vim踩坑记录

最新推荐文章于 2024-06-27 11:16:45 发布
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＃＃１．打开vim进行编辑：
＃在ＬＩｎｕｘ下使用
ｍkdir test
创建目录，
然后准备新建test.c文件进行代码编写时，也用了mkdir test.c
这样仅仅是创建了test.c的目录，而不是文件
其实在test目录下只需要
vim test.c
即可进入，保存之后自动生成test.c文件

vim上运行C++\C文件遇到的问题
weixin_45397542的博客
03-27 630
vim上运行C++\C文件遇到的问题1.Ubuntu创建文件夹权限不够的解决方法：2.运行.sh文件显示未预期的符号"("附近有语法错误 1.Ubuntu创建文件夹权限不够的解决方法： 解决办法：打开终端，输入：sudo nautilus* 2.运行.sh文件显示未预期的符号"("附近有语法错误 .c文件没写头文件 gcc编译过程中显示"stidio.h没有哪个文件或目录" a. 解...
kubernetes 踩坑记录
AlaiaCodeingLife
07-13 314
这几周一直在玩k8s 1.30版本，想着尝鲜一下，发现与之前1.22版本搭建的环境大不相同，索性记录一下踩过的坑。
vim操作中踩坑记录
学技术的PM的博客
01-10 165
windows中vim中文乱码问题解决 启动gvim8.0，菜单 ”编辑“->“启动设定” 在文件最开始处添加如下两行 set fileencodings=utf-8,ucs-bom,cp936,big5 set fileencoding=utf-8 ...
配置vim踩坑记录
weixin_44267448的博客
09-05 198
Macos打开vim，无法使用delete键删除上次保存的记录 解决方案： 编辑 ~/.vimrc 添加 set backspace=2
vim踩坑实录
weixin_38165206的博客
06-11 399
前言 这是一篇关于vim使用过程中碰到的问题和解决办法的记录。 问题1 启动vim后提示.vimrc文件处理错误“无法打开syntax.vim”文件： 解决方案1 参考 在shell中搜索“syntax.vim”文件，以确定电脑到底有没有syntax.vim文件： find / -name syntax.vim # 输出 /usr/share/vim/vim82/syntax/syntax.vim 输出结果明显和vim启动的时候所寻找的路径不符。需要建立从查找路径到真实路径的软链接： ln -s /us
Ubuntu踩坑记录
larrydong的博客
12-10 256
本文仅用于记录自己在ubuntu中踩坑的一些记录，比较零散，但都耗了不少时间。 1. vim粘贴到系统剪贴板 由于需要将一个文件中的部分内容粘贴到另一个文件，可以采用在一个vim中分屏打开另一个vim文件的方式，直接粘贴。但不习惯，所以想能够在打开的两个vim中进行拷贝。 首先将一个vim中的文件拷贝到“系统剪贴板” "+y # 依次输入这三个字符，进行复制 如果多行复制，首先输入-v，进入v...
CentOS 踩坑记录
AllenEyes的博客
10-15 556
depens on: - VMWare 14 Pro, choose CentOS7 - CentOS-7-x86_64-1804 - base install, none any root set. 也不算很原创的一篇指南。只是凑个集合，少去翻找资料而已 第一个坑：permission denied Q：su 没法用 A： sudo passwd root 回车后会出现让你输入原始密码...
Mamba踩坑记录
an的博客
06-27 692
mamba踩坑记录
鸿蒙设备开发环境搭建踩坑记录
02-08
- `sudo apt-get install vim` 安装Vim编辑器，便于文本编辑。 - `sudo apt install openssh-server` 安装SSH服务，允许远程访问和调试。 - `sudo apt install samba` 安装Samba服务器，用于文件共享。 五、...
Apollo安装踩坑记录
One step, One punch
10-11 3190
本文记录安装Apollo的踩坑记录，本人系统配置为：ubuntu 20.04.5，cuda 11.4；
Ubuntu18.04配置cuda踩坑记录
weixin_43719427的博客
12-12 2178
CUDA官网下载：cuda下载地址 系统：Ubuntu18.04 1.下载cuda安装包 根据自己的系统一步步选择 *不需要再安装nvidia驱动了，因为cuda现在自带驱动 2.验证显卡，检查gcc、kernel版本 lspci | grep -i nvidia gcc -v #查询gcc版本 没有gcc的话使用sudo apt install build-essential安装，Ubuntu18.04默认版本为7.5.0 uname -r #查询内核版本 3.禁用nouveau 使用lsmo
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip
12-07
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校园论坛BBS系统项目_采用MVC架构模式结合JSP技术实现前端页面展示与用户交互界面Servlet技术处理业务逻辑与请求控制JavaBean组件封装数据模型与业务规则_提供游客无.zip
12-07
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如何在Docker中配置NVIDIA GPU加速环境以运行Python图像识别应用，以及在遇到问题时该如何诊断和解决？
11-10
部署一个使用NVIDIA GPU加速的Python图像识别应用是一个多步骤的过程，涉及到容器化软件的安装和配置，以及可能遇到的特定问题的解决。为了帮助您更好地完成这一任务，建议阅读《Docker中部署Python识别环境与踩坑记录》。 参考资源链接：[Docker中部署Python识别环境与踩坑记录](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/32aji12dq0?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您已经安装了Docker和NVIDIA-Docker，并且您的硬件支持NVIDIA GPU加速。以下是配置过程中的关键步骤： 1. **安装NVIDIA-Docker**: 通过`yum install -y nvidia-docker2`安装NVIDIA-Docker软件包，它允许您将NVIDIA GPU的功能暴露给Docker容器。 2. **构建Dockerfile**: 创建一个包含NVIDIA GPU支持的基础镜像。一个基本的Dockerfile示例如下： ```Dockerfile FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ curl \ vim \ nano \ wget \ python3 \ python3-pip \ python3-dev \ python3-setuptools \ python3-wheel \ python-opencv \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 3. **添加Python及其图像处理库**: 通过`pip`安装所需的Python库，如`opencv-python`和`torch`。确保安装支持CUDA的版本以利用GPU加速。 4. **测试GPU支持**: 构建Docker镜像后，运行一个测试容器来检查GPU是否可以正确地被识别和使用。使用`nvidia-smi`命令或者运行一个简单的GPU加速程序来验证。 5. **调试和问题解决**: 如果在构建或运行过程中遇到问题，检查Docker容器的日志。使用`docker logs <container_id>`命令来获取更多信息。常见的问题包括权限问题、驱动不兼容或库版本冲突。 6. **性能优化**: 确保已经安装了所有必要的驱动和优化工具，例如TensorRT，如果需要使用它来优化Torch模型。 在阅读了《Docker中部署Python识别环境与踩坑记录》后，您将对整个部署流程有一个清晰的认识，并能够有效地解决部署过程中可能遇到的问题。这本书提供了实用的解决方案和经验分享，是您完成项目不可或缺的资源。 为了进一步深入学习和优化您的环境，建议继续阅读更多关于CUDA、OpenCV和深度学习框架的官方文档，以及参考NVIDIA官方提供的最佳实践和教程。 参考资源链接：[Docker中部署Python识别环境与踩坑记录](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/32aji12dq0?spm=1055.2569.3001.10343)
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