作者：SRE运维博客 博客地址： https://www.cnsre.cn/ 文章地址：https://www.cnsre.cn/posts/211108848062/ 相关话题：https://www.cnsre.cn/tags/kvm/ 安装前准备 验证CPU是否支持KVM 如果结果中有vmx（Intel）或svm(AMD)字样，就说明CPU的支持的。 egrep '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 关
2.1.3 管理分区 列出块设备 lsblk 创建分区命令 fdisk 管理MBR分区 gdisk 管理GPT分区 parted 高级分区操作，可以是交互或非交互方式 重新设置内存中的内核分区表版本，适合于除了CentOS 6 以外的其它版本 5，7，8 partprobe 2.1.3.1 parted 注意：parted的操作都是实时生效的，小心
目录 查看当前分区挂载查看设备号开机挂载 查看当前分区 [root@fedora bernard]# fdisk -l Disk /dev/sda：238.47 GiB，256060514304 字节，500118192 个扇区 磁盘型号：SanDisk SD9TB8W2 单元：扇区 / 1 * 512 = 512 字节 扇区大小(逻辑/物理)：512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小
To run a command as administrator (user "root"), use "sudo <command>". See "man sudo_root" for details. qiancheng@ubuntu:~$ df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on udev 1.9G 0 1.9G 0% /
1.在unity下，为降低DC，通常都会做打包图集处理。我们基本用的一种是TexturePacker,还有就是使用UGUI下，unity用的设置Packing Tag自带的图集打包。那么，这些图集到底占多大内存？都有哪些压缩方式呢？ 接下来看一组Texture的预览（PC platform）： 以上RGBA32压缩格式带透明通道，内存占用情况：
1、设备名称的识别 find 参数-name名字-user用户-group组-type类型 f：文件 l：符号连接 d：目录 c：字符设备 b：块设备 s：套接字exec执行-maxdepth最大深度-mindepth最小深度-cmin最近更改的文件 1 ：1分钟， +1：大于1分钟， -1：1分钟之内-o或者-a而且not相反size大小 实验环境： [root@node1 mn
文章目录 1. 下载并烧写系统镜像到TF卡RaspberryPi Imager 2. 开启基础服务2.1 Remote-sshmacOS / LinuxWIndows 2.2. 配置WiFi自动连接 3. 更改用户名及密码`sudo raspi-config`开启root用户 `sudo passwd root` 4. 更新系统5. 安装pip3升级pip3安装awscli安装docker-comp
sm from Crypto.Util.number import getPrime,long_to_bytes,bytes_to_long from Crypto.Cipher import AES import hashlib from random import randint def gen512num(): order=[] while len(order)!=512: tmp=randint(1,512) if tmp not in order
文章目录 一、Linux 操作系统基础1、Linux 相较于 Windows 系统有哪些优点2、Linux 常见版本分支有哪些3、Linux 进程文件存放在那里4、Linux 如何给系统添加一个新硬盘5、Linux 下 /bin 与 /sbin 的区别6、Linux 如何切换到上一次的工作目录7、Linux 中延迟关机方法8、Lin
dm数据库安装配置 在Linux操作系统上使用命令行方式安装达梦数据库。 [root@localhost ~]# vi /etc/sysctl.conf sysctl settings are defined through files in /usr/lib/sysctl.d/, /run/sysctl.d/, and /etc/sysctl.d/. Vendors settings live in /usr/lib/sysctl.d/. To
据上次的xception已经过去半个月了（划水了半个月），上次的xcepion训练慢问题已经解决了，其实就是中间的imagesize没有控制好，这样都能训练也是十分的神奇，这次记录一下整了小半个月的yolov3模型，虽然还没整完但是主体框架已经好了 先看代码 最上面的是配置参数，元组内的是（kernel，ker
