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Linux操作系统下配置无密码的RSH访问
要配置无密码的rsh,有多种方法。本文介绍了一个使用为每个用户创建.rhosts方法配置无密码rsh登陆的例子。
2024-02-29 20:42:40
25KB
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STM32 SRAM启动的 KeiL 配置
BOOT 引脚改成从SRAM 启动,即 BOOT0=1,BOOT1=1 如果使用ST提供的库函数 3.5 打开(system_stm32f10x.c) #define VECT_TAB_SRAM 2.x 可以通过调用函数切换中断向量表的指向。
2024-02-29 20:17:22
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STM32
SRAM启动
keil
1
如何利用mdadm在Linux中配置RAID
目前市场上有多种备份解决方案,其中大部分都是采用快照的策略。换句话说,大多数系统在数据恢复时,都只能恢复到上次备份时的状态。而少数解决方案可以提供实时的备份能力。RAID,也就是我们常说的独立磁盘冗余阵列或者廉价磁盘冗余阵列,则是一种全面的增量备份解决方案。RAID具有多种模式和附加功能,基本的RAID就已经可以实时的保存多个文件副本了。本文将为大家讲述如何利用mdadm工具在Linux中创建和管理RAID磁盘阵列。
2024-02-29 15:54:31
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易语言租房管理系统
易语言租房管理系统源码,租房管理系统,读入配置,开始查询,创建数据库,信息框2,日期转换,到逻辑型,禁止重复运行,初始化,备份文件,开始统计,清除内容,保存内容,入账,开始打印,统计表格
2024-02-27 19:05:37
90KB
易语言租房管理系统源码
租房管理系统
读入配置
开始查询
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springboot日志框架logback异步输出配置
目前所有的日志记录方式采用的都是同步的方式,即直接将日志写入文件。每次日志输出到文件都会进行一次磁盘IO,在多应用的时候这种效果会导致一定的线程运行延迟,所以可以采用异步的方式处理。 采用异步写日志的方式,通过不让主线程去写日志文件而减少磁盘IO,避免并发下造成线程阻塞,从而减少不必要的性能损耗。
2024-02-26 11:06:42
214KB
spring
boot
java
spring
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springboot 日志配置文件(完整的中文注释)
spring boot项目记录日志、每日日志归档、彩色日志都会在logback-spring.xml文件中进行配置。给大家分享完整的日志配置信息,以及各种配置的各种含义,有着完整的中文注释。 此logback.xml文件既有成彩色输出也有日志级别的分类,不同级别的日志进行分类输出;error日志单独输出一份至一个文件夹中,设置滚动策略与info日志保持一致时间滚动策越+单个文件最大滚动策略,如果对日志滚动备份不太清楚的话可以去官网上看一看,上面有详细的说明文档;
2024-02-26 11:00:01
6KB
spring
spring
boot
xml
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虚拟机配置+群集配置+tomcat服务器实现双机热备
虚拟机配置+群集配置+tomcat服务器实现双机热备
2024-02-25 14:13:07
8.99MB
双机热备
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一般机器人D-H参数计算、配置
denavit-hartenberg的参数是对机器人手臂研究的最令人困惑的话题之一。本文讨论了一些常见的机器人配置和它们各种denavit-hartenberg参数的物理意义。使用denavit-hartenberg参数的一致图和表来说明主要问题。
2024-02-24 19:45:19
383KB
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apache-httpd2.5安装及配置(包含教程及所有工具).zip
apache-httpd2.5安装及配置(包含教程及所有工具).zip
2024-02-24 17:36:02
10.12MB
apache
httpd2.5
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NER命名体识别:文本标注工具Doccano配置方法/命名实体识别任务标注方法实例/标注导出与BIO处理/标签处理并完成对齐操作
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含命名实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37
121.6MB
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