笔记script linux shell

安装 首先你需要一个 python 和 pip。 然后 pip install flask 就好啦！ 使用 from flask import Flask 导入。 pip install flask_form 创建网站 from flask import Flask app=Flask(__name ......

nmtui 执行以下命令可以进入一个可视化界面，进行IP的可视化配置、以及网络服务的重启（注意,这个重启是停止然后启动, 如果使用xshell进行操作会失去ssh连接,直连服务器时可这直接操作）、主机名的修改 nmtui nmcli # 以下命令可以将网卡ens160的ip修改为192.168.4. ......

得出真，假的概念 shell提供条件测试的语法 test命令 [ ] 中括号 1.test条件测试 test命令评估一个表达式，它的结果失真，还是假，如果条件为真，命令执行状态码结果就为0，否则不为0，通过`$?`取值 test命令的参数： `-e` 判断该文件是否存在（普通文件，目录），存在就为真 ......

1.安装VMware 下载 VMware Workstation Pro | CN 2.配置虚拟网卡 3.Windows网络配置 4.安装centos7.9 Download (centos.org) 4.1 新建虚拟机 如果开机的时候电脑蓝屏使用Windows+R输入optionalfeature ......

读取用户输入： shell变量出了直接赋值，或者脚本传参，还有read命令读取。 read是内置命令 read命令参数： -p 设置提示信息 -t 等待用户输入超时，timeout read -p "请输入：" vars ......

(1)整体来说，这本书到底在谈些什么？本书围绕“注重实效”讲述了关于编程的各种话题，个人责任、拽光弹开发、调试策略、元程序设计、按合约设计、重构、无情的测试，等等。作者认为注重实效的程序员的特征是程序员在处理问题、寻找解决方案时的态度、风格、哲学，他们能够超越直接的问题去思考，总是设法把问题放在更大 ......

通过一周时间对"构建之法-现代软件工程"快速阅读，我对软件工程这个专业有了一种更深刻的认识.软件工程，顾名思义，就是把系统的、有序的、可量化的方法应用到软件的开发、运营和维护上的过程。 一个人的成功不是天生的，而是慢慢积累的。当然，一个优秀的程序员也是慢慢学成的；正所谓：千里之行始于足下，我们必须从 ......

异常处理 异常 在Go语言中，异常被定义为实现了 error 接口的类型；error 接口只包含一个方法 Error() ，用于返回错误信息。 error 除了输出错误外，往往需要输出当时的业务相关信息（错误地址，错误码，错误信息等），举个简单例子： package main import ( "f ......

设计： get 如何在缓存中，返回关键字的值 O(1) 的时间复杂度，这里我们比较容易想得到是用map 去存储 put 如果key 已经存在，则变更数据，不存在则写入数据 如果插入关键字数量超过 capacity,则逐出最久未使用的关键字 总结下操作： 获取数据比较简单直接从map中判断存在，如果存 ......

需要绕过exit，所以直接?filename=php://filter/string.strip_tags|convert.base64-decode/resource=flag.php POST data为content=?>PD9waHAgZWNobyhzeXN0ZW0oJ2NhdCAvZmxh ......

1. 神经网络 1.1 神经元 神经元（Neuron）或节点（Node） 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图，\(x\) 表示 输入（\(\text{Input}\)）， \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元（\(\text{Neuron}\)）的输入，通常会增加 ......

前言 本文采用 BY-NC-SA 协议发布。 这是一篇问答风格的学习笔记。 作者约等于民科，如果发现本文有错误或建议修改请告诉我。 正文 例题：定义多项式 \(F_n(x)=\sum\limits_{k=0}^n \dbinom nk A[n-k]x^k\)，求证 \(F_n(x+y)=\sum\l ......

这本书是很老的一本书了，篇幅特别的大，涵盖软件工程的方方面面（提纲挈领的讲解了一些概念及原则）。 从书中我可以看到作者的深厚功力，能够深入浅出的讲解一个软件从需求调研再到结构设计，再到具体开发，再到测试，再到集成构建的整个生命周期。本书不仅从软件构建的整个生命周期给到读者切实可行的建议，而且针对不同 ......

最近在 《代码大全》这本书, 包括的内容非常多, 从软件设计到代码开发,团队管理都有,更像是一个软件编程领域的百科全书. 但是,对于书中提到的一点印象最为深刻, 其实在 《人月神话》和《卓有成效的程序员》这两本书都有提到, 那就是: 软件设计与开发的核心就在于 控制复杂度 这句话的核心其实包括几个问 ......

1.介绍 1.什么是进程 比如: 开发写的代码我们称为程序，那么将开发的代码运行起来。我们称为进程。 总结一句话就是: 当我们运行一个程序，那么我们将运行的程序叫进程。 PS1: 当程序运行为进程后，系统会为该进程分配内存，以及进程运行的身份和权限。 PS2: 在进程运行的过程中，系统会有各种指标来 ......

