先通过remount将其设置为rw。 具体操作：
mount 安卓system只读_Android修改system只读权限：remount
Android上替换Launcher有两种方法，一种是将img烧到设备上时，将Launcher打进去，另外也可以试着替换Launcher。这里先测试第二种。想修改替换以下Android里的Launcher， 但是Laucher所在的目录/system/app是只读的。需要先通过remount将其设置为rw。具体操作：lixinso@lixinso-desktop:~$ adb devicesLis...
android system目录只读权限的修改。
1，进入root: adb shell su 2, mount 3，修改权限： mount -o remount,rw -t ext4 /dev/block/platform/mstar_mci.0/by-name/system /system 注意：红色路径改为你自己设备的。 查看结果： 4，改回只读：mount -o remount,ro -...
android系统文件的权限
android是基于linux开发的，因此想要了解android系统文件的权限，需要从Linux说起。 Linux系统权限简介： 一个文件一共有三个组别：用户、群组、其它 其中每个组包含三种权限：读r、写w、执行x 也就是说一个文件共有9个权限属性。 从左往右一到三位是［用户］，四到六位是［群组］，七到九位是［其它］ 举例：我现在用RE管理器可以看到我们做美化经常修改文件f
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