我有一个脚本，我想在另一个用户的git目录中执行gitpull。该脚本由root用户运行。例如:cd/home/username/GitProjectsudo-uusername-igitpull当我运行它时，我得到:fatal:Notagitrepository(oranyoftheparentdirectories):.git有没有办法让我的脚本以username的身份执行gitpull？ 最佳答案 尝试不使用sudo的-i选项。该选项被记录为首先更改为目标用户的主目录，这会撤消您之前如此仔细所做的目录更改。或者，使用适当的gi

我正在构建一个需要读取高清连续剧的C/C++程序。我知道如果我运行这些命令:hdparm-i/dev/sda|grep-iserial/sbin/udevadminfo--query=property--name=sda|grep"ID_SERIAL"我可以得到它，第一个需要root权限，但第二个不需要。但是，我的应用程序不能访问外部程序，也不能要求root权限，那么有没有C/C++linux库有返回高清序列号的功能呢？或者有没有其他不需要运行程序的方法？ 最佳答案 只需列出/dev/disk/by-id/目录，您就可以获得系统上所

我正在构建一个需要读取高清连续剧的C/C++程序。我知道如果我运行这些命令:hdparm-i/dev/sda|grep-iserial/sbin/udevadminfo--query=property--name=sda|grep"ID_SERIAL"我可以得到它，第一个需要root权限，但第二个不需要。但是，我的应用程序不能访问外部程序，也不能要求root权限，那么有没有C/C++linux库有返回高清序列号的功能呢？或者有没有其他不需要运行程序的方法？ 最佳答案 只需列出/dev/disk/by-id/目录，您就可以获得系统上所

我正在尝试在linux上安装OpenCL(AMD)，但我卡在了最后一步(安装ICD)似乎ICDHAS安装在/etc/OpenCL/vendor中，但我没有计算机的root访问权限。有什么方法可以在不安装ICD的情况下使OpenCL工作？(或者可能通过环境变量来添加ICD文件的搜索路径？)当ICD文件路径被硬编码时，对于像我们这样的人来说似乎真的很不方便。 最佳答案 将ICD文件放在/some/path/icd中，然后像这样导出路径:exportOPENCL_VENDOR_PATH=/some/path/icd它曾经至少在以前的版本中

我正在尝试在linux上安装OpenCL(AMD)，但我卡在了最后一步(安装ICD)似乎ICDHAS安装在/etc/OpenCL/vendor中，但我没有计算机的root访问权限。有什么方法可以在不安装ICD的情况下使OpenCL工作？(或者可能通过环境变量来添加ICD文件的搜索路径？)当ICD文件路径被硬编码时，对于像我们这样的人来说似乎真的很不方便。 最佳答案 将ICD文件放在/some/path/icd中，然后像这样导出路径:exportOPENCL_VENDOR_PATH=/some/path/icd它曾经至少在以前的版本中

我有一个用C语言编写的程序。它需要2个参数用户名/密码并尝试使用PAM验证该用户。当我是root时它工作正常。当我是“普通”用户时，它适用于该用户，但不适用于另一个用户。我认为，这是由于使用了影子密码..作为我正在使用的服务:retval=pam_start("test",username,&local_conversation,&local_auth_handle);我将其添加到/etc/pam.d/test#%PAM-1.0authrequiredpam_unix.soshadownullokaccountrequiredpam_unix.sosessionrequiredpam_

我有一个用C语言编写的程序。它需要2个参数用户名/密码并尝试使用PAM验证该用户。当我是root时它工作正常。当我是“普通”用户时，它适用于该用户，但不适用于另一个用户。我认为，这是由于使用了影子密码..作为我正在使用的服务:retval=pam_start("test",username,&local_conversation,&local_auth_handle);我将其添加到/etc/pam.d/test#%PAM-1.0authrequiredpam_unix.soshadownullokaccountrequiredpam_unix.sosessionrequiredpam_

这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。1、打开AnacondaPrompt(Anaconda3) 2、打开后是以base开头的对话框 使用condaactivateopencv   此处opencv是我自己创建的环境名称，此处更换为你自己的环境名进入你自己需要安装torch的位置，输入python，进入python中importtorcht

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、本人环境以及配置二、安装步骤首先CUDA和cuDNNTensorRT安装Python安装TensorRT库三、进行测试前言TensorRT有多厉害就不多说了，因为确实很好用。作为在英伟达自家GPU上的推理库，这些年来一直被大力推广，更新也非常频繁，issue反馈也挺及时，社区的负责人员也很积极，简直不要太NICE。那么我们应该如何入门呢我们应该先安装好TensorRT在博主研究了两天观摩了很多大佬的博客不断碰壁之后也做出了自己的总结来进行Win11的TensorRT的安装教程一、本人环境以及配置CUDA11.7cuDNN8.7TensorRT8.5.2.

前言1.知识补充【机器学习】显卡、GPU、NVIDIA、CUDA、cuDNN（搬运：要点如下，详细可看链接）加*非重要内容，视情况执行。显卡：即显示卡，全称显示接口卡，是计算机最基本配置、最重要的配件之一（就像联网需网卡，数据显示在屏幕需显卡）。显卡是由GPU、显存等等组成的。GPU：图形处理器，一般焊接在显卡上的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。GPU功能强大，只用于图形处理太浪费，NVIDIA公司提出CUDA的概念，通用并行计算架构，是一种运算平台，更加方便利用GPU强大的计算能力（并非所有GPU支持CUDA）。CUDA：通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