gpd linux_gpd win装linux_比较不同R包中使用MLE拟合的GPD的返回水平 - 腾讯云开发者社区

正如笔记本电脑以及Linux系统经常遇到的情况一样，这款设备针对硬件启动后的支持还有很多需要改进的地方，虽然厂商会在最新版Linux内核中添加自己设备或Linux社区版本的驱动支持，但不幸的是，最新版的...Kali 2017.3其内核版本为4.13.10，而GPD则需要内核4.14.X才可正常工作。...成一个Kali Linux系统了。...但Re4son改变了这一切…Re4son是一位著名的黑客，他发布了一个专门针对GPD Pocket的自定义Kali Linux，即Pocket-Kali（Kali Linux 2017.3 ISO镜像）...请记住，我们的迷你GPD可没有以太网接口，不过我们可以使用USB-C千兆以太网适配器来解决这个问题。后记多亏了Kali Linux以及GPD的小巧身躯，GPD才能成为一种便携式的渗透测试工具。

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(exynos4412)Tiny4412裸机开发-按键检测

前言 Tiny4412开发是友善之臂推出的Android、Linux学习开发板，CPU采用三星的EXYNOS4412，32位芯片，属于Cortex-A系列，主频是1.5GHZ，可以运行ubuntu、Android5.0...、纯Linux等操作系统。...按键编程要完成程序开发，需要先搭建交叉编译环境，安装arm-linux-gcc编译器，上篇文章已经介绍了，这篇就不再重复。.../* 蜂鸣器的寄存器---GPD0_0*/ #define GPD0CON (*(volatile unsigned int *)0x114000A0) #define GPD0DAT...配置GPIO口模式--配置蜂鸣器*/ GPD0CON&=~(0xF<<0*4);//清除寄存器配置 GPD0CON|=0x1<<0*4; //配置GPIO为输出模式 /*2.

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Linux驱动框架与杂项字符设备框架介绍

在Linux内核的include\linux目录下有Miscdevice.h文件，misc设备定义及其内核提供的相关函数在这里。...> #include #include #include #include ...static volatile unsigned int *GPD0CON=NULL; static volatile unsigned int *GPD0DAT=NULL; static int tiny4412...注册杂项字符设备*/ misc_register(&misc); /*映射地址*/ GPD0CON=ioremap(0x114000A0,4); GPD0DAT=ioremap(0x114000A4,4...注销*/ misc_deregister(&misc); iounmap(GPD0CON); //将映射的地址释放掉 iounmap(GPD0DAT); printk("hello_exit

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黑客最想要的礼物！看完我眼红了你呢？

一、世界上最小的电脑——GPD 要想开“黑”稳，基础设备一定要好用，目前在黑客心中排在榜首的是GPD pocket。...做渗透测试，必须在电脑上安装Kali Linux类系统，而不是默认的Windows 10。...针对此，2017年著名的黑客Re4son，发布了一个专门适用于GPD Pocket的自定义Kali Linux，名为PocketKali，大幅简化了kali系统在GPD上的安装过程。...装有Kali Linux的GPD pocket GPD目前在海外论坛十分火爆，Amazon | eBay | GPD | Walmart各平台都有售，但值得一提的是，GPD其实是由中国深圳的一家公司研发生产的...最重要的是它完美支持Kali Linux, Aircrack – NG等软件。 Alfa AWUS036NH在亚马逊的售价是31.9美元。当然，如果你想要更大的覆盖范围，可使用更大的天线。

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基于 7 大城市实景数据，清华大学团队开源 GPD 模型

作者：李宝珠编辑：三羊清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心提出 GPD 模型，利用扩散模型生成神经网络参数，将时空少样本学习转变为扩散模型的预训练问题。...清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心发布了最新研究成果《Spatio-Temporal Few-Shot Learning via Diffusive Neural Network Generation》，提出了 GPD...GPD 在数据稀缺的场景中表现出色，性能提高 7.87% 为了评估所提框架的有效性，该研究在两类经典的时空预测任务上进行了实验：人群流动预测和交通速度预测，该研究表明，GPD 在数据稀缺的场景中表现出色...GPD在4个数据集上相对于最先进基线方法的比较结果在华盛顿特区、巴尔的摩、洛杉矶和成都数据集中，与上表中划线标记的最佳基线方法相比，GPD 的平均误绝对差 (MAE) 分别降低了 4.31%、17.1%...这表明，GPD 在不同数据场景下一致表现优越，实现了有效的神经网络参数层面的知识迁移。不同时空预测模型的性能对比此外，该研究还验证了 GPD 框架对于不同时空预测模型适配的灵活性。

