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问显示桌面的命令
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Ask Ubuntu用户

提问于 2014-01-02 18:48:37

回答 1查看 3.2K关注 0票数 2

wmctrl -s可用于在虚拟桌面之间切换。是否有显示桌面的命令？这是一个命令，它将在最小化所有窗口和还原窗口之间切换？

plasma

command-line

kde

1元体验云点播

覆盖建站/短视频等热门场景，提供媒资管理、短视频 SDK、小程序插件和播放器云+端一体化能力，助您抓住视频风口

回答 1

Ask Ubuntu用户

回答已采纳

发布于 2014-01-02 20:09:54

要显示桌面命令：

wmctrl -k on

关闭它的使用

wmctrl -k off

票数 2

页面原文内容由Ask Ubuntu提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://askubuntu.com/questions/399248

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随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。以网络新闻为例，由于每天都有大量的新闻文章发布在网上，在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此，个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。

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用户6288414

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根据 Spring Batch 的设计，在一个 Step 中只能执行一个 Tasklet。

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在 SwiftUI 中创建一个环形 Slider

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Slider 控件是一种允许用户从一系列值中选择一个值的 UI 控件。在 SwiftUI 中，它通常呈现为直线上的拇指选择器。有时将这种类型的选择器呈现为一个圆圈，拇指绕着圆周移动可能会更好。本文介绍如何在 SwiftUI 中定义一个环形的 Slider。

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“我是零基础小白，我可以转行大数据吗？”

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我们在做出一个决定之前总是会有这样那样的担忧和犹豫，特别是当自身厌倦了目前的工作和生活，思考未来的时候。“我要不要继续过这样的生活？”“我要不要待在舒适圈？”“我要不要转行？转行的话我没有经验，会不会不太好？”这其实就是我们做决定前的常态，特别是在如今高压的生活下。想要赚钱，但又迟迟不能做出决定。其实当你有这样那样的犹豫师，你心里已经有一个答案了，只是你没有勇气去做。如果你想获得高薪，大数据行业的确可以成为你转行的首选。

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【DB笔试面试618】在Oracle中，“OR扩展”可以有查询转换吗？

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业界 | Ian Goodfellow专访：我为什么可以在一夜之间创建GAN

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在 Python GTK+ 3 中创建一个框

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Windows 用户需要 Windows Subsystem for Linux （WSL）。它在Windows上下文中使用Linux命令和PyGObject。这简化了对库和 GObject Introspection 绑定的访问。

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在 Python 中如何快速创建一个只读字典？

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不少人喜欢在 Python 项目中，使用字典来存放各种数据。虽然这不是一个好习惯，但是对于少量数据来说，用字典无疑是最简单方便的做法。但前提是，不要一不小心把字典里面的值给覆盖了。

青南

2020/09/14

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【MQ我可以讲一个小时】

rabbitmq apache kafka 消息队列 CMQ 版

引入消息中间件也会带来很多问题，先说说消息丢失，生产者往消息队列发送消息，消息队列往消费者发送消息，会有丢消息的可能，消息队列也有可能丢消息，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存页中，然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘，这个中间有个时间差，就可能会造成消息丢失，如果服务挂了，缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会发生消息丢失。不同的消息中间件对于消息丢失也有不同的解决方案，先说说最容易丢失消息的kafka吧。生产者发消息给Kafka Broker：消息写入Leader后，Follower是主动与Leader进行同步，然后发ack告诉生产者收到消息了，这个过程kafka提供了一个参数，request.required.acks属性来确认消息的生产，0表示不进行消息接收是否成功的确认，发生网络抖动消息丢了，生产者不校验ACK自然就不知道丢了。1表示当Leader接收成功时确认，只要Leader存活就可以保证不丢失，保证了吞吐量，但是如果leader挂了，恰好选了一个没有ACK的follower，那也丢了。-1或者all表示Leader和Follower都接收成功时确认，可以最大限度保证消息不丢失，但是吞吐量低，降低了kafka的性能。一般在不涉及金额的情况下，均衡考虑可以使用1，保证消息的发送和性能的一个平衡。Kafka Broker 消息同步和持久化：Kafka通过多分区多副本机制，可以最大限度保证数据不会丢失，如果数据已经写入系统缓存中，但是还没来得及刷入磁盘，这个时候机器宕机，或者没电了，那就丢消息了，当然这种情况很极端。Kafka Broker 将消息传递给消费者：如果消费这边配置的是自动提交，万一消费到数据还没处理完，就自动提交offset了，但是此时消费者直接宕机了，未处理完的数据丢失了，下次也消费不到了。所以为了避免这种情况，需要将配置改为，先消费处理数据，然后手动提交，这样消息处理失败，也不会提交成功，没有丢消息。

