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massjcy：
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如何将ubuntu文件夹中文名改为英文 -
skypiea：
谢谢。。。
终于解决了。。。
Oracle 10.2.0.4(5)EM不能启动的解决方案(Patch 8350262) -
qwe_rt：
引用vi /etc/sysconfig/network 请问 ...
Linux操作系统下配置静态IP上网 -
liuqiang：
sudo killall -9 apache2
ps 和 kill 命令详解 -
dazuiba：
引用*绝杀 kill -9 PID 当使用此命令时，一定要通过 ...
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对awr各种参数的说明。。。
例如，如果在一个60分钟的时间段内，DBTime占据了466.37分钟，这意味着CPU大约有97%的时间用于处理Oracle操作（不包括后台进程）。这一分析有助于评估服务器的性能是否得到充分利用，或者是否存在资源浪费的情况。 ...
- **Parse CPU to Parse Elapsd %**: 34.20 - **% Non-Parse CPU**: 99.67 ### 6. **共享池统计信息** - **Memory Usage %**: 92.19 -> 92.15 - **% SQL with executions > 1**: 20.40 -> 20.30 - **% Memory for ...
内容概要：本文详细介绍了Rtd 2796这款高性能4K显示器控制器的技术特点和应用场景。Rtd 2796支持多种显示接口，包括LVDS、VBO和eDP，适用于民用、工业、矿山和医疗等多个领域。文中通过具体的代码示例和技术细节，解释了如何配置这些接口以及它们的应用优势。此外，文章还探讨了硬件设计的关键点，如电源时序控制、信号完整性处理和硬件级画面拼接等功能。针对不同应用场景的需求，Rtd 2796提供了稳定的显示解决方案，并附带了详细的原理图和源代码，帮助开发者加快开发进度。 适合人群：电子工程师、硬件设计师、嵌入式开发人员、显示技术爱好者。 使用场景及目标：①民用领域：4K显示器、智能电视和平板电脑；②工业领域：工业自动化设备和控制面板；③矿山领域：矿山监控系统和设备显示屏；④医疗领域：医疗设备显示屏和手术室监控系统。目标是为用户提供稳定、高性能的4K显示解决方案。 其他说明：文章提供了丰富的技术细节和代码示例，有助于深入理解和实际应用。对于希望深入了解4K显示器技术和Rtd 2796控制器的读者来说，是一份极具价值的参考资料。
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基于python实现进行股票分析和选股+源码+项目文档+使用说明，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 使用python进行股票历史数据下载和分析选股。除了选股策略以外，其他都可公开。 git网站上有很多优秀开源量化平台项目。本项目与其他项目的区别是，本项目侧重于选股、回测所需数据的导入工作。有了历史数据和选股策略，选择哪个量化平台做回测都是很轻松的事情了。 业余编程水平，需求导向。才疏学浅，刚学python几个月时间。git主要作为云端git库使用。无任何解答服务。 力求选择最稳定可靠的数据获取方式。虽然网上有很多数据源平台，但都受制于“积分”、带宽、平台是否更新等，完全是把程序主动权交到了对方手里。因此本项目所有数据依靠本地通达信软件导出提供
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内容概要：本文详细介绍了融合正余弦和柯西变异的改进麻雀搜索算法（SCSSA）的复现过程。主要内容包括五个方面的改进策略：折射反向学习策略初始化、正余弦算法改进发现者策略、自适应调整系数、改进搜索因子以及柯西变异改进加入者策略。文中提供了具体的Python代码示例，展示了如何实现这些改进策略，并通过23个基准测试函数验证了SCSSA相比传统SSA的优越性能。此外，还通过图表分析了改进策略因子和搜索步长因子的变化，进一步证明了SCSSA的有效性。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、算法开发者以及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂优化问题的研究和应用场合，旨在提高算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力，从而更快更精确地找到最优解。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现，还包括了丰富的实验数据和图表分析，帮助读者更好地理解和掌握SCSSA的工作原理和优势。
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适用于所有人的生成式AI-吴恩达：对于英文不佳的同学可看中文版课件
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内容概要：本文探讨了如何通过Stackelberg博弈模型解决光伏用户群之间的电量共享问题。当前分布式光伏上网政策限制了用户间的电量共享，导致资源利用效率低下。文中提出了一个多买方-多卖方的格局，运营商作为主导者制定内部电价，用户作为跟随者根据电价调整用电需求和光伏电量供应。通过MATLAB实现了模型的关键部分，包括参数定义、定价策略、用户需求响应以及寻找博弈均衡点。实验结果显示，该模型不仅提高了运营商的收益，还显著提升了用户的用电效益和光伏电量共享水平。 适合人群：对分布式能源系统、智能电网、博弈论及其应用感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于研究和开发分布式能源系统的优化调度方法，旨在提高光伏用户群的电量共享效率，促进能源的有效利用。 其他说明：文中详细介绍了模型的具体实现步骤和关键代码片段，提供了丰富的实验数据支持结论。此外，还讨论了实际应用中可能出现的问题及解决方案。
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化（ASPP）模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势，显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络，其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段，创新性地引入ASPP模块，通过并行空洞卷积（膨胀率6/12/18）和全局平均池化分支，实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接，有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器（学习率0.0001）和交叉熵损失函数，支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系，包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标，并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型，验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计：分离数据加载、模型构建和训练流程，支持快速迭代 2. 自动化评估：每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应：智能检测CUDA可用性，无缝切换训练设备 4. 中文支持：优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明，该系统在224×224分辨率图像分类任务中，仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%，特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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