1、首先切换到root #su - (注意有- ，这和su不同，在用命令"su"的时候只是切换到root，但没有把root的环境变量传过去，还是当前用户的环境变量，而使用带横线参数的"su -"命令则将环境变量也一起转换过去，就象用root登录一样) 2、然后 #visudo 这个和vi的用法一样，移动光标，到最后一行，按a，进入append模式，输入以下这行内容(同理，cd到/etc/sudoers目录下,由于sudoers文件为只读权限，所以需要添加写入权限，chmod u+w sudoers 。vim sudoers ) 找到root ALL = (ALL) ALL这一行，在下一行加入username ALL = (ALL) ALL。username指代你想加入sudo组的用户名。 把sudoers文件的权限修改回来。chmod u-w sudoers 这样普通用户可以执行sudo命令了。 ps:这里说下你可以sudoers添加下面四行中任意一条 youuser ALL=(ALL) ALL %youuser ALL=(ALL) ALL youuser ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL %youuser ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
查找内容:find 查找指定内容在字符串中是否存在，如果存在就返回该内容在字符串中第一次出现的开始位置索引值，如果不存在，则返回-1
/etc/group 的内容包括用户组（Group）、用户组口令、GID（组 ID） 及该用户组所包含的用户（User），每个用户组一条记录。格式如下：
学习编程注重实践，不少同学书看了好几章，等动手开始自己写的时候，发现还是不知从何下手。今天，我们以一个猜数字的小程序为例，带大家了解一下。
类比生活中，如果某位同学调班了，那么就应该把这个同学的信息在姓名中删除，在开发中经常会用到删除这种功能。
函数高级的用法，本文将使用案例来讲解Python闭包、装饰器、语法糖。 文章目录 函数高级 闭包 装饰器 语法糖 函数高级 我们前面已经学过了函数，我们知道当函数调用完，函数内定义的变量都销毁
假设有个列表，包含了新注册但是未验证的网站用户，验证了这些用户以后，如何将他们移动到另一个已验证的列表中？
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
二，生成Package Control界面 参考Sublime Text 3 安装Package Control,Package Control
bash 变量，尤其是讨厌的环境变量，已经是一个老生常谈的话题了。我们也更应该对它有一个详细的了解，让它为我们所用。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
本文目录 1 打开与关闭文件 2 读取文本行 3 写文件 4 统计词频程序 打开与关闭文件 在磁盘上读写文件之前，必须先打开这个文件。打开文件就需要提供文件的路径。 在与Python程序同一个目录下，
在 Rx--隐藏在Angular 2.x中利剑 一文中我们已经初步的了解了 Rx 和 Rx 在 Angular 的应用。 今天我们一起通过一个具体的例子来理解响应式编程设计的思路。最后会看看刚刚发布的 Angular 4 的新特性给响应式编程带来了什么新鲜的元素。 作者｜接灰的电子产品 原文｜http://www.jianshu.com/p/925adede7c60 为什么要做响应式编程？ 我给出的答案很简单：响应式编程可以让你把程序逻辑想的很清楚。为什么这么说呢？让我们先来看一个小例子，比如我们有这样一个
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程序和可执行文件可以在许多目录，而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜索路径中。path(路径)存储在环境变量中，这是由操作系统维护的一个命名的字符串。这些变量包含可用的命令行解释器和其他程序的信息。Unix或Windows中路径变量PATH（UNIX区分大小写，Windows不区分大小写）。在Mac OS中，安装程序过程中改变了python的安装路径。如果你需要在其他目录引用Python，你必须在path中添加Python目录。
这是「AI 学习之路」的第 2 篇，「Python 学习」的第 2 篇 我将分两篇讲解下 Python 的基础语法，这是第一篇。大家也可以在很多地方看到入门的学习资料，我就简单的根据自己理解和学习，用尽量简单和好理解的方式，再来小入门一下，文中可能会用到一些 Java 上的理解。 总而言之，我不希望是一种阅读文档的方式，而是用一种思考和共鸣的方式去理解各个知识点。 一些建议 今天在群里，有的小伙伴建议我使用一些类似 PyCharm 这样的智能编译器来入门 Python，实际上我何尝不想用编译器呢，我也是
