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在Linux下，通过一个命令就可以把整个站相关的文件全部下载下来。 wget -r -p -k -np [网址] 参数说明： -r ： 递归下载 -p ： 下载所有用于显示 HTML 页面的图片之类的元素 -k ： 在转换文件 X 前先将它备份为 X.orig。 -np： 不追溯至父目录 $ wget -r -np -nd http://example.com/packages/ 这条命令可以下载 http://example.com 网站上 packages 目录中的所有文件。其中，-
pdata->num_row_gpios = nrow = of_gpio_named_count(np, “row-gpios”);
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
CPU个数, 内存大小, 磁盘空间大小, 操作系统类型(Linux, Windows)，其中操作系统类型设置为私有变量,外部不可以更改。 实现一个方法，输出服务器的属性内容为以下格式: 8核CPU, 40G内存, 150G磁盘空间，Linux。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
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。
默认情况下，Win10的linux子系统(WSL)是只能使用命令行程序的。所有图形界面的程序都无法执行。
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，它在实用性、易学性和生态系统方面具备独特优势。本博客将深入探讨 Python 在各个领域的实际应用，以及它的库、框架和工具的丰富生态系统。通过具体实例，展示 Python 的强大功能和灵活性，让您深刻理解为什么它荣登第一编程语言的宝座。
本文将讲解如何在Lighthouse等云服务器上通过display、Python、Matplotlib等工具查看和绘制各类图表。
代码注入攻击指的是任何允许攻击者在网络应用程序中注入源代码，从而得到解读和执行的方法。
本文介绍了PyTorch中一个难以将numpy数组转换为Tensor的问题，并提供了两个解决方案。首先，可以通过将PyTorch的动态图转换为静态图来解决；其次，可以使用Pylint工具来忽略与PyTorch的动态图相关的警告。这些方法可以帮助解决在PyTorch中难以将numpy数组转换为Tensor的问题。
在之前使用 S3C2440 开发板移植 Linux 3.4.2 内核时，修改了很多关于 c 文件去适配开发板，和开发板相关的文件放在arch/arm/mxch-xxx目录下，因此 linux 内核 arm 架构下添加了很多开发板的适配文件：
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？
NumPy 代表 Numerical Python，是一个开源库，已成为科学和工程领域的宝贵工具。如果您需要在 Python 中处理数值数据，NumPy 应该是您的首选库。
NXP官方linux仓库地址为：https://github.com/Freescale/linux-fslc/tree/5.4-2.1.x-imx。
上回说到，令狐冲通过配置CentOS的Firewall功能，发明了防火墙，有效地实现了限制别的弟子骚扰小师妹。
总结了一下网上现有的资源，得到了一些东西。随手做个备忘。 更多设置见：https://matplotlib.org/users/customizing.html。
开发过程中，对于多线程多进程的并发和并行的几乎是编程不可避免的事情，特别在涉及对于数据进行修改或者添加的时候。这个时候就需要锁的出现，锁有多种类型，互斥锁，自旋锁。除了锁之外，我们还定义了原子操作，当然如果探究本质的话，原子操作也是有锁的，只不过是对汇编的操作锁。
今天终于有时间一探滕三福了，TensorFlow(腾三福)是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改
参考文档 https://blog.csdn.net/nwpushuai/article/details/79935740 https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/91513501 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/77646497 https://www.cnblogs.com/zixuan-L/p/11023051.html https://blog.csdn.net/huangfei
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误：
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
从图中可以看到按键断开时，由于接了上拉电阻，所以CPU检测到默认是高电平的，当按键被按下时，电路导通，所以KEY0引脚变成低电平，即低电平有效。
Sublime text 3是一款超级好用的编程神器，这里总结一下自己在使用的过程中遇到的问题。
在“纸上谈兵: 算法与数据结构”中，我在每一篇都会有一个C程序，用于实现算法和数据结构 (比如栈和相关的操作)。在同一个程序中，还有用于测试的main()函数，结构体定义，函数原型，typedef等等。 这样的做法非常不“环保”。算法的实际运用和算法的实现混在一起。如果我想要重复使用之前的源程序，必须进行许多改动，并且重新编译。最好的解决方案是实现模块化: 只保留纯粹的算法实现，分离头文件，并编译一个库(library)。每次需要使用库的时候(比如使用栈数据结构)，就在程序中include头文件，连接库。这
在很多情况下，编程人员是在Linux环境下完成的编程任务，但是更多的使用人员是在Windows环境下的，比方说，在参考链接1的文章中提到：
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；
上篇文章（【i.MX6ULL】驱动开发4--点亮LED(寄存器版)）介绍了在驱动程序中，直接操作寄存器了点亮LED。本篇，介绍另外一种点亮LED的方式——设备树，该方式的本质也是操作寄存器，只是寄存器的相关信息放在了设备树中，配置寄存器时需要使用OF函数从设备树中读取处寄存器数据后再进行配置。
端口可以认为是设备与外界通讯交流的出口，就好像是门牌号一样，那么在Linux系统中如何查看正在使用的端口？下面为大家分享一下Linux系统查看正在使用端口的具体方法。
前言 如何使用Python进行科学计算和数据分析，这里我们就要用到Python的科学计算库，今天来分享一下如何安装Python的数据科学计算库。 数据科学计算库 Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib（前面我分享了一篇matplotlib的简单应用，历史文章里面就有）。 Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和Sci
复制一份imx_v6_v7_defconfig，这里我命名为dfos_mini_defconfig。
今天跟大家分享的是设备树，设备树是Linux3.x以后的版本才引入的，设备树用于描述一个硬件平台的板级细节。
在前两期专题中，我们分析了家庭宽带(PPPoE)和IPTV(IPoE)业务认证和数据转发平面的异同。
DBLE 开源项目负责人，负责分布式数据库中间件研发工作；持续专注于数据库方面的技术，始终在一线从事开发；对数据复制、读写分离、分库分表有深入的理解和实践。
首先，安装netCDF4和Basemap，Windows下和Linux下会稍微有些不一样，请自行百度。 NetCDF4：https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap：http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html
wget 是一个命令行的下载工具。对于我们这些 Linux 用户来说，几乎每天都在使用它。下面为大家介绍几个有用的 wget 小技巧，可以让你更加高效而灵活的使用 wget。
有时我们需要在 Linux 内核中预留一部分内存空间用作特殊用途（给安全模块使用，给其它处理器使用，或是给特定的驱动程序使用等），在 Device Tree 中有提供两种方法对预留内存进行配置：memreserve 和 reserved-memory。
在深度学习或者其他参数优化领域中，对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化，也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具，可以更加直观的展示计算结果，可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight，本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
Python中一个重要的绘图库Matplotlib，它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本等。
将nvcc的完整路径硬编码到Pycuda的compiler.py文件中的compile_plain() 中，大约在第 73 行的位置中加入下面段代码！
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要列出正在侦听的所有 TCP 或 UDP 端口，包括使用端口和套接字状态的服务，请使用以下命令：netstat -tunlp
linux wget 整站下载 wget -r -p -np -k -nc -c http://downloads.openwrt.org/snapshots/trunk/oxnas/ -r, –recursive（递归） specify recursive download.（指定递归下载） -k, –convert-links（转换链接） make links in downloaded HTML point to local files.（将下载的HTML页
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
我们的目标是在Windows 10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learning Network(DQN)的训练过程。
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