学习任何编程知识都是循序渐进的过程，只靠单方面的练习很难系统的掌握，学习编程是一个体系工程，剑走偏锋的做法不一定是最佳的，自学编程的人一般能坚持完前三个月后边就有机会了，回到题目中有关linux的学习方法，只是会使用命令行只是一种非常简单的操作方式，距离真正掌握linux还有非常遥远的距离。学习编程首先做好一定的心理准备，要做好长期作战的准备，一般用两种人适合学编程，一种是对编程特别感兴趣；一种是需要编程这份工作，所以在遇到问题的时候也能咬紧牙关挺过去。
纵观编程趋势 人生苦短，我用Python，比起C语言、C#、C++和JAVA这些编程语言相对容易很多。Python非常适合用来入门。有人预言，Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，根据TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言，最近在看关于Python的东西，也着实有趣，随手记录一下，自学Python入门的路径规划，干货满满，可以收藏。 Python基础 ● Linux基本命令：http://www.runoob.c
作者：王远东 ，重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spar
原文出处： BruceZhang 去 年开始，抱着学习的态度开始了我的Linux学习，到现在，差不多一年了，收获很多，不敢说精通Linux，但是，还是对得起“略懂”这两个字的。这一年 里我看了很多书，细细数下，大概15本左右，其中包含了两个方面，一个是Android，另一个就是Linux。当然，在学习之初，遇到了不少瓶颈，在这 里，还要感谢师兄师姐的指导。写这篇文章的目的有两个： 1.分享自己的学习经验 2.记录下我的学习历程 既然谈到了学习，那一定需要从看书说起，下面我就罗列下我看过的关于L
文章目录 导读 实验 C语言Linux编程实现 导读 有时候我们在Linux下删除某个文件夹内的所有文件时需要排除一些文件。 例如如下真是用户案例： 用户在嵌入式设备中恢复默认设置的时候，不让某些比较配置繁琐的配置恢复（即保留某些文件）； 实验 例如我们有test/a.txt b.txt c.txt d.txt e.txt 和 test/config/setting.ini这些配置文件，都有不同的作用。 假设我们需要保留test/c.txt和test/config/setting.ini这两个配置
python应该是近几年比较火的语言之一，很多人刚学python不知道该如何学习，尤其是没有编程基础想要从事程序员工作的小白，想必应该都会有此疑惑，包括我刚学python的时候也是通过从网上查找相关资料以及从学校课程学习才确定python学习的方向，为了帮助想从事python工作的小白，所以我把python学习的大致路线图以及每个阶段需要学习的具体内容都整理出来，希望能帮助零基础的小白少走一些弯路。
在Linux编程世界中，不可能没听过文件描述符这个概念，我们操纵任何设备的时候，几乎都要通过它来达成的，它究竟是何方神圣呢？随我描述符科学家来一探究竟。
Stable Diffusion是一个"文本到图像"的开源引擎，可以根据描述生成图像。描述内容可以除了图像内容，还可以有风格、艺术家等。常用风格有：Realistic、Oil painting、Pencil drawing、Concept art 描述案例： A dream of a distant galaxy, by Caspar David Friedrich, matte painting trending on artstation HQ (一个遥远星系的梦，由卡斯帕·大卫·弗里德里希（Caspar David Friedrich）创作，哑光绘画在artstation总部流行)
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fd_set是一种数据类型，在select函数中包含了3个参数，就是这个fd_set类型，fd_set也是理解select模型的关键，关于select的具体说明，可以参考之前的文章嵌入式Linux编程之select使用总结。
编程这条路能走多远，能走多久，就看一点：你学不学的明白。想学明白，就得看你会不会学习，所以编程能干多久，你值多少钱，最终看你会不会学习。
《Unix/Linux编程实践教程》中P69页，有写道，dirent结构中成员d_name用于存放文件名。注意在此系统中d_name被定义为只有一个元素的数组，这是如何做到的能？因为一个自负的空间只能存放字符串的结束字符。P92也询问，在struct dirent中，数组d_name[]的长度在有的系统上是1，而在有的系统上是是255。实际长度是多少？为什么会有这些不同？ 对此，我也一直十分困惑，直到看到《深度探索C++对象模型》P19才终于明白。
