1.此处右键打开命令窗口，输入 sudo chmod 777 bert-master

1、很多时候从别的机器上拷贝过来的文件，没有权限打开，上面有一个小锁。 2、判断是权限没有，查询ls -al得知文件的的所有者，和所有者在的组都不是本机 3、使用chown改变用户的所有者和所有者所在的组 4、用法：...

只好把U盘插上重新拷贝，然后就发现所有的文件都变成了只读文件，不能拷贝和删除U盘中的内容，然后我将文件权限改了，但是提示失败，，，，很绝望。在终端直接拷贝也不行。 下面说解决办法： 首先将U盘安全...

https://blog.csdn.net/sinat_38685124/article/details/107629894

在linux下，当我们将新下载的tar文件解压到一个新建文件或目录下，解压的文件会有自动上锁的情况，这个问题的解决方法就是用 sudo chmod 777 -R 文件或目录

文件结构 ： /：根目录，所有的目录、文件、设备都在/之下，/就是Linux文件系统的组织者，也是最... /boot：Linux的内核及引导系统程序所需要的文件目录，比如 vmlinuz initrd.img 文件都位于这个目录中。在一般...

处理方法： ①.打开终端，进入该目录下 $ cd /usr/local/spark/mycode/remdup ②.输入命令 $ sudo chmod 777 target

Linux /dev目录详解 ...因为在这个目录中包含了所有Linux系统中使用的外部设备。但是这里并不是放的外部设备的驱动程序，这一点和windows,dos操作系统不一样。它实际上是一个访问这些外部设备的端口。我们可以非常

mount.cifs(8) System Administration mount.cifs(8) ... mount.cifs - 挂载通用网际文件系统(Common Internet File System) 语法 mount.cifs {service} {mount-point} [-o options] 描述 .

在使用linux系统时，有的时候你学要通过一些工具来进行不同主机之间的文件传送，这里可能有的人会说用优盘，是很方便但是效率很低，这里我们来谈谈一个网络工具的使用——svn，首先你要确认你的linux系统中有没有装...

Linux /dev目录详解 ...因为在这个目录中包含了所有Linux系统中使用的外部设备。但是这里并不是放的外部设备的驱动程序，这一点和windows,dos操作系统不一样。它实际上是一个访问这些外部设备的端口。我们可以非常

学习目标 添加文件系统空间 添加 swap 交换分区 对系统分区加密 ...fdisk -l #真实存在的设备（不一定系统识别） ...sdb #u盘 eject #光驱弹出 blkid #系统可以使用的设备 df #系统正在挂载...

一、前 言 文章对Linux下所有目录一一说明，对比较重要的目录加以重点解说，以帮助初学者熟练掌握Linux的...我想，不光是我，对于每一个Linux学习者来说，了解Linux文件系统的目录结构，是学好Linux的至关重要的一...

Linux文件系统的目录结构详解(转) 原文链接https://www.cnblogs.com/cyjaysun/p/4462325.html 一、前 言 文章对Linux下所有目录一一说明，对比较重要的目录加以重点解说，以帮助初学者熟练掌握Linux的目录结构。 ...

Linux 期末考试试题(一) 一、选择题 (每小题2分，共50分) 4.下面哪个命令是用来定义shell的全局变量(D ) A. exportfs B. alias C. exports D. export 11. 在vi编辑器里，命令"dd"用来删除当前的(A) A. 行 B. ...

Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix...

启动Ubuntu左上一直有个光标在闪？如果你的电脑也是双硬盘（装Windows系统的固态硬盘+机械硬盘），在安装Win10+Ubuntu16.04双系统前一定要提前了解如下这些安装要点。 首先非常非常感谢博客作者们分享的Win10+...

"/" :Linux文件系统的入口...."/boot":内核和加载内核所需要的文件.grub系统引导管理器也在这个目录下. "/dev":设备文件存储目录.像终端.磁盘等. "/etc":所有的系统配置文件. "/home":普通用户的目录默认存储...

linux期末选择填空大题总考点

Ubuntu系统16。遇到了home过小，重新分配大小。 1. 下载gparted镜像，制作U盘启动盘  （windows下）打开UltraISO工具->文件->打开（下载的镜像）>启动->写入硬盘映像->选择U盘驱动器->格式化->写入 ...

基础性总结1, linux驱动一般分为3大类： ＊ 字符设备 ＊ 块设备 ＊ 网络设备2, 开发环境构建： ＊ 交叉工具链构建 ＊ NFS和tftp服务器安装3, 驱动开发中设计到的硬件： ＊ 数字电路知识 ＊ ARM硬件知识 ＊ ...

答：mknod命令结合设备的主设备号和次设备号，可创建一个设备文件。评：这只是其中一种方式，也叫手动创建设备文件。还有UDEV/MDEV自动创建设备文件的方式，UDEV/MDEV是运行在用户态的程序，可以动态管理设备文件，...

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）

课程针对没有任何程序设计基础的初学者，全面介绍C语言及利用C语言进行程序设计的方法。课程注重知识的传授，更关注学习者能够通过实践的方式，真正学会利用C语言解决问题，奠定程序设计的基础。为此，专门设计了实践方案，指导学习者在听讲的同时，有效完成实践。讲课中还适时穿插进行学习指导，帮助初学者尽快掌握程序设计的学习方法。 课程主要针对无任何编程经历的初学者，利用主讲者多年来教授大一学生的教学经验，准确把握知识点掌握中的难点，在和视频配套的实践方案配合下，帮助初学者顺利掌握知识，获得学习中的自信。

介绍Qt中的Graphics View Framework，涉及View、Scene、Item的关系，如何自定义QGraphicsItem、处理Item之间的关联、如何布局及定义自己的布局Item、如何变幻Item、如何应用动画、如何处理拖放、如何给Item应用图形效果，提供拼图游戏、画板两个有用的实例。 通过本课程的学习，能够掌握Qt Graphics View Framework的基本应用，使用图形视图框架开发需要丰富的GUI效果的应用软件以及需要维护大量图元的、对图形界面层次要求较高的应用。

2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

课程分为：J2SE 基础阶段，中级阶段，阶段; 课间会讲解一些小程序的开发：如：猜拳游戏,模拟银行柜员机程序，退休金结算程序等.

安豆是一个想学Android应用开发的小白，于是它找到自己的邻居－程序员大牛－熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境，实现应用的功能，美化应用界面，让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用－计算器。 学习的过程中，两个伙伴有问有答，学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白，变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识，初步形成安卓开发的概念，掌握安卓开发最最基础的知识。

【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）。