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第六课:在LCD驱动中使用设备树

转载请注明文章地址 http://wiki.100ask.org/Linux_devicetree 按照计划，本课会讲解修改uboot和内核让JZ2440支持设备树。...内核补丁路径： doc_and_sources_for_device_tree/source_and_images/第5,6课的源码及映像文件(使用了完全版的设备树)/第5课第4节_内核补丁及设备树/linux.../ 不再使用, 退出时调用第04节_使用设备树给LCD指定各种参数参考文章: 讓TQ2440也用上設備樹（1 参考代码: https://github.com/pengdonglin137/linux...-0", "gpd-1", "gpd-2", "gpd-3", "gpd-4", "gpd-5", "gpd-6", "gpd-7", "gpd-8", "gpd-9", "gpd-10", "gpd-...11", "gpd-12", "gpd-13", "gpd-14", "gpd-15", "gpc-1", "gpc-2", "gpc-3", "gpc-4"; samsung,pin-function

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作为黑客的你应该拥有的10个小工具

GPD Pocket - MSRP $599（Amazon | eBay | GPD | Walmart）由于其体积小，拥有物理键盘，处理高性能游戏的能力以及优于Raspberry Pis和智能手机的英特尔...渗透测试人员可以在此设备上轻松安装各种Linux操作系统，包括Ubuntu，Kali Linux和BlackArch，而不是默认的Windows 10。...如果你想要更薄功能更为完善的GPD Pocket，你可以入手最新推出的GPD Pocket 2。相比GPD Pocket它的厚度至少减少了一半。...GPD Pocket 2 - $799（Amazon | GPD | Indiegogo) 四、最新的 Raspberry Pi 今年刚推出的Raspberry Pi 3 Model...然而，Bash Bunny则是一个功能齐全的Linux操作系统，与USB Rubber Ducky相比具有更多优势，例如可携带多个高级payloads，模拟设备组合以及执行多种高级攻击。

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嵌入式Linux开发-编写自定义uboot命令

int *)0x114000A0) //定义蜂鸣器IO口的地址 #define GPD0DAT (*(volatile unsigned int *)0x114000A4) int do_beep...( cmd_tbl_t *cmdtp, int flag, int argc, char * const argv[]) { GPD0CON&=~(0xf<<0); GPD0CON|=(0x1<<0...strcmp(argv[1],"on")) //strcmp是比较字符串的函数，如果传进来的是on，就打开蜂鸣器 { GPD0DAT|=(1<<0); } if(!.../读出SD卡里存放到所有数据到DDR指定地址 w_cnt=movi_write(1,1057,12288,(void*)0x40008000);//将读出的数据写入到EMMC printf("Linux...内核_r_cnt=%d\n",r_cnt); printf("Linux内核_w_cnt=%d\n",w_cnt); emmc_boot_close(mmc1); //关闭EMMC /*

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动手学geopandas地理数据分析

= "GeoJSON") #读取geojson dfload = gpd.read_file("dfcountries.geojson",bbox = [-180,-80,180,80]) #可以用...#join的类型可以是left,right或者inner dfcountries = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres...')) dfcities = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities')) dfjoin = gpd.sjoin(dfcities...= ax,cax = cax ) #属性图考虑缺失值 df = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) df.loc...='white', edgecolor='black') dfcities = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities'))

