1.ifconfig命令用于配置网卡ip地址信息，等网络参数信息，或者查看显示网络接口信息，类似于windows的ipconfig命令，还能够临时性的配置ip地址，子网掩码，广播地址，网关信息等。注意ifconfig命令智能用root去操作，且可能要单独安装这个命令。1）运行这个命令之前需要安装一个net-tools,运行如下命令即可yuminstallnet-tools2）查看命令的使用手册ifconfig--help#第一种manifconfig#第二种 1.1.1 ifconfig使用案例1）查看网络地址信息ifconfig#查看所有的网络接口信息ifconfigens33#查看指定的网
本文主要讲述的是一个关于记录shell脚本执行日志的日志脚本函数，在做shell脚本开发的过程中，常常要运行脚本来监测一些系统数据，但是我们又没有很多时间来一直盯着命令控制台看，所以看能不能把这些脚本运行的情况记录成一个日志并保存下来，方便我们有时间的时候查看。需求：1、可以记录脚本的运行情况；2、可以记录时间；3、可以在输入log达到一定的行数后对以前的log进行删减，防止log文件无限累积；需求分析需求很简单，想想看好像有很多方式可以实现，最终结合个人喜好和技术能力，选择编写一个运行在shell脚本里面的函数；这个函数的作用是将shell脚本中需要输出的日志信息,输出成与脚本同名的log文
文章目录建模骨骼创建骨骼绑定教程地址：八个案例教程带你从0到1入门blender【已完结】建模1做头：新建立方体，Ctrl+2细分并应用，进入编辑模式，删除一半点，然后添加镜像修改器，开启范围限制。开启衰减编辑，调整头型。关闭衰减编辑，进入面模式，选中前脸的8个方格，按E向内挤出。返回物体模式，Ctrl+2进行细分，效果如下。2做眼睛：新建平面，调整尺寸和形状，Ctrl+2细分为椭圆形并应用。添加修改器->形变->缩裹，点击目标的吸管，使之吸附在机器人的脸上，缩裹方法转换为投影。然后将平面挪到脸上，添加修改器->生成->实体化，然后再添加细分修改器。最后添加镜像修改器，使之沿头对称。3做身体：
基于本人观看学习b站王道计算机网络课程所做的笔记，不做任何获利仅进行交流分享特此鸣谢王道考研若有侵权请联系，立删如果本篇笔记帮助到了你，还请点赞关注支持一下♡>𖥦主页专栏有更多，如有疑问欢迎大家指正讨论，共同进步！给大家跳段街舞感谢支持！ጿኈቼዽጿኈቼዽጿኈቼዽጿኈቼዽጿኈቼ 更多计算机网络笔记：王道计算机网络笔记专栏汇总目录b站王道计算机教育官方课程视频链接：一、数据链路层功能概述1.数据链路层基本概念2.数据链路层功能概述二、封装成帧和透明传输1.封装成帧2.透明传输1）字符计数法2）字符填充法3）零比特填充法 4）违规编码法三、差错控制1.差错从何而来？ 2.差错控制——检错编码1）检
为了更好的阅读体验，请点击这里由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。5.1层和块事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152架构就有数百层，这些层是由层组（groupsoflayers）的重复模式组成。为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件。通过定义代码来按需生成任意复杂度的块，我们可以通过简洁的代码实现复杂的神经网络。从编程的角度来看，块由类（class）表示。它
🚀本文选自专栏：AI领域专栏从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~基于深度学习的道路交通信号灯的检测与
00.目录文章目录00.目录01.输出比较相关API1.1TIM_OC1Init1.2TIM_OCInitTypeDef结构体1.3TIM_OCMode1.4TIM_OutputState1.5TIM_OutputNState1.6TIM_OCPolarity1.7TIM_OCNPolarity1.8TIM_OCPolarity1.9TIM_OCNPolarity02.PWM实现呼吸灯接线图03.PWM实现呼吸灯示例04.PWM驱动舵机接线图05.PWM驱动舵机示例06.PWM驱动直流电机接线图07.PWM驱动直流电机示例08.源码下载09.附录01.输出比较相关API1.1TIM_OC1In
精华整理几十个Python数据科学、机器学习、深度学习、神经网络、人工智能方面的核心库以及详细使用实战案例，轻松几行代码训练自己的专有人工智能模型。机器学习人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改，让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。基于处理数据种类的不同，可分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。基于学习方法的分类，可分为归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习。基于数据形式的分类，可分为结构化学习和非结构化学
摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围问题(MECA)，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。研究成果在2022年ICRA大会发表。 在多机器人系统的研究领域中，包围控制是一个重要的课题。其在民用和军事领域都有广泛的应用场景，包括协同护航、捕获敌方目标、侦察监视、无人水面舰艇巡逻狩猎等。这些应用的核心问题是如何控制一个多机器人系统，涉及多目标分配，同时解决目标包围和避碰子问题。这是一个巨大的挑战，特别是对于分散的多机器人系统。中科院自动化所蒲志强教授团队在2022年ICRA大会发表论文，提出了一种
摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围问题(MECA)，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。研究成果在2022年ICRA大会发表。 在多机器人系统的研究领域中，包围控制是一个重要的课题。其在民用和军事领域都有广泛的应用场景，包括协同护航、捕获敌方目标、侦察监视、无人水面舰艇巡逻狩猎等。这些应用的核心问题是如何控制一个多机器人系统，涉及多目标分配，同时解决目标包围和避碰子问题。这是一个巨大的挑战，特别是对于分散的多机器人系统。中科院自动化所蒲志强教授团队在2022年ICRA大会发表论文，提出了一种
