五个问题,每题20分?

王释之 2000-05-09 02:18:00
1。网卡问题:
我的网卡:Topstar ,RTL8019AS 97109s1 927F TAIWAN
在Redhat 6.1和windows 2000上都装不上?
2。PHP问题:
我根据许多资料,但在apache1.3.9+php4.0和pws4.0+php4.0
上都配置不上,表现:
apache1.3.9:弹出下载文件框;
pws4.0:编了一个hello world!程序,出现1157 (0x00000485);
3。共享问题:
在我的pc上,有Redhat 6.1和windows 98,因为98不稳,想把
它换为windows 2000,不知道能否共存同一harddisk?
4。域名问题:
我们有一域名,如:www.mylove.com,现在在这网站上开一个论坛,
想直接用,如:bbs.mylove.com访问,不知道如何配置?
unix+apache和Nt+iis?
5。服务器问题:
请专家们行行好,列出一些服务器的详细资料和其软硬件情况?
如:Sun,Compaq,Solaris 8,Oracle 8i,Sendmail等?
谢谢各位!
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nhao1a 2000-06-02
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98与2000最好取一个,或加一NT。
Again 2000-05-27
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我的98和2000就是装在同一个HardDisk,先98后2000,如果对安全性要求不高装2000时选FAT32格式,这样98和2000要以互访。
passion 2000-05-26
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4.用NT4+IIS平台上配置虚拟主机的方法:先给网卡添加多个IP地址,再在IIS服务管理器中添加站点,地址中选择另外一个IP地址。另外需要你的或别人的DNS服务中加上你的域名到IP地址的映射。这样其他人就能通过此域名访问你新建的站点了。
王释之 2000-05-09
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回zzxt:
我的网卡是ne2000兼容的,按照资料,linux是装得上的。
还有为什么make menuconfig不能用,提示权限不够。但我
是以root身份登陆的?
zzxt 2000-05-09
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3.
98和2000当然可以存在于同一个硬盘,但最好放于不同的分区,
可以用PQMagic重新对硬盘分区2000至少要1个G
Linux 的启动信息很有意思,安装2000对它没有影响
但2000队98影响很大。
zzxt 2000-05-09
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1. 你的网卡如果win2000能识别,那么就一定可以装上如果识别不了就没戏,除非自己做驱动,解决方法:换一块,很便宜50元,但一定要找win2000支持的,比如ne2000(最好ISA),win2000光盘上support目录有个HCL(硬件兼容列表)可以查一下。
RedHat也是一样只有等厂家大发慈悲,给你做驱动,所以最换一块.
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱类器形成强类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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