创建一个依次包含字符串'chichen'、' bacon'和'durian'的列表 pizza_orders，再创建一个名为 finished_pizza 的空列表，
每次在使用MFC创建一个框架时，需要一步步选择自己的程序的外观，基本功能等选项，最后MFC会生成一个基本的程序框架，这个就是向导对话框；而属性表单则是另外一种对话框，表单上有多个属性页，每点击某一页，会显示该页的内容，最好的例子是Visual C++6.0中的Option对话框； 属性表单的创建： 属性表单上由许多属性页组成，每个属性页都可以在可视化的编辑环境中编辑，需要添加的资源名称是对话框下面的IDD_PROPPAGE_LARGE、IDD_PROPPAGE_MEDIUM， IDD_PROPPAGE_SMALL，
单引号和双引号用法作用相同，只是在同行代码中有较多引号时需要单引双引交叉使用，以此来方便让解释器和程序员区分所作用域。
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
首先我们看一下Jenkins是什么，能够干什么。Jenkins呢是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。
在jmeter中逻辑控制器可以控制采样器(samplers)的执行顺序。由此可知，控制器需要和采样器一起使用，否则控制器就没有什么意义了。放在控制器下面的所有的采样器都会当做一个整体，执行时也会一起被执行。
好了，今天想整理一下Activity启动模式的笔记，毕竟项目开发中有涉及且之前面试都有问道，抽周末做个总结。
众所周知，JavaScript 中的闭包（Closures）一定是这种语言最可怕的特性之一，即使是无所不知的 ChatGPT 也是这样说的。另外它可能也是最隐蔽的语言特性之一，我们在编写 React 代码时经常会用到它，但是大多数时候我们甚至没有意识到这一点。但是，我们终究还是离不开它：如果我们想编写复杂且性能很好的 React 应用，就必须了解闭包。所以，今天我们一起来学习以下几点：
写入时复制（CopyOnWrite，简称COW）思想是计算机程序设计领域中的一种优化策略。
2018.11.28 IntelliJ IDEA 2018.3 正式版发布。对于一个忠实爱好者，迫不及待的我下载了最新版本来体验下。而且 IDEA 今年的第三次重大更新提供了不容错过的显著功能！你可以访问详细概述的新内容 What's New，或直接访问网站并立即下载 IntelliJ IDEA的全新版本。
写入时复制（CopyOnWrite，简称COW）思想是计算机程序设计领域中的一种优化策略。其核心思想是，如果有多个调用者（Callers）同时要求相同的资源（如内存或者是磁盘上的数据存储），他们会共同获取相同的指针指向相同的资源，直到某个调用者视图修改资源内容时，系统才会真正复制一份专用副本（private copy）给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源仍然保持不变。这过程对其他的调用者都是透明的（transparently）。此做法主要的优点是如果调用者没有修改资源，就不会有副本（private copy）被创建，因此多个调用者只是读取操作时可以共享同一份资源。
我叫 Jacob，是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的，尽管已经拥有了丰富的编程经验，并且对机器学习的理解也很深刻，但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己：一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
未经允许不得转载：肥猫博客 » git clone出现 fatal: unable to access ‘https://github.com/…’的解决办法(亲测有效)
当我们没有配置 jdk 的环境变量时，在 jdk/bin 目录外是运行不了 javac.exe (java 编译器) 和 java.exe (java 解释器) 的。
Visual Studio Code 使用Git进行版本控制 本来认为此类教程，肯定是满网飞了。今天首次使用VS Code的Git功能，翻遍了 所有中文教程，竟没有一个靠谱的。遂动笔写一篇。 请确保你安装了最新的VS Code.http://code.visualstudio.com/ 请确保安装了最新版的Git。https://git-scm.com/download。git安装到环境变量里， 确保任意路径可以访问。 参考链接：https://code.visualstudio.com/Docs/edi
Gradle 是一款非常优秀的构建系统工具,它的 DSL 基于 Groovy 实现,可以让你很方便的通过代码控制这些DSL来达到你构建的目的，其构建的大部分功能都是通过插件的方式来实现，所以非常灵活方便，如果内置插件不能满足你的需求你可以自定义自己的插件。