学习自 狄泰软件 Stack 空间 是栈空间，用于函数调用 0x7c00 ： 主引导程序的起始地址 0x7e00 – 0x9000 : 是FAT 表，占据4KB 空间 0x9000 ： 我们需要将目标程序(Loader程序)加载到 0x9000地址处，我们最终将控制权从 主引导程序(Boot程序)里面 跳转到 0x9000处，开始向后执行，也就是将
前言 这是我大三上学期的一个作品。然后为了能够显示中间过程，用面向过程的思想编写。 注：强烈建议用 jupyter 运行代码n 代表运行顺序 In [n]: 代表第 n 步运行Out [n]: 代表第 n 步运行对应的输入In [ ]: 代表不运行 SM3密码杂凑算法.pdf下载 国家密码管理局关于发布《SM
语义分割UNET模型 UNET模型 unet语义分割模型在kaggle竞赛中的一些图像识别任务比较火，比如data-science-bowl-2018，airbus-ship-detection。另外它在医学图像上表现也非常好。它简单，高效，易懂，容易构建，而且训练所需的数据集数量也无需特别多。 unet论文中的网络结构长成如下图所
电脑是ubuntu和windows双系统，忘了是由于断电还是怎么回事，开机后进入不了windows系统，直接黑屏卡死。还好能进入ubuntu系统，打开文件系统你会看到windows所在的盘会有挂载错误。 Error mounting /dev/sda3 at /media/user/Windows：Command-line `mount -t "ntfs" -o "uhelper=udisk
java 1.求数组的最大值 int ans = Arrays.stream(dist).max().getAsInt(); 2.最小堆 PriorityQueue<Edge> pq=new PriorityQueue<>((x, y) -> x.cost - y.cost); 3.前缀和的两种写法 // 声明长度为n+1,后续判断的时候为<= int[] prefixSums = new int[n + 1]; for (int i =
CentOS 扩容 首先手改物理磁盘大小（虚拟机里直接增大磁盘大小） 当前已分配的时8G的空间，在运行Docker的时候，明显发现磁盘空间比较紧张。现在增加到20G。 1. 查看当前磁盘情况 df -l # 由于已删除了一些文件，但是磁盘可用还是比较少 文件系统 容量 已用 可用 已用%
CentOS 扩容 首先手改物理磁盘大小（虚拟机里直接增大磁盘大小） 当前已分配的时8G的空间，在运行Docker的时候，明显发现磁盘空间比较紧张。现在增加到20G。 1. 查看当前磁盘情况 df -l # 由于已删除了一些文件，但是磁盘可用还是比较少 文件系统 容量 已用 可用
idea Java HotSpot™ 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=512 换成 -Xmx2048m -XX:MetaspaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=768m -Xss2m
笔者最近在学习使用esp8266控制空调，其控制方法有如下三种，各方法均验证成功。 下载安装IRremoteESP8266 想要通过ESP8266控制空调，首先需要下载安装库，具体方法请读者自行查阅。 方法一 第一个方法，也是最简单、最常见的方法，通过红外接收头接收并解析红外原始数据，再通过send函数
Summary的使用方法 SummaryPytorch的summary Summary Summary可以用来观察神经网络的输入输出，Pytorch和PaddlePaddle都有这个功能。 Pytorch的summary 首先导入summary from torchsummary import summary 然后从torchvision中随便导入一个模型来尝试，这里导入resnet34 f
了解关于什么是阿里云ECS共享型S6、计算型、突发型、通用型服务器，可以前往阿里云官网产品文档查看 可以安装宝塔面板的没有任何问题，其实宝塔面板的话，它的安装配置要求非常低的，大概是512兆内存就可以了，也就是说你的内存大于512，那就可以正常安装和使用，但是一般情况下呢，我们建议个人
目录1. 下载并烧写系统镜像到TF卡RaspberryPi Imager2. 开启基础服务2.1 Remote-sshmacOS / LinuxWIndows2.2. 配置WiFi自动连接3. 更改用户名及密码sudo raspi-config开启root用户 sudo passwd root4. 更新系统5. 安装pip3升级pip3安装awscli安装docker-compose6. 安装docker6.1
文章目录 1.获取训练设备2.定义类3.模型层4.模型参数 神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻
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