linux系统查看机器硬件信息第6页

.NET MAUI进行UDP通信

NETMAUI应用程序可以在任何机器上运行，如windows或android模拟器。打开VisualStudio打开visuals

聿琴惜荭顏丶·2025-01-17 20:00

NetBackup Virtual Appliance 5 - 领先的企业备份和恢复解决方案

#1enterprisebackupandrecoverysolution.请访问原文链接：https://sysin.org/blog/veritas-netbackup-virtual-appliance-5/查看最新版

·2025-01-17 20:10

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

编者按：企业在引入生成式AI时，是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区，如何真正发挥AI的价值潜力？本文作者提出了一个观点：企业应该首先关注业务流程，而非简单地将AI聊天机器人作为万能解决方案。

·2025-01-17 20:10

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

·2025-01-17 19:05

【必看】Onlyfans如何使用搜索功能？Onlyfans如何搜索博主？如何在OnlyFans搜索HongkongDoll

它允许内容创作者在平台上面分享自己的创作，如图片、视频等等，用户需要支付订阅费用才能查看创作者的内容。此外，用户还可以通过打赏的方式来让创作者为自己量身定制作品。

·2025-01-17 19:31

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

vscode项目依赖问题

，重新下载命令使用幽灵分解器安装pnpminstall替代npminstall设置淘宝NPM镜像源yarnconfigsetregistryhttps://registry.npmmirror.com查看目前依赖包的版本

.弗兰克·2025-01-17 19:25

Camel-AI项目模块详解

前提内容快捷键在Pycharm中使用ctrl+F12查看类中所有方法查看某一个类中的方法的实现类：鼠标点到方法名字上右键→goto→Implementationscamel项目目录如下：camel/├─

UFO上的可乐·2025-01-17 19:24

pytest测试框架集成钉钉机器人、邮件，并实现持续集成部署

使用钉钉机器人推送总结消息。通过邮件发送详细的测试报告。CI/CD集成：配置CI/

weixin_44872675·2025-01-17 18:52

FFMpeg的一些常用命令

1.查看是否安装成功和版本ffmpegversion2.视频转换类2.1转换视频格式：ffmpeg-iinput.mp4output.avi2.2压缩视频格式：ffmpeg-iinput.mp4-b:v1Moutput.mp4

无敌喵星人·2025-01-17 18:21

君正ISP记录三：AE与AWB衍生功能“软光敏“

二、软光敏逻辑两大点：①如何判断环境亮度②黑白模式下，如何分辨当前场景这光亮是环境光还是机器自己的红外灯反光。实现这两点软光敏基本就OK了

无敌喵星人·2025-01-17 18:51

瑞芯微RK3588 isp调试中常用命令整理

1.cat/proc/rkisp*查看isp进程2../rkaiq_tool_sever-d0&运行tunner驱动程序，并在后台运行（+&）

无敌喵星人·2025-01-17 18:51

【纯血鸿蒙】hdc常用命令汇总

1.查看工具版本hdc-v输出版本号，证明可以用了2.查看当前连接设备查看当前连接所有设备,-v显示详情hdclisttargetshdclisttargets-vhdc-t设备shellhdc-t7001005458323933328a250f004e3900shell3

新时代农民工007·2025-01-17 18:48

Linux系统服务管理

在Linux系统中，服务（或者进程）的管理通常使用如下工具：1.SystemdSystemd是现代Linux发行版中用于管理系统和服务的默认工具。它用于启动和管理服务、处理系统日志等。

码农君莫笑·2025-01-17 18:16

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

matlab 程序将学生成绩管理的各项操作集成在一个 GUI 界面中，方便用户直观地对学生成绩进行操作和查看统计信息

functionstudent_grades_gui()%创建图形界面f=figure('Position',[100,100,800,500

pk_xz123456·2025-01-17 17:41

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。

gs80140·2025-01-17 17:40

Linux系统离线安装Python_linux离线安装python3

笔者的配置如下：内网设备：一台Linux主机（Centos7），一台使用公司内网的Windows主机外网设备：一台Windows主机三、下载Python源码官网地址如下：Indexof/ftp/python/选择自己需要的python版本，如笔者选择的为python3.6.13，则需要对应版本的tar.xz包四、将离线python包传输到Linux主机笔者采用的方式如下：①使用U盘将离线包拷入公司

2401_84009529·2025-01-17 16:35

【Linux探索学习】第二十五弹——动静态库：Linux 中静态库与动态库的详细解析

spm=1001.2014.3001.5482前言：在Linux系统中，静态库和动态库是开发中常见的两种库文件类型。它们在编译、链接、内存管理以及程序的性能和可维护性方面有着显著的差异。

