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04月26日

【linux】编译器使用

发布 : ofheart | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 243次
【linux】编译器使用

目录1.gcc,g++编译器使用a.有关gcc的指令(g++同理)2..o文件和库的链接方式a.链接方式b.动态库和静态库优缺点对比c.debug版本和release版本1.gcc,g++编译器使用a.有关gcc的指令(g++同理)注意:linux下自带gcc编译器,如果要安装g++编译器;sudoyuminstall-ygcc-g++(普通用户)gcc+文件名得到可执行文件gcc+文件名+-o+自定义文件名得到的可执行文件可以自己命名gcc+E+文件名+-o+自定义文件名(一般以.i结尾)得到预处理后的文件可以自己命名注意:-E告诉编译器,从现在阶段

04月26日

【Linux】(Ubuntu)内核编译 && 镜像制作

发布 : jing | 分类 : 《关于电脑》 | 评论 : 0 | 浏览 : 253次
【Linux】(Ubuntu)内核编译 && 镜像制作

文章目录一、Ubuntu内核编译1.1为什么自己编译内核1.2Ubuntu内核源码下载1.21内核的作用1.22Linux内核与ubuntu内核1.23Ubuntu内核源码仓库1.3编译ubuntu内核1.31看看系统的已有内核1.32编译新的内核二、镜像制作一、Ubuntu内核编译1.1为什么自己编译内核一个Linux发行版比如ubuntu、centos,有自己对应的内核,比如Ubuntu20.04的内核,这些Linux发行版的内核则又是以Linux内核为基础进行定制开发的。通常说的“内核编译”,可以是编译Linux内核,也可以是编译定制化的Linux内核,比如ubuntu22.04的内核。无果我们使用的是ubuntu,那么最好

04月26日

人工智能笔记-Agent&问题求解

发布 : superman | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 204次
人工智能笔记-Agent&问题求解

绪论人工智能有多种不同的定义:像人一样思考:认知建模的途径像人一样行动:图灵测试的途径合理地思考:“思维法则”的途径合理地行动:合理Agent的途径人工智能建立在多种学科,包括数学,神经科学,哲学,心理学,计算机工程学,控制论,语言学等学科之上。在过去的十几年中不断发展,取得了比以往更快速的进步。智能Agent1.Agent和环境Agent通过传感器感知环境并通过执行器对所处环境产生影响。机器人Agent的感知器包括红外测距仪,摄像头等,马达,机械臂为执行器。Agent的感知序列是所有输入数据的完整历史,Agent的行动依赖于整个感知序列。Agent函数将感知序列映射为行动,描述了Agent的行为。2.理性Agent理性Agent:对于每一个可能的感知数据序列,根据已知的

04月26日

AI智能制作ER图技术革新:itBuilder引领数据库设计新篇章

发布 : yingying | 分类 : 《关于电脑》 | 评论 : 0 | 浏览 : 233次
AI智能制作ER图技术革新:itBuilder引领数据库设计新篇章

随着AI技术在各领域的深度渗透,itBuilder已成功引入了一项划时代的功能——运用AI能力直接创作实体关系(ER)图。这一创新应用标志着AI制作ER图的时代已经到来,用户现在可以通过与AI的互动交流,将自身的数据管理需求精准转化为直观且结构严谨的ER模型。借助先进的AI算法内核,itBuilder允许用户通过自然语言输入,将复杂的业务逻辑和数据表结构需求转化为具体的数据库设计指令。AI引擎会实时解析并据此自动生成包含表结构、外键关联等核心组件的ER图,极大地简化了传统人工绘制流程,提高了设计效率及准确性,使得非专业人士也能高效驾驭数据库架构设计工作。更引人注目的是,针对AI初次生成的ER图,itBuilder支持用户即时在对话环境中与AI持续沟通,进行反馈和调整优化,确保最终输出的E

04月26日

基于Amazon Bedrock_构建生成式 AI 应用

发布 : yingying | 分类 : 《关注互联网》 | 评论 : 0 | 浏览 : 234次
基于Amazon Bedrock_构建生成式 AI 应用

文章目录前言登录AmazonBedrockMetaLiama2模型快速体验效果演示名词解释项目工程介绍效果演示MetaLlama2API的调用打开AmazonCloud9实验环境创建环境设置环境详细信息熟悉AmazonCloud9实验环境查看对应的文件目录编写调用MetaLlama2API应用请求参数返回参数参数说明说明操作流程讲解完整代码总结前言随着生成式人工智能(AIGC)技术的蓬勃发展,技术创作者们再次涌入一个充满挑战与机遇的新领域。AmazonBedrock是一个专为创新者设计的平台,它提供了构建生成式人工智能应用程序所需的一切工具和资源。无论您的技术背景如何,Ama

