VMwareWorkstation中安装FusionCompute6.5.1_VRM下载软件：1、新建虚拟机2、选择自定义
Closed.ThisquestiondoesnotmeetStackOverflowguidelines。它当前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便将其作为on-topic用于堆栈溢出。3个月前关闭。Improvethisquestion我想列出所有范围内的蓝牙设备，最好列出主机名，但是MAC地址就足够了。我需要执行主动扫描的命令，以便可以轮询查看我的设备是否在附近，而不是列出以前已配对设备的设备。我的用例是检测我的蓝牙耳机或iPhone是否在Mac的范围内，以触发安全设置更改(例如sudo超时)。我做了很多谷歌搜索，而且似乎唯一能找到的就是iOSswift代码示例。我对ma
Closed.ThisquestiondoesnotmeetStackOverflowguidelines。它当前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便将其作为on-topic用于堆栈溢出。3个月前关闭。Improvethisquestion我想列出所有范围内的蓝牙设备，最好列出主机名，但是MAC地址就足够了。我需要执行主动扫描的命令，以便可以轮询查看我的设备是否在附近，而不是列出以前已配对设备的设备。我的用例是检测我的蓝牙耳机或iPhone是否在Mac的范围内，以触发安全设置更改(例如sudo超时)。我做了很多谷歌搜索，而且似乎唯一能找到的就是iOSswift代码示例。我对ma
一、写在前面相信很多朋友在安装Unity进行游戏开发时，都会选择使用UnityHub安装Unity以对不同版本的Unity进行管理。同时Hub可以管理UnityEditor的多个安装及其关联组件、创建新项目以及打开现有项目。本文记录了博主安装Hub和Unity的过程，以及遇到Unity安装失败的解决办法。希望能对大家有所帮助，如有不足之处还望各位批评指正。二、安装失败的解决办法在Hub中安装Unity时，经常会出现安装失败的情况，那么应该如何解决呢？我们只需退出UnityHub，打开本地C:\Users\asus\AppData\Roaming文件夹，将里面的UnityHub文件夹删除后，重新
一、写在前面相信很多朋友在安装Unity进行游戏开发时，都会选择使用UnityHub安装Unity以对不同版本的Unity进行管理。同时Hub可以管理UnityEditor的多个安装及其关联组件、创建新项目以及打开现有项目。本文记录了博主安装Hub和Unity的过程，以及遇到Unity安装失败的解决办法。希望能对大家有所帮助，如有不足之处还望各位批评指正。二、安装失败的解决办法在Hub中安装Unity时，经常会出现安装失败的情况，那么应该如何解决呢？我们只需退出UnityHub，打开本地C:\Users\asus\AppData\Roaming文件夹，将里面的UnityHub文件夹删除后，重新
环境：Windows+VisualStudio2019最流行的几个库：GLUT，SDL，SFML和GLFW
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目录一、JDK17的安装包下载二、安装JDK17第一步：运行JDK的EXE文件第二步：选择下一步第三步：选择安装目录第四步：安装完成三、配置JDK17的环境变量第一步：打开系统属性界面第二步：打开高级系统设置第三步：打开环境变量配置第四步：新建系统环境变量第五步：添加JAVA_HOME配置项第六步：添加Path项第七步：确认环境变量并完成三、检测JDK17是否安装成功一、JDK17的安装包下载JDK17的官网下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java17很多同学在其他的地方也能下载，但是我还是强烈推荐如果有条件使用
目录一、JDK17的安装包下载二、安装JDK17第一步：运行JDK的EXE文件第二步：选择下一步第三步：选择安装目录第四步：安装完成三、配置JDK17的环境变量第一步：打开系统属性界面第二步：打开高级系统设置第三步：打开环境变量配置第四步：新建系统环境变量第五步：添加JAVA_HOME配置项第六步：添加Path项第七步：确认环境变量并完成三、检测JDK17是否安装成功一、JDK17的安装包下载JDK17的官网下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java17很多同学在其他的地方也能下载，但是我还是强烈推荐如果有条件使用
说在最前面 研究生三年快毕业了，毕业前整理一下该领域的研究工作。正所谓，我栽树，后人乘凉。研究NILM的时候，个人觉得最快的方法是直接复现别人的论文，或者甚至用别人论文的代码直接跑出来体会整个流程（数据集导入->数据预处理->运行模型->输出结果）。研究生三年找遍了github上的一些相关的代码收集起来，现在快要毕业了，整理一下，就当做是研究生三年的一个交待。 个人研究NILM主要是利用深度学习、机器学习方面的方法，数学优化（遗传算法、粒子群优化）之类的研究得比较少，因此本文的分享主要聚集于已公开的基于深度学习来做非侵入式负荷识别的论文及相关公开的源码。注：文中关于论文和代
