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macOS Ventura 13.0 (22A380) 正式版发布,ISO、IPSW、PKG 下载

macOSVentura13正式版现已发布!请访问原文链接:https://sysin.org/blog/macOS-Ventura/,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。macOSVentura13.0正式版于今日(10.25)发布,连同iOS16.1、iPadOS16.1、tvOS16.1和watchOS9.1。此次发布的是完美的13.0版本,而不是13.0.1,因为没有新款Mac发售,之前11.0和12.0都预装在首批发售的新款Mac上,消费者无法获得整数版。台前调度等新功能帮助Mac用户保持专注、提高生产力macOSVentura发布公告在WWDC22上面世的macOSVentura

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升级到win11 22h2的体验

win1122h2更稳定了在win1122h2发布后没多久,我就升级到了这个版本,截止目前已经使用半个月了,谈谈我的使用感受。总体要比之前的版本更稳定,表现为笔记本风扇不会突然响,突然卡顿,不过系统更新频繁比win10多很多。界面变好看了外观上变化较大的就是资源管理器支持标签页化资源管理器里文件夹加图标了系统各项设置和交互更加接近移动端系统通知和设置界面都变的更好看了,各软件窗口的圆角,滚动条等等字体更加清晰尤其是字体的渲染更加清晰了,以往都用MacType来加强字体渲染,win11不需要了,控制台下的字体也很清晰。由于我是笔记本win11,台式机win10,所以我把视觉和动画都关掉了,辅助功

Ubuntu22.04下解决终端无法打开vscode

一般来说,有时为了方便会直接在Ubuntu终端登陆root账户获取权限在root下打开vscode会提示无法打开。环境:Ubuntu22.04解决办法:终端输入:vi~/.bashrc添加一行:aliascode='/usr/share/code/code.--no-sandbox--unity-launch'保存然后终端输入:source~/.bashrc

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Ubuntu22.04下解决终端无法打开vscode

一般来说,有时为了方便会直接在Ubuntu终端登陆root账户获取权限在root下打开vscode会提示无法打开。环境:Ubuntu22.04解决办法:终端输入:vi~/.bashrc添加一行:aliascode='/usr/share/code/code.--no-sandbox--unity-launch'保存然后终端输入:source~/.bashrc

Ubuntu20.04和22.04离线安装PostgreSQL14

今天安装Postgresql14遇到一个问题,目标服务器只有内网,内网提供标准的apt仓库,但是因为不能连接外网,所以没法添加第三方仓库,这样安装pg14就成了问题.从pg的官网看,https://www.postgresql.org/download/,对于Linux,pg只提供仓库和源码两种方式,因此不能访问外网时,貌似只有源码编译这条路.因为源码编译费时费力并且安装阶段需要自行配置,容易出错.对于机器上只需要安装一个实例的场景,能用仓库还是用仓库.如果还有一台安装了同样发行版,并且可以上网的机器,可以通过这台机器将离线安装包下载下来,再传到目标机器上安装.下载离线安装包和中转机器是否已经

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论文解读丨CIKM'22 MARINA:An MLP-Attention Model for Multivariate Time-Series Analysis

摘要:华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型,可用于时序数据的预测以及异常检测。本文分享自华为云社区《CIKM'22MARINA论文解读》,作者:云数据库创新Lab。华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型,可用于时序数据的预测以及异常检测。本文发表在CIKM'22上,CIKM会议是由美国

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摘要:华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型,可用于时序数据的预测以及异常检测。本文分享自华为云社区《CIKM'22MARINA论文解读》,作者:云数据库创新Lab。华为云数据库创新Lab在论文《MARINA:AnMLP-AttentionModelforMultivariateTime-SeriesAnalysis》中提出了华为自研的自回归时序神经网络模型,可用于时序数据的预测以及异常检测。本文发表在CIKM'22上,CIKM会议是由美国