一. 同步交互： 就是用户在浏览器上所有的动作都操作完毕后再将信息发送给服务器端，然后服务器端做出响应后返回给浏览器数据 同步交互的优点 可以保留浏览器后退按钮的正常功能。在动态更新页面的情况下，用户可以回到前一个页面状态，浏览器能记下历史记录中的静态页面,用户通常都希望单击后退按钮时，就能够取消他 ......

一. 安装 在创建你的第一个 Laravel 项目之前，你应该确保你的本地机器已经安装了 PHP 和 Composer。如果你是在 macOS 上开发，可以通过 Homebrew 安装 PHP 和 Composer。此外，我们建议安装 Node 和 NPM。 安装了 PHP 和 Composer 后 ......

写在前面 首先，本人很菜。 其次，本文只也许够应付考试，个人使用。而且其实就是ppt内容只是我自己喜欢这样整理。虽然全力理解内容且认真书写但也可能存在错误，如有发现麻烦指正，谢谢🌹 最后，因为不知道考试怎么考，本人的复习方式是照着目录讲一遍自己的理解+写伪代码（如果来的及会再做一个综合纯享版），再 ......

写在前面 首先，本人很菜。 其次，本文只也许够应付考试，个人使用。而且其实就是ppt内容只是我自己喜欢这样整理。虽然全力理解内容且认真书写但也可能存在错误，如有发现麻烦指正，谢谢🌹 最后，因为不知道考试怎么考，本人的复习方式是照着目录讲一遍自己的理解+写伪代码（如果来的及会再做一个综合纯享版），再 ......

CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression 本节 Slides | 本节课程视频 这一节课是对机器学习内容的一个复习，以 Softmax Regression 为例讲解一个典型的有监督机器学习案例的整个流程以及其中的各种概念。预期读者应当 ......

「学习笔记」二项式反演、斯特林数、Min-max 容斥 点击查看目录 目录「学习笔记」二项式反演、斯特林数、Min-max 容斥格路计数二项式反演形式零形式一证明 1证明 2形式二形式三斯特林数第一类斯特林数定义递推式第二类斯特林数定义递推式通项公式应用：普通幂、下降幂与上升幂互相转化Min-max ......

async await async（异步）函数（方法）是 Swift 并发所引入的一种新的函数类型。 async 函数（方法）在定义时用 async 关键字来标记。 async 函数（方法）具有中断和恢复功能。中断点用 await 关键字来标记。 async 函数（方法）在中断并恢复前后所处的线程可 ......

一、Shell数学运算 1.Shell常见的算术运算符号 序号 算术运算符号 意义 1 +、-、*、/、% 加、减、乘、除、取余 2 ** 幂运算 3 ++、-- 自增或自减 4 &&、||、！ 与、或、非 5 ==、!= 相等、不相等，==也可写成= 6 =、+=、-=、*=、/=、%= 赋值运算 ......

1. RNN 1.1 RNN 简介 循环神经网络（\(\text{Recurrent Neural Network}\)，简称 \(\text{RNN}\)）是一种用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是使用循环结构来保持一个内部状态，这个状态理论上可以捕获到目前为止的全部信息流。\(\text{R ......

linux .net core dotnet执行exe缺失libhostpolicy.so 执行"zhtz.exe"程序 dotnet "zhtz.exe" 错误内容 A fatal error was encountered. The library 'libhostpolicy.so' requ ......

想要增加乌班图系统的容量，发现需要先进入乌班图BIOS系统，网上有说直接摁F2的，但是狂按笔记本上的F2并没有作用，又尝试了ctrl+Alt+F2，也没用，然后用的外接笔记本，双飞燕的。在关闭电脑之后狂摁外接键盘的F2，竟然进去了，又重复操作了几遍，确实容易进去了，特此记录，希望能帮到更多的朋友解决 ......

1. one-hot 向量 我们先了解一下 \(\text{one-hot}\) 向量。\(\text{one-hot}\) 编码是表示分类变量的常见方法，尤其在数据预处理和机器学习的特征工程中。一个 \(\text{one-hot}\) 向量是一个其中只有一个元素是 1，其余为 0 的向量。 假设 ......

2.10 m 个样本的梯度下降(Gradient Descent on m Examples) ​ 将2.9对一个样本的操作应用到m个训练样本上，我们要做的是计算这些微分，如我们在之前的训练样本上做的，并且求平均， 得到全局梯度值，把它直接应用到梯度下降算法中。 初始化𝐽 = 0, 𝑑𝑤1 = ......

面向对象方法学，以教据为王线 把数据和对数据的操作紧窗结白起来的方法。 四要点：1.把对象作为融合数据以及数据上操作行为统一软件结构。 2.把所有的对象都划分子类。3.对级很北之同天能 通过发送消良互相联系。优点1.降低了软什产品的复东性，提高了软件的可理解性。简化了软件的开发和维护工作。2. 特有 ......

前言 linux以及嵌入式一些代码，我们看到core_initcall、device_initcall等等需要链接器分配各个section，并且在启动该模块时候执行。下面我们详细追溯一下执行过程。 作者：良知犹存 转载授权以及围观：欢迎关注微信公众号：羽林君 或者添加作者个人微信：become_me ......