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我也要
技术整合工作是两家公司今年早些时候公布的一项20亿美元一揽子和解协议的产物，由盖茨和Sun 公司的格雷格负责。麦克利尼说，这一工作开展得很好，但速度有些慢，盖茨和格雷格希望把工作做得更好一些，它们理解这一工作的重大意义。
麦克利尼表示，两家公司将于本月提供一份进度报告。我认为他们还无法展示他们的工作成果，希望他们在年底能够展示自己的工作成果。
麦克利尼证实说，两家公司正在致力于连接双方的目录服务器━━微软的“活动目录”、Sun 的Java企业LDAP目录，向同时使用二种目录服务器的企业提供一次性登录的能力。他说，这只是我们合作的项目之一，但可能是最早出成果的项目。我认为在新年后的一个时间，我和鲍尔默将能够公布这一成果。
麦克利尼最重要的任务之一就是提供更多的按需计算和基于订购的服务。Sun 公司已经在提供按需的存储和运算服务。尽管没有明确透露时间，但他说，Sun 公司计划在合适的时候提供台式机托管业务。(ZDNet China)
昆仑通态，自由串口通讯
软件默认无该功能，需要问客服索要扩展包。
0.4 文件与文件夹：数据是怎么存放的，一篇讲清目录树
电脑里几万个文件怎么归类？本文讲清文件是有名字的数据单位、文件夹（目录）是可层层嵌套的收纳容器，二者共同构成目录树，最顶层是根目录；建立字节/KB/MB/GB 的大小直觉，介绍 Linux 一切皆文件的设计；用一张表讲清复制、移动、重命名、删除的区别，以及 Delete 进回收站、Shift+Delete 永久删除的差异；最后从安全视角讲文件上传（伪装脚本上传即 WebShell）与路径穿越（ZipSlip 把文件写到敏感位置），提醒凡是文件读写都要警惕路径被操纵。
【实战】ComfyUI-Impact-Subpack插件安装与UltralyticsDetectorProvider节点修复全流程
本文详细解析了ComfyUI中UltralyticsDetectorProvider节点缺失的原因，并提供了完整的ComfyUI-Impact-Subpack插件安装与修复全流程。核心在于Impact Pack插件架构调整导致节点被拆分至子插件包。指南涵盖手动安装、依赖安全配置、模型文件管理及深度排错步骤，帮助用户彻底解决节点缺失问题，恢复工作流正常运行。
LangGraph 本地 build 频频翻车，最终在服务器跑通流式对话
先说结论:我本地那个,一次都没成功过。三次,三次,全挂在拉镜像上。而顺得像刚上过油。这就很像我高中那辆自行车:骑着能走,一上锁就坏。那天晚上我盯着终端里那行红字看了很久,想的不是技术方案,想的是——为什么同一个工具,可以一边让我觉得自己很行,一边让我觉得自己不太行。
神联动：LSTM+卡尔曼滤波！一区大门轻松开！
近来热度飙升，成为时间序列预测和状态估计等领域的香饽饽，非常好发高区！主要在于：这两者结合，不仅能提高模型预测准确性；还能拓展应用场景，为我们的论文创新提供发挥空间，且当下还在蓝海阶段，还不算卷。具体点说：卡尔曼滤波擅长处理线性状态估计和噪声，能使LSTM更好地适应动态环境的变化，减少噪声干扰，降低预测误差。而LSTM通过捕捉长期依赖关系，擅长处理非线性时间序列，能够弥补卡尔曼滤波在这方面的不足，从而把应用场景从传统的状态估计，延伸到金融预测、工业检测、自动驾驶等任务。
如何实现VMware虚拟机上的ubuntu与windows主机共享文件夹
windows主机部分 在硬盘上任意位置新建文件夹，此处命名为Share，实际上随意。 接下来右键属性，操作如下系列图所示： 在硬盘上任意位置新建文件夹，此处命名为Share，实际上随意。 成功修改后，显示如下界面： VMware部分 ubuntu在关机状态下，点击“编辑虚拟机设置” 接下来，开启ubuntu系统，在终端输入： ·· vmware-hgfsclient ·· 将会显示如下画面，但是此时你可能找不到 /mnt/hgfs 这个路径，如果找不到该路径，则需要在虚拟
VSCode_RemoteSSH_一直卡在下载服务器_解决教程
解决VSCode远程一直卡在下载服务器
从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（12）
今天是本系列的最后一期，完整代码呈现Huggingface transformers平台上微调BERT-wwm-ext的过程方法。
自建 Git 服务器和裸仓库差在哪：要能提合并请求
在一台 Linux 上 git init --bare 就能自建 Git 服务器，但它只能推拉代码，没有网页、合并请求、评审和按仓库分配的权限。对照裸仓库和 AngusGit 各自能做什么，再走一遍在 AngusGit 上发起合并请求的最短路径，以及已有裸仓库怎么完整搬过来。
当勒索软件盯上虚拟化层：从CVE-2025-22225漏洞看ESXi安全加固要点
本文深度剖析了针对VMware ESXi虚拟化层的CVE-2025-22225等漏洞链的攻击原理，揭示了攻击者如何利用VMCI、HGFS组件从虚拟机逃逸至宿主机。文章从实战角度出发，系统性地提出了ESXi安全加固的核心策略，包括禁用非必要服务、强化主机配置、实施网络分段、建立实时监控与自动化补丁管理体系，为企业构建纵深防御体系提供了具体可行的操作指南。
PCL 建筑物点云立面和平面分割提取【2025最新版】
在建筑物点云中，立面点和平面点的法向量存在明显的差异，根据法向量在Z方向的分量设置相应得阈值即可实现立面点与平面点的分割。
Linux epoll 一篇讲透：从 select/poll 到红黑树、LT/ET，再到完整 TCP 服务器
