操作系统有两大阵营，一边是基于微软 Windows NT 的操作系统，一边是由UNIX衍生下来的操作系统。Linux, Mac OS X, Android, iOS, Chrome OS甚至路由器上的固件，这些操作系统同出一族，都是基于最初的UNIX系统开发而...

这篇文章以下问题的解答：　 　 　6.1)　声明，介绍及感谢。　 　6.2)　Unix　简史　 　6.3)　主要的　Unix　流派　 ...　6.4)　Unix　的标准化　 ...　6.6)　请简要介绍一些知名的　(商业化/PD)　Unix　

Linux和Unix都是功能强大的操作系统，都是应用广泛的服务器操作系统，有很多相似之处，甚至有一部分人错误地认为Unix和Linux操作系统是一样的，然而，事实并非如此，以下是两者的区别。1. 开源性Linux是一款开源操作...

前言 春节因为新型冠状病毒在家也是没局，就研究起了 GO 语言，在使用 gin 框架拉取依赖时失败，排查问题并解决 1 报错信息 使用 go get 安装 ...package golang.org/x/sys/unix: unrecognized import path "g...

package golang.org/x/sys/unix: unrecognized import path "golang.org/x/sys/unix" (https fetch: Get https://golang.org/x/sys/unix?go-get=1: dial tcp 216.239.37.1:443: i/o timeout) 被长城墙了，您可以这....

也就是说，SUN和SGI的Unix产品销售业绩不佳，与微软的Windows市场扩展有关。实际情况是，他们估计错了。Unix市场状况不好，肇事者恰恰是Linux，而不是Windows。正像希腊神话所说，正是Linux，这个被Unix抛弃的孩子，

UNIX时间戳：Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp） 是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始所经过的秒数，不考虑闰秒。 UNIX时间戳的0按照ISO 8601规范为 ：1970-01-01T00:00:...

These who do not understand Unix are condemned to reinvent it , poorly.  ——Henry Spencer

【0基础学Python教程系列】（一）Python 环境搭建，包含Windows、Unix & Linux系统安装Python。 目录： 一、Python介绍 二、Python下载 三、Python安装 Unix & Linux 平台安装 Python: Window系统安装...

Ubuntu/Linux/Unix 究竟有什么区别？？

偶然看到CNXCT小组的文章：http://www.cnxct.com/default-configuration-and-performance-of-nginx-phpfpm-and-tcp-socket-or-unix-domain-socket/ 受到一些启发，遂google了一下，的确有很多人推荐使用php-fpm的...

转载： ... Unix: What's the difference?链接：https://opensource.com/article/18/5/differences-between-linux-and-unix译者：Tocy, LinuxTec...

Unix时间戳一天是多少？ 一天的时间戳是 86400

UNIX操作系统，是一个强大的多用户、多任务操作系统，支持多种处理器架构，按照操作系统的分类，属于分时操作系统，于1969年在AT&T的贝尔实验室开发。 Unix特点： Unix很简洁，仅仅提供 几百个系统调用并且...

UNIX和类Unix操作系统 Unix是20世纪70年代初出现的一个操作系统，除了作为网络操作系统之外，还可以作为单机操作系统使用。 Linux的起源可以追溯到古老的UNIX系统。正因为受到了UNIX的影响，才诞生了Linux。 Linux...

本文是《Linux fork那些隐藏的开销》的前传。fork的由来fork的思想在UNIX出现几年前就出现了，时间大概是1963年，这比UNIX在PDP-7上的第一个版本...

unix socket允许在本地运行的进程之间进行通信。分析 从上面的图片可以看，unix socket减少了不必要的tcp开销，而tcp需要经过loopback，还要申请临时端口和tcp相关资源。但是，unix socket高并发时候不稳定，连接数...

1964年贝尔实验室（Bell Labs）、通用电气（General Electric）和麻省理工学院（MIT）联合启动研发第二代分时操作系统MULTICS（Multiplexed Information and Computing Service）(注：MULTICS正式研制始于1965年) ...

最近心血来潮看到了一本有意思的书：《Unix内核源码剖析》。这本书有意思之处在于，作者的研究对象是 Unix V6。虽然 Unix V6 已经是 1975 年的系统了，但是其源代码拢共只有 1w 行左右，并且使用了 C 语言（K & ...

我其实非常想了解一些关于Unix的事情，比如某个命令，比如某种机制的实现。我对此热情不减，好几年了。 然而很难。我只要搜一些关于这方面的东西，结果全都是关于Linux的，搞得好像Linux就是Unix似的。这让我不得...

本文为《程序员》2.0第一期内容，与UNIX的开发者之一、UNIX命名者布莱恩·克尼汉（Brian W. Kernighan）畅谈技术与人生。 作者 | 《程序员》编辑部 在软件历史中，UNIX是一个传奇。自1969年在贝尔实验室的阁楼...

Unix、Posix和标准UniX规范

不得不说的 Unix【内容摘要】 Unix诞生于1969年，此后快速被广泛应用； Unix一开始是开源的，后来AT&T收回版权，并且不公开源代码； Unix的代码是由90%的C语言和10%的汇编组成； Unix后来的两大分支：AT&T的System V...

Unix-based OS is required. 请问是哪些系统是基于UNIX的？

LINUX是从UNIX派生出的一个操作系统，所以命令和一些概念都很相似，如果初学，建议用REDHAT，SCO这些支持X86的系统，个人观点 学习操作系统课程，linux, unix都差不多，但是linux有源代码，相对来说...

UNIX Domain SOCKET 是在Socket架构上发展起来的用于同一台主机的进程间通讯（IPC）。它不需要经过网络协议栈，不需要打包拆包、计算校验和、维护序列号应答等。只是将应用层数据从一个进程拷贝到另一个进程。UNIX ...

随着读者的数量越来越多，总不免被问到一些“面向搜索引擎”的问题，比如说：“Java 怎么与 Unix 时间戳互转啊？”期初我很受不了，问得多了我就习惯了，于是就打算把这些小知识点统一写成文章，到时候直接扔给读者...

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下