04月26日

【C++】---STL之list详解

发布 : 难哄 | 分类 : 《我的小黑屋》 | 评论 : 0 | 浏览 : 231次
【C++】---STL之list详解

【C++】---STL之list详解一、了解list的基本信息二、成员函数1、构造2、迭代器3、empty()4、size()5、front()6、back()7、push_front()8、pop_front()9、push_back()10、pop_back()11、insert()12、erase()13、swap()14、sort()15、reverse()一、了解list的基本信息1、库里面的list是一个带头双向循环链表结构!2、优点:可以在任意位置进行插入删除,插入删除的效率比较高。3、缺点:不支持任意位置的随机访问(因为物理空间不连续!)二、成员函数1、构造explicitlist(constallocator_type&al

04月26日

前端input输入框,@input事件输入中文触发两次——解决方案

发布 : chen | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 230次
前端input输入框,@input事件输入中文触发两次——解决方案

问题描述这个问题可能是因为在使用中文输入法输入时,当你还在输入过程中(还未选择和确定最终的汉字词组)就会触发input事件,也就是说在你输入拼音的过程中就已经触发了input事件,等你选择了正确的汉字之后,又会再次触发input事件。这样就会造成在中文输入过程中,input事件触发两次的现象。解决办法方式一:比较有效的解决办法是使用compositionstart和compositionend这两个事件来限制input事件的触发。compositionstart事件在你开始一个新的复合输入,即开始输入拼音时就会触发。compositionend事件在你结束复合输入,即你选择了正确的汉字并将其输入到文本框后触发。你可以在compositionstart事件开始时设定一个标志位,然后

04月26日

解决Docker Compose文件中的“version is obsolete“警告

发布 : hao | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 1096次
解决Docker Compose文件中的“version is obsolete“警告

解决DockerCompose文件中的"versionisobsolete"警告在使用DockerCompose部署应用时,你可能会遇到一个关于version字段的警告:"versionisobsolete"。这个警告指出在DockerCompose文件中使用的版本字段已经过时了。在本文中,我们将探讨这个警告的原因以及如何解决它。了解DockerCompose文件版本DockerCompose文件使用版本号来指定文件的语法和支持的特性。不同的DockerCompose文件版本对应不同的功能和配置选项。早期的DockerCompose文件使用版本’1’、‘2’和’3’。然而,从DockerCompose1.27.0版本开始,版本号发生了变化。不再使用简单的数字

04月26日

秋雨的诗句

发布 : zsy861 | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 196次
秋雨的诗句

关于秋雨的诗句150句  在平日的学习、工作和生活里,大家肯定对各类诗句都很熟悉吧,诗句能使人们自然而然地受到语言的触动。你知道什么样的诗句才能算得上是好的诗句吗?下面是小编为大家整理的关于秋雨的诗句150句,希望能够帮助到大家。  1、青箬笠,绿蓑衣,斜风细雨不须归。——张志和《渔歌子》  2、夜山秋雨滴空廊,灯照堂前树叶光。对坐读书终卷后,自披衣被扫僧房。——王建《秋夜对雨寄石瓮寺二秀才》  3、女娲炼石补天处,石破天惊逗秋雨。梦入神山叫神妪,老鱼跳波瘦蛟舞。吴质不眠倚桂树,露脚斜飞湿寒兔。——李贺《李凭箜篌引》  4、蝶恋花今古河山无定距。画角声中,牧马频来去。满目荒凉谁可语?西风吹老丹枫树。从前幽怨应无数。铁马金戈,青冢黄昏路。一往情深深几许?深山夕照

04月26日

【Python】一文详细介绍 File对象的readlines()方法

发布 : tong | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 254次
【Python】一文详细介绍 File对象的readlines()方法

【Python】一文详细介绍File对象的readlines()方法?欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!??博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。?技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适应、主动学习、机器翻译、文本分类、命名实体识别、知识图谱、实体对齐、时间序列预测等。业余时间,成功助力数百位用户解决技术难题,深受用户好评。?博客风采:我坚信知识分享的力量,因此在博客中倾注心血,分享深度学习、PyTorch、Python的优质内容。本年已发表原创文章300+,代码分享次数突破2w+,为广

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