给出一百分制成绩，要求输出成绩等级‘A’、‘B’、‘C’、‘D’、‘E’。 90分以及90分以上为A，80-89分为B，70-79分为C，60-69分为D，60分以下为E。
还是老话，电脑重装系统了。啥也没有了，哭。git使用的频率还是非常高的，属于生活必备品，安装加配置。
想要愉快的coding，一个好的IDE肯定少不了。而对于Java开发者来说，IntelliJ IDEA绝对是Java-IDE的首屈一指的选择（eclipse党还请绕我一命）。
前言：这部分是基本语法的重点，也是py入门的一小步而已 前瞻篇 目录 1. 列表修改查找元素 修改查找元素 对列表的主要操作是增删改查 a=[1,2,3,4,5,6] print(a.index(5)) 输出4，表示5在这个列表中，第一次出现的下标为4， 对于index方法而言，如果要查找的元素在列表中出现了多次，就显示第一次出现的下标，并且查找时要保证查找元素在列表中，否则会报错 value=a[1] print(value) print(a.count(2))# count 方法表示查找指定
在安装 Scala 之前需要先安装 Java 环境，具体安装的详细方法就不在这里描述了。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
我们都知道iOS的UITableView有自带的 左滑动删除的方式，此中方式中，不论是删除数据源，还是删除对应的Cell都是很简单的。可是有时候，产品不是通过滑动删除的，而是点击Cell上的删除图标。本文就是小结一下，商品录入时 UITableViewCell的使用。
因为环境的错误导致的原因，查了一下，只需把命令改为pip install –user pyspider就可以了
队列遵循先进先出的规则，也就是在尾部添加元素，从头部移除元素，最新添加的元素排在末尾
程序调用自生的编程技巧称作递归。所谓递归就必然存在着递出与回归，递归的全过程其实是将一个问题分成若干个解法相同的问题，将初始的数据一直往后传送，当到达一个临届值后开始回归，从原路返回实现问题的解决。 递归策略使得只需要少量的程序就可以描述出解题中多次重复的计算，大大减少了代码的长度。 递归的精髓就在于大事化小。
如下图所示，当我试图克隆别人的repo时，会发生这样的错误，当我从git：/而不是https://，克隆时，它工作得很好。
本题是斐波那契数列的应用，当知道所求步数与相邻斐波那契数的关系后，关键就是到输入的数在哪两个相邻的斐波那契数之间。 另一种思路是创建两个变量n1，n2记录n的初始值，两个计数器cnt1、cnt2分别记录左右的步数。每次判断n1、n2是否是斐波那契数。如果有一个是就输出两个计数器的较小值；如果两个都不是，则两个计数器都加1，数n1减1，n2加1。
前言 本系列是基于React Native版本号0.44.3写的，最初学习React Native的时候，完全没有接触过React和JS，本文的目的是为了给那些JS和React小白提供一个快速入门，让你们能够在看React Native语法的时候不那么费劲，有过前端开发经验的可以直接忽略。 准备工作 搭建开发环境 首先搭建React Native开发环境，搭建过程就不描述了。（ps:这里笔者默认各位看官已经搭建好了开发环境）。 初始化项目 在终端执行： react-native init Hello
本文墨香投稿，推荐大家用一款Mac下强大的静态代码分析工具，以后妈妈再也不用担心我不会分析代码啦。 之前用Windows系统，一直用source insight查看代码非常方便，但是年前换到mac下面，虽说很多东西都方便了，但是却没有了静态代码分析工具，很幸运，前段时间找到一款比source insight软件还强大的代码静态分析工具，堪称神器—Understand。这款软件具有强大的代码静态分析功能，并且可以绘制各种流程图，不幸的是没有发现Windows版本，只看到mac版和Linux版本因此用Windo
导读：虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python，但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行，对于很多新手来说，在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中，来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。
这道题很简单，但是题目的要求是 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 空间复杂度，所以难度上升到了 Hard。
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