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简单实现区域shp合并

geopandas -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 收藏评论 In [35]: import numpy as np import geopandas as gpd...import matplotlib.pyplot as plt # 读取全国地图数据 china_map = gpd.read_file('/home/mw/input/china1656/china_map.../hb.shp') In [36]: import geopandas as gpd import pandas as pd #Create geodataframes bjs = gpd.read_file...(filename = "/home/mw/project/bj.shp") tjs = gpd.read_file(filename = "/home/mw/project/tj.shp") hbs...() Out[41]: In [42]: newnew=gpd.overlay(new,tjs, how='union') newnew.plot() Out[42 <

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拼多多大数据面试SQL-累加刚好超过各省GDP40%的地市名称.md

sum(gdp_amt) over (partition by prov) as total_gpd_amt, sum(gdp_amt...---------+------------------+--------------+------------------+ | prov | city | gdp_amt | total_gpd_amt...sum(gdp_amt) over (partition by prov) as total_gpd_amt, sum(gdp_amt..., ord_sum_gdp_amt, round(gdp_amt / total_gpd_amt, 2) as city_percnt..., round(ord_sum_gdp_amt / total_gpd_amt, 2) as lj_city_percent from (select prov,

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Linux下内存空间分配、物理地址与虚拟地址映射

/init.h> #include #include #include char *buff=...3.4 示例 volatile unsigned int *GPD0CON; volatile unsigned int *GPD0DAT; GPD0CON=ioremap(0x114000A0,4...); /*CON*/ GPD0DAT=ioremap(0x114000A4,4); 四、linux内核readl()和writel()函数 writel()往内存映射的I/O 上写入 32 位数据 (...); data|=1<<0; writel(data,GPD0DAT); printk("开蜂鸣器\n"); //*GPD0DAT &=~(1 << 0); //关蜂鸣器 break; case...5678: data=readl(GPD0DAT); data&=~(1<<0); writel(data,GPD0DAT); printk("关蜂鸣器\n"); //*GPD0DAT |=

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如何发布具有超高性能的地图服务

2 基于martin+PostGIS发布矢量切片服务 martin可在windows、linux、mac等主流系统上运行，其最经典的用法是配合PostGIS，下面我们以linux系统为例，介绍martin...准备演示用数据接下来我们利用geopandas来读入及生成一些示例用PostGIS数据库表，完整的代码及示例数据可以在文章开头的仓库中找到： import random import geopandas as gpd...postgresql://postgres:mypassword@127.0.0.1:5432/gis_demo') # 读取测试矢量数据1（数据来自阿里DataV地图选择器） demo_gdf1 = gpd.read_file...('中华人民共和国.json')[['adcode', 'name', 'geometry']] # 生成示例矢量数据2 demo_gdf2 = gpd.GeoDataFrame( {

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geopandas：Python绘制数据地图

本文所有代码见：Python-Study-Notes GeoPandas推荐使用Python3.7版本及以上，运行环境最好是linux系统。...gpd....gdf = gpd.GeoDataFrame( df, geometry=gpd.points_from_xy(df.Longitude, df.Latitude), crs="EPSG:4326...ScaleBar # nybb为纽约五大地图 nybb = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("nybb")) # 北美地区常见坐标系统，坐标以米为单位 nybb...构造方法使用示例 import geopandas as gpd # 加载数据集 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres

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POT超阈值模型和极值理论EVT分析

例如，目前使用18个估算器拟合（单变量）GPD 。这些估算器依靠三种不同的技术：极大似然：MLE，LME，MPLE 动量法：MOM，PWM，MED 距离最小化：MDPD和MGF估计器。...POT允许对双变量GPD进行6种参数化：对数模型，负对数模型和混合模型-以及它们各自的不对称版本。最后，可以使用二元GPD拟合一阶马尔可夫链，以实现两个连续观测值的联合分布。...GPD 计算: 模拟来自GPD（0,1,0.2）的样本： x <- rgpd(100, 0, 1, 0.2) ##评估x = 3时的密度和不超过的概率： dgpd(3, 0, 1, 0.2); pgpd...计算非超出概率为0.95的分位数： qgpd(0.95, 0, 1, 0.2) y <- rbvgpd(100, mo ##评估不超过（5,14）的可能性 pbvgpd(c(3,15), mode GPD...fgpd(x, 0, "mgf" ##指定已知参数： fgpd(x, 0, "mple", ##指定数值优化的起始值： fgpd(x, 0, "mdpd", start = ##拟合具有逻辑依存关系的双变量GPD