一万个客户端已经连上服务器，眼下只有十个客户端发来了数据。服务器怎样把时间花在这十个连接上？理解这个问题，就抓住了 epoll 的主线。接下来，我们沿着“为什么需要它 → 接口怎么用 → 内核如何实现 → LT/ET 怎么写 → 完整服务器怎么运行”的顺序，把知识连起来。**阅读基础：**了解socketbindlistenaccept的基本用途即可。本文示例面向 Linux，服务器使用 C++17，实验脚本使用 Python 3。
利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。LSTM主要就是加入了三个门控：第一个开关遗忘门：负责控制继续保存长期状态c；第二个开关输入门：负责控制把即时状态输入到长期状态c；第三个开关输出门：负责控制是否把长期状态c作为当前的LSTM的输出。
宝塔装在服务器上，极目装在本机，差别到底在哪
宝塔 极目 装服务器 装本机 区别，不是比谁好用，是比"软件落在谁的账上"。宝塔的端口、资源、维护都记在服务器；极目这些都落在你电脑，服务器保持和纯 SSH 管理一样的干净。想保护服务器资源和安全面，选装本机的方案；想浏览器点就完事，装服务器的面板也行。
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")
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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推理服务器的调度器：连续批处理与请求生命周期
推理服务器的性能上限不取决于模型，取决于调度器——同样的模型，换一个调度策略，吞吐可以差三倍。传统深度学习服务的静态批处理在 LLM 场景下完全失灵：请求的输出长度不可预知，短请求被长请求拖着浪费算力。这篇文章实现 LLM 时代的标准答案——连续批处理（continuous batching），并管理一个请求从到达到完成的完整生命周期。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
Nginx代理服务器从入门到实战：静态部署、反向代理与负载均衡全解析
本文系统讲解Nginx代理服务器：涵盖核心概念、安装启动、配置结构，静态部署与虚拟主机，正向/反向代理原理与实战，以及五种负载均衡策略，适合后端开发与运维入门学习。
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高性能图形服务器搭配云飞云共享云桌面的方案
非标自动化、智能装备、工程机械等行业研发，大量使用 SolidWorks 开展大装配建模、干涉检查、运动仿真与工程图输出。传统一人一台图形工作站的模式，硬件资源独占，设计师不跑大模型时 CPU、GPU 长期闲置，算力利用率偏低；图纸分散存放在工程师本地电脑，项目迭代衍生大量版本文件，文件互传、版本对齐耗费大量时间。同时每台工作站单独安装 SolidWorks 与各类插件，版本很难统一，图纸导出、外发管控难度大，存在核心资料泄露风险，多台工作站分散运维，IT 维护工作量高。
企业级物理服务器的备份策略
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在 Linux 服务器上用 Docker 从零部署 Nexent：从环境准备到首次登录验证
本文解决：拿到一台干净的 Linux 云服务器，如何用 Docker 把开源智能体平台 Nexent 完整部署起来，并确认它真的能用——包括容器状态检查、浏览器访问、超级管理员首次登录、租户初始化以及进入主工作区。全文命令均基于 Nexent 官方 AtomGit 仓库（）当前版本实测整理，照着做即可，不依赖任何图形界面。文中也会把我实际踩中的两个高概率坑（）连同排查过程一起写清楚。
服务器和windows客户端重启后,发现agent连不上lightmem和hive mcp了
服务器重启后，lightmem无法连接PostgreSQL（192.168.0.88:18444），日志显示connectECONNREFUSED。排查发现PG服务正常、jail运行中、bridge0成员齐全，但netstat -Iepair10a -b显示收包为0、错误计数持续增长，且arp无响应。最终定位为FreeBSD vnet jail的epair虚拟网卡在重启后“二次入狱”，导致跨vnet转发失效。修复方法：销毁并重建epair对，确保ifconfig epairXa up。同时发现lightme
使用OpenCode管理服务器和网站优化实操分享_opencode ai coding agent open source terminal 是什么
文章浏览阅读137次。本文介绍如何利用OpenCode这一开源AI编程智能体，在Debian服务器上实现自动化运维（如安装1Panel、Halo、MySQL）和免密登录配置，并通过WorkBuddy结合OpenCode完成SEO/GEO评估与分优先级优化执行。强调其模型中立、隐私优先特性及CLI/桌面/Web多端支持能力。
医疗仪器联网绕不开串口服务器：它干的事，是把串口原样搬上网
在技术逻辑上，医疗级串口服务器还需具备低延时、双看门狗自愈机制，以及单串口多路 Socket 并发能力，以满足 7×24 小时不间断运行和 LIS 等多系统并发调取的需求。同时，必须明确其技术边界：串口服务器只是物理层与网络层的“透明搬运工”，不解决协议解析问题（如私有报文转 ASTM/HL7 仍需中间件），不改变老设备的采集与质控逻辑，也无法替代院内网的 IP 规划、端口权限等网络安全防线。逻辑上，它做的是透明传输：串口进什么字节，网络就出什么字节，不解析、不修改、不落库。医疗环境里，这条尤其得当回事。
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