接上文，最近研究移动办公环境，采用VirtualBox虚拟机环境，由于一些桌面办公软件必须采用Windows系统，因此采用VirtualBox虚拟出一台ltsc版的win10系统，此时需要再搭建一个Linux编程环境，如果独立再开虚拟机，就无法共享win10虚拟机的vpn，之后发现VirtualBox其实是可以无限嵌套的，在此记录方法。
公司介绍 轻舟智航（QCraft）是一支始创于硅谷的全华人团队，也是世界前沿的无人驾驶公司，致力于打造适应城市复杂交通环境的“老司机”，将无人驾驶带进现实。 以大规模智能仿真系统为核心能力，轻舟智航推出了专注城市复杂交通场景的无人驾驶方案“Driven-by-QCraft”，旨在助力合作伙伴打造城市无人驾驶移动空间，助推城市交通向全面智能化、网联化升级。作为国内Robo-Bus的领跑者，轻舟智航已在多个城市部署轻舟无人小巴，并率先在苏州启动常态化运营的5G无人公交项目。除了轻舟无人小巴，“Driven-by
Siege是由多线程实现的同步压测工具，它实现的是模拟n个用户不停地访问某个URL的场景。由于多线程开销会比多进程小一些，因此该压测工具比多进程的压测工具在系统开销上会好很多。程序提供了到时停止（到一定时间停止压测）和到量停止（访问一定次数后停止压测）两种压测方法，支持同时压测多个URL，也能够随机选取URL进行压测。支持ftp、http、https，可以发送GET、POST、HEAD等多种请求，可以设置鉴权、cookies。并且程序中特意增加了许多解决不同平台上兼容性的代码。已经是非常完善的一个工具了，并且到目前位置，Siege的版本依然在更新中。
什么是编程思想？答案可能很会复杂，但也可以很简单； 一句话来讲就是，用计算机来解决人们实际问题的思维方式，即编程思想； 编程就是为了解决实际中的问题，在思考如何编码的时候，把问题抽象到一定的高度去思考，更容易把握问题所在； 我们学习编程语言的最终目的，就是希望用计算机来解决我们的实际问题； 那么学习计算机该如何入手，也是很多初学者犯难的一个问题，特别是对与非计算机专业的人来说更是如此； 面对现实如此多的编程语言（比如：C,C++,JAVA,C# …）和 种类繁多的应用技术（比如： windows编程， li
上节 从一个简单的汇编程序学习汇编程序的结构以及编译链接的过程中，打印hello world的汇编程序的详细解释为：
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最近参与别人的github项目时，学习了git的使用，首先需要在https://github.com/网站上注册账号和邮箱，然后fork一个开源项目，然后下载目前Windows下最新版本的git，下载地址为：http://git-scm.com/download/win或http://code.google.com/p/msysgit/downloads/list，目前最新的版本为：Git-1.8.4-preview20130916.exe。下载完成后安装Git-1.8.4-preview20130916.exe，Win7下安装方法可以参考ChinaUnix博主baifx的博客：Win7上Git安装及配置过程。
使用Vmware虚拟机学习Linux系统，即是你不需要去真实的安装一个Linux系统，通过虚拟机你就可以获得和真实Linux系统大部分功能的体验。那么如何获取Linux系统的镜像呢？
说起Ubuntu系统，想必是目前做嵌入式开发的程序员用的较多的一款Linux发行版系统。
在很多人的眼里，C语言和linux常常是分不开的。这其中的原因很多，其中最重要的一部分我认为是linux本身就是C语言的杰出作品。当然，linux操作系统本身对C语言的支持也是相当到位的。作为一个真正的程序员来说，如果没有在linux下面用C语言编写过完整的程序，那么只能说他对C语言本身的理解还相关肤浅，对系统本身的认识也不够到位。作为程序员来说，linux系统为我们提供了很多理想的环境，这其中包括了下面几个方面， （1）完善的编译环境，包括gcc、as、ld等编译、链接工具 （2）强大的调试环境，主要是gdb工具 （3）丰富的自动编译工具，主要是make工具 （4）多样化的os选择，ubuntu、redflag等等 （5）浩瀚的开源代码库
2、嵌入式硬件系统的结构 （1）嵌入式处理器+外围硬件 （2）常见的外围硬件：电源、时钟、内存、I/O、通信、调试； 3、嵌入式处理器 （1）ARM、S3C6410、STM32单片机、华为海思、高通骁龙等 （2）Intel /AMD 都不是嵌入式处理器 4、嵌入式操作系统 功能： 种类：嵌入式linux；WinCE；Vxworks；μC/OS-II；Android；IOS。注意：linux不是嵌入式操作系统；MAC OS WINDOWS XP/7/8/10都不是