GG Bond.ฺ·2025-01-17 16:33

（十）ROS的常用组件——rosbag和rqt工具箱

一、rosbag机器人传感器获取到的信息，有时我们可能需要时时处理，有时可能只是采集数据，事后分析，比如:机器人导航实现中，可能需要绘制导航所需的全局地图，地图绘制实现，有两种方式，方式1：可以控制机器人运动

PaLu-LvL·2025-01-17 16:03

ubuntu 系统，docker建的服务，其他局网机器可以通过IP：端口的方式访问。不是docker的不行。

根据您的描述，docker建的服务可以通过IP：端口的方式被局网其他机器访问，而非docker的服务不行，以下是可能的原因及解决方法：网络配置方面•检查非docker服务的网络监听配置：确保非docker

PyAIGCMaster·2025-01-17 16:32

极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

解锁“搭子小程序”开发新机遇，助力企业数字化转型

在线上，年轻人可以快速查看各种“搭子”活动，以及自己组织活动，更加方便，年轻人也可以满足多样化的社交需求。未来，搭子小程序的开发也将成为企业获得市场机遇的新方向！互联网小程序具有精准推广的优势，能

冠品网络科技·2025-01-17 16:31

# RAG 框架 | 技术栈 #一文读懂Xinference架构！优秀开源项目技术栈分析

这是原文内容这是知识点解读一、概述Xinference是一个利用actor编程框架Xoscar来管理机器、设备和模型推理进程的系统。每个actor都是模型推理的基本单元，可以集成多种推理后端。

向日葵花籽儿·2025-01-17 15:25

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

什么是通用人工智能？

通用人工智能（AGI）被定义为机器的智能，使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。AGI模仿人类的思维和行为来解决任何复杂的问题。

雪兽软件·2025-01-17 15:20

如何选择合适的软件开发团队？

二、评估团队的技术能力编程语言和技术栈：查看团队成员是否熟悉所需的编程语言，如开发Web应用时是否

·2025-01-17 15:45

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

卓怡学长·2025-01-17 14:43

【软件安装】Ubuntu14 .0.4 安装apktool，aapt工具

因此安装apktool之前需要先安装JDK环境（如何在Ubuntu14.0.4上安装JDK环境，可查看我的博客：elipse，jdk，sdk，adt的安装。安装了ap

叶阿猪·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

deepin 中 apt 与 dpkg 安装包管理工具的区别

在Linux系统中，尤其是基于Debian的发行版如Ubuntu和Deepin，apt和dpkg是两种常用的包管理工具。它们在功能和使用场景上有一些显著的区别。

慵懒的猫mi·2025-01-17 14:37

为什么要训练最懂您企业的AI助理？

一、构建高度整合与个人化体验为了让AI机器人真正懂您的企业，我们首先要实现高度整合。通过连接企业资料库、应用程序、

·2025-01-17 14:31

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

管道的使用：|

[root@xxx~]#cat-ninitial-setup-ks.cfg|less#利用匿名管道将cat输出的文件内容传递给less命令进行分页查看管道类型——匿名管道：就是没有名字的管道，就比如上面的示例中使用的就是匿名管道

千航@abc·2025-01-17 13:03

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Kubernetes:基础的架构

主要分为两个大结构：1控制面：master是集群的大脑和心脏2数据面：worker主要在master的指挥下进行工作，也称之为nodekubectl是k8s的管理工具我们可以使用kubectlgetnode来查看节点的状态因为

土豆凌凌七·2025-01-17 12:59

从零开始搭二维激光SLAM --- 序章

17年3月，研一下学期的时候选的课题题目，基于SLAM的室内移动机器人导航技术研究。之前并没有接触过SLAM，ROS等等。就连c++都是16年研一上学期的时候学的（大一学过以后没再接触过）。

李太白lx·2025-01-17 12:28

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

w162体育馆管理系统

代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取，记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件，帮助大学选题。赠送开题报告模板，帮助书写开题报告。

卓怡学长·2025-01-17 11:48

华为OD机试 - 可活动的最大网格点数目 - 广度优先搜索BFS（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

一、题目描述现有一个机器人，可放置于M×N的网格中任意

哪吒·2025-01-17 11:46

华为OD机试 - 绘图机器 - 双指针（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述绘图机器的绘图笔初始位置在原点(0,0)机器启动后按照以下规则来

哪吒·2025-01-17 10:38

数字孪生介绍

一、数字孪生的组成数字孪生通常包括物理实体和数字化模型两个部分：物理实体：可以是任何实际存在的事物，例如机器、设备、建筑、城市、生态系统等。数字化模型：基于

丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

Java网络爬虫技术之路：从基础构建到实战应用

一、Java网络爬虫技术基础网络爬虫，又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序

Yori_22·2025-01-17 10:05

如何给 Flask 项目创建 Systemd 服务 ?

为Flask应用程序创建systemd服务文件是确保应用程序在Linux系统上顺利运行的一种极好的方法，它提供了一种健壮且可靠的方式来管理应用程序进程。

·2025-01-17 10:55

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