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POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

例如，目前使用18个估算器拟合（单变量）GPD 。这些估算器依靠三种不同的技术：极大似然：MLE，LME，MPLE 动量法：MOM，PWM，MED 距离最小化：MDPD和MGF估计器。...POT允许对双变量GPD进行6种参数化：对数模型，负对数模型和混合模型-以及它们各自的不对称版本。最后，可以使用二元GPD拟合一阶马尔可夫链，以实现两个连续观测值的联合分布。...GPD 计算: 模拟来自GPD（0,1,0.2）的样本： x <- rgpd(100, 0, 1, 0.2) ##评估x = 3时的密度和不超过的概率： dgpd(3, 0, 1, 0.2); pgpd...计算非超出概率为0.95的分位数： qgpd(0.95, 0, 1, 0.2) y <- rbvgpd(100, mo ##评估不超过（5,14）的可能性 pbvgpd(c(3,15), mode GPD...： log <- fitbv 绘图用于单变量和双变量情况的通用函数： plot(mle); plot(log) ---- R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta

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我的RTOS 之六 — Touch移植(s5pv210+threadx+ucgui+touch)「建议收藏」

#define GPD1PUD (*(volatile unsigned long *) 0xE02000C8) #define GPD1DRV (*(volatile unsigned long...*) 0xE02000CC) #define SDA2_SET_INPUT (GPD1CON &= ~(0xf<<16)) #define SDA2_SET_OUTPUT (GPD1CON =...(GPD1CON = (GPD1CON & (~(0x0f<<20))) | (0x1<<20)) #define SDA2_SET_VALUE(x) (GPD1DAT = (GPD1DAT & ~...(1<<4)) | (x << 4)) #define SCL2_SET_VALUE(x) (GPD1DAT = (GPD1DAT & ~(1<<5)) | (x << 5)) #define SDA2...1:0)void gpio_i2c_init(void){ GPD1DRV = (GPD1DRV & ~(0x5 << 10) | (0x5 << 10)); GPD1PUD = (GPD1DRV &

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R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

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2.1 为gdal添加FileGDB插件

gdb文件　　至此我们就可以进行gdb文件的写出了，只需要在to_file()中指定driver='FileGDB'，并设置好对应的图层名layer参数即可： import geopandas as gpd...from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon demo_point_layer = gpd.GeoDataFrame( {...点要素测试数据字段测试'], 'geometry': [Point(0, 0)] }, crs='EPSG:4326' ) demo_linestring_layer = gpd.GeoDataFrame...'geometry': [LineString([(0, 0), (1, 1)])] }, crs='EPSG:4326' ) demo_polygon_layer = gpd.GeoDataFrame...其中线要素与面要素读进来不知为何变成了多部件要素类型，这其实不影响在geopandas中进行分析使用，但如果实在介意，可以直接基于数值唯一的某个字段进行dissolve()操作即可恢复原样：　　以上操作适用于windows系统，至于linux

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（数据科学学习手札153）基于martin的高性能矢量切片地图服务构建

2 基于martin+PostGIS发布矢量切片服务 martin可在windows、linux、mac等主流系统上运行，其最经典的用法是配合PostGIS，下面我们以linux系统为例，介绍martin...　　接下来我们利用geopandas来读入及生成一些示例用PostGIS数据库表，完整的代码及示例数据可以在文章开头的仓库中找到： import random import geopandas as gpd...postgresql://postgres:mypassword@127.0.0.1:5432/gis_demo') # 读取示测试矢量数据1（数据来自阿里DataV地图选择器） demo_gdf1 = gpd.read_file...('中华人民共和国.json')[['adcode', 'name', 'geometry']] # 生成示例矢量数据2 demo_gdf2 = gpd.GeoDataFrame( {

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口袋Kali：GPD7 mini laptop上的Kali Linux

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黑客最想要的礼物！看完我眼红了你呢？

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