"未将对象引用设置到对象的实例"异常的原因，请大家接下去

网络实验操作-VLAN 会员果汁网络
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功能创建新用户并赋予root权限切记在root身份下操作查看用户列表cat/etc/passwd创建新用户useradd为账户设置密码passwd赋予root权限编辑/etc/sudoers文件添加一行ALL=(ALL)ALL验证sudo-l#查看当前用户可使用的命令，仅限root用户可用sudo-i#命令切换到root权限问题处理处理端口被占用：netstat-ano|find“80”//列出端
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深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用 m0_57781768 神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNN）凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性，逐渐吸引了研究者的关注。其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
031-Linux 网络诊断工具 nmap：网络扫描与漏洞检测程序员--青青 python 网络开发语言 gaussdb 服务器
031-Linux网络诊断工具nmap：网络扫描与漏洞检测在网络安全管理和故障排除中，网络扫描是一个非常重要的过程。它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap（NetworkMapper）是Linux系统中常用的一个强大工具，专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法，帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索盼达思文体科创人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
Spring boot with ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana) netkiller-BG7NYT 多维度架构 spring boot elk elasticsearch
SpringbootwithELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)节选自《NetkillerSpringCloud手札》将Springboot日志写入ELK有多种实现方式，这里仅提供三种方案：Springboot->logback->Tcp/IP->logstash->elasticsearch这种方式实现非常方便不需要而外包或者软件Springboot->logba
Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorch cnn 神经网络分类 python 深度学习
本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略一键难忘剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
【＜二＞丹方改良：Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring Boot 的自动配置：约定优于配置的设计美学 Foyo Designer spring spring boot java HikariCP Logback
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Biobank genetic data探析（三）想摸鱼的生信小白 GWAS自学历程大数据
Biobankgeneticdata探析（三）——GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到），以及样本质量控制的信息（下游分析中估计是必用了）。二.数据集描述2.1Genotypingprocess查看之后发现这部分不是很重要，毕竟
C#—线程池详解 _Csharp C#基础-高阶-实战知识点 c#开发语言
C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。线程回收策略空闲线程超过一定时间（默认约20秒）后会被自动回收突发大量任务时，线程池会按需创建新线程（受SetMinThreads/SetMaxThreads限制）线程池概述线程池（ThreadPool）是.NET提供的一种线程管理机制，通
2021-06-04 VSC++：数组移位。智者知已应修善业 c++算法经验分享笔记 c语言
本实例是真正的O(N)不是有些需要最坏O(2N)才能完成的却硬称O（N）本例在数组中是已经完全完成了的。void数组移位(){//缘由https://ask.csdn.net/questions/7441793?spm=1005.2025.3001.5141inta[47]{},*aa,n=0,p=0,x=0;aa=a;//时空复杂度O（N）std::cin>>n>>p;while(x>a[x++
NET Markdown 解析神器--Markdig dotNET跨平台
Markdig是一款快速、强大、符合CommonMark标准、可扩展的.NETMarkdown处理器。Markdig是一个为.NET平台设计的快速、强大且易于扩展的Markdown处理器，它完全符合CommonMark标准。这个库以其卓越的性能和丰富的功能集而著称，包括一个无需正则表达式的快速解析器和HTML渲染器，以及对垃圾回收压力的最小化。核心特性Markdig的一些显著特性包括：1.极速性能
【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记骑鱼过海的猫123 java 学习笔记
文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
一次Linux下 .net 调试经历 norsd C#VC Debug linux .net
背景：Xt160Api,之前在windows下用.net调用，没有任何问题。但是移植到Linux去后，.net程序调用init(config_path)总是报错/root/test找不到traderApi.ini(/root/test是程序目录)然后退出程序解决过程:于是考虑是不是参数传错了，但是无论这个参数是什么，报错内容始终如此。甚至某些情况下，比如加了几句Console.WriteLIne(
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Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解江沉晚呤时 Net core .netcore net c#asp.net
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Go 中间件学习 qq_17280559 golang 中间件学习 go
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visio 画弯曲箭头（波浪线曲线）小牛蛋 office工具 visio 画图
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网络神经架构的概念及其实际应用 2301_81121233 网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点（神经元）组成，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成：1.**输入层（InputLayer
Prometheus架构详解 HeZephyr 工具 prometheus 架构
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Enum用法不懂事的小屁孩 enum
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hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
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Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
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java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
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java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
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