经常有读者问小编可否推荐一些 Linux 入门书籍，正好最近在知乎也看到类似的问题，如几个零碎的命令难以在 Linux 环境中存活，所以如果要真正形成自己的知识体系，还是要靠阅读专业书籍来积累。
我们可以用它来为[[24-DIY一个linux的回收站及好用的alias]] 中创立的回收站增加每周清空垃圾的功能。
该培训中提及的技术只适用于合法CTF比赛和有合法授权的渗透测试，请勿用于其他非法用途，如用作其他非法用途与本文作者无关
曾经是某见的教学总监，我带出来的学生也有大几千了，基本都从事linux相关开发工作。现在在各行各业也基本都是翘楚，有的都成公司技术主管，带领几十人上百人团队。
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
想了解Linux编程，shell脚本是绕不开的关键知识点，原计划写一个整篇来分享shell的来龙去脉，但知识点过于繁杂，先分享一下学习shell的准备工作，数据流重定向、管道符、环境变量配置文件的加载，有助于知识更好的理解、再实际生产中的运用。
gcc是编译器 而make不是 make是依赖于Makefile来编译多个源文件的工具 在Makefile里同样是用gcc(或者别的编译器)来编译程序.
坦白来讲在实际项目开发过程中，谁会关心你是专科还是本科，对于企业来讲谁的水平高就用谁，技术领域对于学历区分不是很明显，当然这只是针对私企来讲，国有企业的程序员可能稍微大点，毕竟还涉及到晋级。
由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。
01 概念介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构） CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构，它能利用英伟达GPU的并行计算引擎，比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多，硬件结构必然是不断的在发展变化，没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码，而CUDA就是提供了一
项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
其中，第六次危机——DPDK与SPDK提前征收云数据中心税，霸占大量可售卖CPU资源引起的危机，引发了云计算的一次大革命。
一下子，CUDA 12.0就出来啦！NVIDIA表示：此版本是多年来的第一个主要版本，它侧重于新的编程模型和通过新硬件功能加速 CUDA 应用程序。
太久不写python，已经忘记以前学习的时候遇到了那些坑坑洼洼的地方了，开个帖子来记录一下，以供日后查阅。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
廖威雄，目前就职于珠海全志科技股份有限公司从事linux嵌入式系统(Tina Linux)的开发，主要负责文件系统和存储的开发和维护，兼顾linux测试系统的设计和持续集成的维护。
花了一些时间，尝试着在ubuntu12.04上安装cuda6.把过程记录下来，给自己和同我一样小白的人以借鉴。 1 我要做什么 作为一只cuda菜鸟蛋，并没有什么编程基础，还发骚的想学习cuda，还要在linux下使用。各种问题层出不穷。 Cuda4是成功安装过的，因为之前的机器太破，没有optimus（Nvidia的一个自动切换显卡的技术，为了省电。），所以很容易成功（在这个帖子里，还是centos上安装的。http://meatball1982.diandian.com/post/201
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。
在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
近期 Meta 发布了最新的 Llama3 模型，并开源了开源代码。Meta Llama 3 现已推出 8B 和 70B 预训练和指令调整版本，可支持广泛的应用程序。
一般Linux编程时，经常都会使用虚拟机跑Linux系统，VMware Workstation Pro 虚拟机里的系统不管是Linux、还是windows、还是其他系统想要上网就必须配置好虚拟网络连接方式。VMware Workstation 支持共享、桥接，选择网卡的方法自定义上网方式。
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情,
大一之前一直用的XP，那时刚开始学C，用的turbo C 2.0，蓝色屏幕，界面老式古典。
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