目录一、Linux中的文件打开方式二、目录结构​三、相关命令切换目录命令列出当前目录下的文件和目录命令一、Linux中的文件“万物皆文件。”图1.1所有文件打开方式        图形化界面左上角的位置→计算机，打开以后就可以看到Linux全部的文件了，与Windows最主要的区别是没有盘符。有些目录图标有向外的箭头，比如bin目录。这表示它并不是直接放在根目录下的，本质是一个文件夹的链接，类似于Windows里的”超链接“。图1.2bin目录的属性        可以看到bin目录实际上存放在usr(user)目录下。图1.3usr目录的子文件*bin(binary)：二进制执行目录，用于存

1. 共谋1.1. 共谋总比相互竞争要容易得多1.1.1. 通过共同抬价或稳定价格，企业通常可以赚取更多利润1.1.2. 依靠人为切割市场，卡特尔组织成员得以在各自的势力范畴内实现垄断1.2. 一直以来，人类都是价格操纵行为背后的行动者1.2.1. 为了打破竞争，他们背地里串通投标、切割市场，并就价格上涨与产量缩减的幅度进行磋商1.2.2. 出于沟通之便，卡特尔组织成员会举行年度（甚或月度）会晤1.3. 对企业高管之间的互相勾结、人为切割市场、达成减产协议等行径，各类反垄断政府机构与社会团体恐怕已见怪不怪1.3.1. 在美国，如果有人因操纵市场价格而被起诉，他们通常都会面临司法制裁1.4. 在

基于动态规划的强化学习算法学习「强化学习」（基于这本教材，强烈推荐）时的一些总结，在此记录一下。在马尔可夫决策过程环境模型已知（也就是状态转移函数P、奖励函数r已知）的情况下，我们可以通过「动态规划」求得马尔可夫决策过程的最优策略\(\pi^*\)。1.动态规划对于做过算法题目的同学而言，这个词应该并不陌生，比较经典的「背包问题」就是需要利用「动态规划」。动态规划的思想是：将当前问题分解为子问题，求解并记录子问题的答案，最后从中获得目标解。它通常用于求解「最优」性质的问题。而求解马尔可夫决策过程最优策略的动态规划算法主要有两种：策略迭代价值迭代2.策略迭代「策略迭代」分为「策略评估」和「策略提

前言相信大家在学习新的知识前都遇到过开发环境安装不上，或者环境冲突和版本不匹配的情况，另外当我们想要安装多个版本的支持库时，在本地环境上直接安装往往会导致版本冲突的情况，如果我们使用虚拟机或者WSL技术新建一个完整系统，这又往往需要耗费很长时间，同时在我们学习深度学习等相关技术时，我们需要使用到显卡进行计算，虚拟机调用显卡很不方便，同时CUDA、cuDNN、cuBLAS、TensorRT等GPU计算支持库都有强版本依赖，手动安装需要耗费很长时间，因此本文介绍通过docker的容器技术来实现使用Nvidia官方提供的镜像库创建 container容器。一、前期准备本文将以创建一个包含python

社交媒体-信息头条项目完整开发笔记完整教程（附代码资料）主要内容讲述：一、项目初始化使用VueCLI创建项目,加入Git版本管理,调整初始目录结构,导入图标素材。二、登录注册准备,实现基本登录功能,登录状态提示,表单验证。三、个人中心，四、首页—文章列表TabBar处理,页面布局,处理已登录和未登录的页面展示,用户退出。五、首页—频道编辑，六、文章搜索处理页面弹出层,创建频道编辑组件,页面布局,展示我的频道。七、文章详情创建组件并配置路由,页面布局,关于后端返回数据中的大数字问题,展示文章详情。八、文章评论展示文章评论列表,评论点赞,发布文章评论,评论回复。九、用户页面，十、用户关注&粉丝创建

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭9年前。Improvethisquestion我很好奇为什么可以使用ArrayList而使用Array？使用ArrayList不是更好吗？

目录AT24C02数据存储准备工作代码讲解I2C.c模拟起始位置的时序模拟发送一个字节的时序模拟接收应答的时序模拟接收一个字节的时序模拟发送应答的时序模拟结束位置的时序I2C.h AT24C02.c字节写：在WORDADDRESS（字地址）处写入数据DATA随机读：读出在WORDADDRESS处的数据DATAAT24C02.h main.c上一节讲了AT24C02和I2C相关的工作原理，这一节开始代码演示！准备工作新创建一个工程：AT24C02数据存储把要用到的程序模块添加进来，这些程序模块都是我前面的博客里演示过的了然后新建文件main.c, AT24C02.c, AT24C02.h,I2C

挺多小伙伴问过PyTorch该怎么学，经过长期实践来看，初学者需要熟知的概念和用法真的不多，以下总结的简明指南一起看看吧！构建TensorPyTorch中的Tensors是多维数组，类似于 NumPy 的 ndarrays，但可以在GPU上运行：importtorch#Createa2x3tensortensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(tensor)动态计算图PyTorch使用动态计算图，在执行操作时即时构建计算图，这为在运行时修改图形提供了灵活性：#Definetwotensorsa=torch.tensor([2.],requires_g

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前言  在ArkUI中，UI显示的内容均为组件，由框架直接提供的称为系统组件，由开发者定义的称为自定义组件。在进行UI界面开发时，通常不是简单的将系统组件进行组合使用，而是需要考虑代码可复用性、业务逻辑与UI分离，后续版本演进等因素。因此，将UI和部分业务逻辑封装成自定义组件是不可或缺的能力。自定义组特点：可组合：允许开发者组合使用系统组件、及其属性和方法。可重用：自定义组件可以被其他组件重用，并作为不同的实例在不同的父组件或容器中使用。数据驱动UI更新：通过状态变量的改变，来驱动UI的刷新基本用法：@ComponentstructHelloComponent{@Statemessage:st