1简洁的shell脚本1.1Hello脚本是包含一系列命令的命令行程序。脚本中包含的命令由解释器执行。在shell脚本中，shell充当解释器，一条接一条地执行脚本中列出的命令。任何可以在命令行中执行的命令都可以放入shell脚本中。shell脚本是自动执行任务的好帮手。让我们来看简单的shell脚本script1.sh:#!/bin/bashecho"Scriptingisfun!"在尝试执行脚本之前，请确保它是可执行的$chmod+xscript-01.sh$./script-01.shScriptingisfun!你会注意到，脚本的第一行以'#!'开头，后面是bashshell程序'/b
简明StableDiffusionforwindows10本地化部署：提示：这里可以添加学习目标背景：最近各种AI很火爆呀，特别是ChatGPT发布以后，那就想着不能落下呀，所以就研究了一下StableDiffusion，网上也找了各种教程，这里我被各种版本各种模型搞的晕头转向的，而且有些教程是过时的，所以就有了这篇文章。如有错误之处，欢迎指正。介绍StableDiffusionStableDiffusion是StabilityAI开源的基于潜在扩散的模型，可以通过文字生成高质量，高分辨率，逼真的图像。可以在huggingface（需要科学上网）中找到它的各个版本：stabilityai(St
1前言本文详解在Ubantu16下搭建Git服务器，力求让读者知其所以然，仅需安装Git和ssh，而无需其他软件。2服务器搭建在真实服务器或虚拟机里操作均可。另外，如果用VMwareWorkstation16Player的话，默认不用配置虚拟机网卡，本地机就能Ping通。教程使用普通用户操作，如果是root用户，就不用加sudo了，命令将更加简洁。2.1安装Git和SSH已安装过的最好也再来一遍，以更新到最新，除非自己很清楚。sudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallsshservicesshstart2.2新建用户方便管理仓库，这里新建一个叫git的用户，
1前言本文详解在Ubantu16下搭建Git服务器，力求让读者知其所以然，仅需安装Git和ssh，而无需其他软件。2服务器搭建在真实服务器或虚拟机里操作均可。另外，如果用VMwareWorkstation16Player的话，默认不用配置虚拟机网卡，本地机就能Ping通。教程使用普通用户操作，如果是root用户，就不用加sudo了，命令将更加简洁。2.1安装Git和SSH已安装过的最好也再来一遍，以更新到最新，除非自己很清楚。sudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallsshservicesshstart2.2新建用户方便管理仓库，这里新建一个叫git的用户，
文章目录1.简明误差卡尔曼滤波器（`ESKF`）及其推导过程简介`ESKF`基本过程及优点`ESKF`参数含义连续时间上的`ESKF`状态方程误差状态方程推导误差状态的旋转项误差状态的速度项完整误差变量的运动学方程离散时间上的`ESKF`运动学方程`ESKF`的运动过程`ESKF`的更新过程`ESKF`的误差状态后续处理小结1.简明误差卡尔曼滤波器（ESKF）及其推导过程简介本文主要介绍一种特殊正交群SO(3)\text{SO(3)}SO(3)上的ESKF(ErrorStateKalmanFilter,误差卡尔曼滤波器)（有时也叫做流形上的ESKF）推导过程。ESKF基本过程及优点在现代的大多
学习笔记，以李宏毅的视频讲解为主，chatGPT的官方博客作为补充。自己在上古时期接触过人工智能相关技术，现在作为一个乐子来玩，错漏之处在所难免。若有错误，欢迎各位神仙批评指正。chatGPT的训练分为四个阶段：给一段不完整的话，让基线模型（GPT3）学习怎么接话茬子。这个步骤基于GPT3进行fine-tuning。弄一个人工标注的数据集，对1中的模型进行训练，通过人工数据集让GPT3了解人类的喜好。基于另一个人工标注的数据集（包括问题、答案和人类打的分）训练一个打分模型，其功能主要在于：输入问题和答案，让打分模型根据排序进行打分。用PPO让基线模型和打分模型进行对抗，优化GPT3，得到cha
学习笔记，以李宏毅的视频讲解为主，chatGPT的官方博客作为补充。自己在上古时期接触过人工智能相关技术，现在作为一个乐子来玩，错漏之处在所难免。若有错误，欢迎各位神仙批评指正。chatGPT的训练分为四个阶段：给一段不完整的话，让基线模型（GPT3）学习怎么接话茬子。这个步骤基于GPT3进行fine-tuning。弄一个人工标注的数据集，对1中的模型进行训练，通过人工数据集让GPT3了解人类的喜好。基于另一个人工标注的数据集（包括问题、答案和人类打的分）训练一个打分模型，其功能主要在于：输入问题和答案，让打分模型根据排序进行打分。用PPO让基线模型和打分模型进行对抗，优化GPT3，得到cha
1.更新Readme文件在你想要放置Readme-WakaTime的位置中放置以下注释，这将作为程序的入口2.注册WakaTime账户访问WakaTime官方网站注册并登录，你需要找到对应的IDE/编辑器插件，目前(2023.7.3)官方插件支持以下软件3.在工作软件中安装WakaTime插件本篇教程以VSCode为例在VSCode主界面按下Ctrl+Shift+P调出命令面板，输入Install，选择InstallExtension选项并回车之后在扩展界面中输入WakaTime并安装该插件安装完成之后，再次按下Ctrl+Shift+P调出命令面板，输入WakaTimeapi并回车在浏览器中打
CopilotHub是一个帮助你基于私有数据创建智能知识库&人格化AI的平台。你可以基于文档、网站、Notiondatabase或其他数据源在几分钟内创建一个自定义的ChatGPT。https://app.copilothub.ai/copilots需要先登录一下CopilotHub 输入邮箱就能登录成功了我现在使用自己的文本来创建一个 接下来，使用自定义的ChatGPT来聊天 最后，这个是按问答和自定义条数收费的整体的功能体验下来，基本和我自己实现的基于向量数据库知识库的ChatGPT功能一致，收费上还是挺贵的所以，你还在等什么，来看看我实现的智能客服系统整合ChatGPT个人知识库的功能吧
文章目录1.驱动进化之路：设备树的引入及简明教程1.1设备树的引入与作用1.2设备树的语法1.2.1Devicetree格式1.2.1.1DTS文件的格式1.2.1.2node的格式1.2.1.3properties的格式1.2.2dts文件包含dtsi文件1.2.3常用的属性1.2.3.1#address-cells、#size-cells1.2.3.2compatible1.2.3.3model1.2.3.4status1.2.3.5reg1.2.3.6name(过时了，建议不用)1.2.3.7device_type(过时了，建议不用)1.2.4常用的节点(node)1.2.4.1根节点1