Java廖志伟

2022/03/07

4680

【JVM我可以讲一个小时】

jvm java 编程算法

验证的第一步就是文件的格式验证，验证class文件里面的魔数和主次版本号，发现它是一个jvm可以支持的class文件并且它的主次版本号符合兼容性要求，所以验证通过。然后又回到了加载，它会将class文件这个二进制静态文件转化到方法区里面，转化为方法区的时候，会有一个结构的调整，将静态的存储文件转化为运行时数据区，这个转化等于说又回到了加载，这就是我说的第三步加载。接着到了方法区的运行时数据区以后，在java堆内存里面生成一个当前类的class对象，作为方法区里面这个类，被各种访问的一个入口。比如说object类，它是所有类都继承它，访问它，所以它也需要一个被各种类访问的入口。object类先加载，加载完成之后，它经过这一系列的操作，把自己java.lang.object放到这个堆里面，要让其他的类进行访问，这个是第四步的加载。第五步又跳到了连接里面验证，验证里面的第二步元数据验证，它会对字节码描述的信息进行语义分析，比如：这个类是不是有父类，是不是实现了父类的抽象方法，是不是重写了父类的final方法，是不是继承了被final修饰的类等等。第三步，字节码验证，通过数据流和控制流分析，确定程序语义是合法的、符合逻辑的，比如：操作数栈的数据类型与指令代码序列是不是可以配合工作，方法中的类型转换是不是有效等等。第四步，符号引用验证：确保解析动作可以正确执行，比如说：通过符号引用是不是可以找到对应的类和方法，符号引用中类、属性、方法的访问性是不是能被当前类访问等，验证完成之后，需要做准备。也就是第六步，准备就是给类的静态变量分配内存，并赋予默认值。我们的类里，可能会包含一些静态变量，比如说public static final int a = 12; 得给a这个变量分配个默认值 0，再比如public static User user = new User(); 给 static的变量User分配内存，并赋默认值null。如果是final修饰的常量，就不需要给默认值了，直接赋值就可以了。然后就是解析，解析就是将符号引用变为直接引用，该阶段会把一些静态方法替换为指向数据储存在内存中的指针或者句柄，也就是所谓的直接引用，这个就是静态链接过程，是在初始化之前完成。有静态链接就有动态链接，动态链接是在程序运行期间完成将符号引用替换为直接引用，比如静态方法里面有个方法，在运行的时候，方法是存放在常量池中的符号，运行到这个符号，就是找这个符号对应的方法区，因为代码的指令是加载到方法区里面去的，最后把方法对应代码的地址放到栈帧中的动态链接里。后面就是第七步初始化了，初始化就是对类的静态变量初始化为指定的值并且会执行静态代码块。比如准备阶段的public static final int a = 12;这个变量，就是准备阶段给static变量a赋了默认值0，这一步就该把12赋值给它了。还有static的User public static User user = new User(); 把User进行实例化。

Java廖志伟

2022/03/07

1870

【MQ我可以讲一个小时】

rabbitmq apache kafka 消息队列 CMQ 版

应用场景，消息可靠投递，消息丢失，消息重复消费，消息的幂等性，消息的顺序性，消息队列积压，延迟队列，消息过期失效，消息队列的高可用

Java廖志伟

2022/09/29

3520

【MySQL我可以讲一个小时】

缓存大数据数据库 sql 云数据库 SQL Server

D(持久性)，一旦事务完成，无论发生什么系统错误，它的结果都不会受到影响，事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是：redo log机制去实现的，mysql 的数据是存放在这个磁盘上的，但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io，效率就很低，使用 innodb 提供了一个缓存 buffer，这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射，作为访问数据库的一个缓冲，从数据库读取一个数据，就会先从这个 buffer 中获取，如果 buffer 中没有，就从这个磁盘中获取，读取完再放到这个 buffer 缓冲中，当数据库写入数据的时候，也会首先向这个 buffer 中写入数据，定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中，进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上，这个时候 MySQL 宕机了，buffer 里面的数据就会丢失，造成数据丢失的情况，持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题，当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候，除了修改这个 buffer 中的数据，还会把这次的操作写入到这个 redolog 中，如果 msyql 宕机了，就可以通过 redolog 去恢复数据，redolog 是预写式日志，会先将所有的修改写入到日志里面，然后再更新到 buffer 里面，保证了这个数据不会丢失，保证了数据的持久性，redolog 属于记录修改的操作，主要为了提交或者恢复数据使用！讲完事务的四大特性，再来说下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，来说一下如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：第一个问题是脏读，在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子，公司发工资了，领导把四万块钱打到我的账号上，但是该事务并未提交，而我正好去查看账户，发现工资已经到账，是四万，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给我的工资金额不对，是三万五元，于是迅速修改金额，将事务提交，最后我实际的工资只有三万五元，我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读，某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果，用大白话讲就是事务T1读取数据，事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。举个例子，我拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有一百块钱，这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账，把我工资卡的一百块钱转到另一账户，并在我之前提交了事务，当我扣款时，系统检查到我的工资卡已经没有钱，扣款失败，廖志伟十分纳闷，明明卡里有钱的。第三个问题是幻读，事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作，这时事务T2又对这个表插入了一条数据，而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库，操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改。举个例子，当我拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息，这个时候事务开始，我的女朋友就不可能对该记录进行修改，也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作，她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到我当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，我女朋友很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。

Java廖志伟

2022/09/29

4640

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