文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么linux中权限r对应4、w对应2、x对应1

第一个解释 我们都知道，在linux中权限r对应的数字为4，w对应的数字为2，x对应的数字为1。 那，有没有人想过为什么4就代表r？2就代表w？难道是因为读起来朗朗上口？？？...实际上，rwx权限在操作系统中，如果有，则是二进制1表示，如果没有，则是二进制0来表示。...那么，当文件同时拥有rwx权限时，在计算机中权限就被标识成了二进制111，转换为十进制就变成了4（二进制100，r权限）+2（二进制10，w权限）+1（二进制1，x权限）=7（111，rwx权限），于是乎我们常用的...一些人说的“4=r,2=w,1=x”的意思是： r 代表读，w 代表写，x 代表执行， 如果可读，权限是二进制的100，十进制是4； 如果可写，权限是二进制的010，十进制是2； 如果可运行，权限是二进制的...001，十进制是1； 具备多个权限，就把相应的 4、2、1 相加就可以了： 若要 rwx 则 4+2+1=7 若要 rw- 则 4+2=6 若要 r-x 则 4+1=5 若要 r-- 则 =4 若要 -

2.4K30
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

R语言建模入门：如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？

01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...常见于线性/一般线性模型（如lm(),glm()），树方法（如rpart()）和图形表示（如coplot()）以及其它一些场合（如table()）。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...如果要估计动态面板模型，在plm包中，滞后变量(lagged variable)用运算符lag()表示，如lag(x,1)表示x滞后一期的滞后变量，lag(log(z),2)表示log(z)滞后两期的滞后变量

7.4K31

关于Windows Terminal无法在Win+X菜单和Win+R中通过wt.exe打开的问题

文件夹会有特殊权限限制，实测可以删除文件，但无法新建 / 重命名文件），测试的时候不小心修改了 Program Files\WindowsApps 文件夹的权限面板 前置条件 2：通过 Win+X...菜单和 Win+R 运行 wt.exe 都无法运行（打开后进程自动退出，且无 UI 提示），但是可以通过开始菜单和其他 terminal 中输入 wt.exe 运行 可以通过 terminal 中输入...wt.exe 运行就说明并非是应用损坏，而是启动方式问题，直觉想到可能是 Win+X 菜单和 Win+R 附带了什么奇怪的参数，想到火绒剑记录系统日志分析，日志记录如下： 发现两个 wt.exe 的路径竟然不一样...Win+R（Win+X 菜单实际上执行的也是 Win+R）和 terminal 找到并调用的文件位置不同？...关于问题 1：我的猜想是系统环境变量 Path 中对于这两个路径的定义， \WindowsApps\Microsoft.WindowsTerminal_1.12.10983.0_x64__8wekyb3d8bbwe

4K41

单片机p0=0xfe中0x是什么意思_c语言中&是什么符号,代表什么

P0INP &= ~0x80； 等于P0INP =P0INP & ~0x80;0x80是一个16进制数，表示为二进制数的0000000010000000与上一个它的非相当于与上1111111101111111...在十进制转二进制中 问题连接是https://zhidao.baidu.com/question/。 这是C语言的问号语句，看来你C语言学得还不太熟练，可以找本C语言的教材好好看一下。x&0x80?...0x80 = 0x0F ，显然，. 在keil中，sfr与sfr16用于定义8051的特殊功能寄存器，其中sfr用来定义8为特殊功能寄存器，sfr16用来定义16位特殊功能寄存器。...sfr p0=0x80； //定义p0的i/o端口，其地址. 这取决于你的电路。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.9K40

【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 序列傅里叶变换共轭对称性质示例 | 证明 原序列实部 x_R(n) 的 傅里叶变换 是 原序列傅里叶变换 的 共轭对称序列 )

(e^{jω}) 分解为共轭对称与反对称序列的傅里叶变换 ( 频域共轭对称分解 ) 2、序列对称分解定理 3、傅里叶变换定义 二、证明 原序列实部 x_R(n) 的 傅里叶变换 是 原序列傅里叶变换 的...)} 相角 是其 " 相频特性 " , 其中 \theta(\omega) = \arg(X(e^{j\omega})) 二、证明 原序列实部 x_R(n) 的 傅里叶变换 是 原序列傅里叶变换 的...共轭对称序列 ---- 证明下面的公式 : x(n) 序列的 实部 x_R(n) 的 傅里叶变换 , 就是 x(n) 的 傅里叶变换 X(e^{j \omega}) 的 共轭对称序列 X_e...X_e(e^{j \omega}) 上述证明 原序列的实部 x_R(n) 就是 原序列的 共轭对称序列 x_e(n) 即可 ; 通过证明 x_R(n) = x_e(n) = 0.5 \times...x^*(n) e^{j \omega n} \ \ \ \ ③ 根据 ( a + b )^* = a^* + b^* 公式 , 将上式 ③ 中的 共轭 ^* 提取到外面 : [ \sum_{n=-\

70420

NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

6:证明和证明方法 形式语言和有限自动机,有很强的理论性, 许多的论断是以定理的形式给出的,而定理的 正确性是需要进行证明的。 形式语言和有限自动机理论中定理的证明大多使用反证法和归纳法进行。...不完全归纳法是根据一部分情况作出的推理 , 因此 , 不能作为严格的证明方法。 在形式语言与有限自动机理论中 , 大量使用数学归纳法证明某个命题。...因此,在使用数学归纳法证明某个关于非负整数n的命题P(n) 时,只需要证明(1)、(2) 两点即可。第(1)步称为归纳基础, 第(2)步称为归纳步骤。...(1) 基础:证明该集合中的最基本元素具有性质P; 而且使得该集合非空; (2) 归纳: 证明如果该集合的元素x1 ,x2 ,x3 , …,具有性质P, 则使用某种运算、函数或组 合方法对这些元素进行处理后所得的元素也具有性质...P; (3) 由归纳法原理,集合中的所有元素也具有性质P。

2.1K61

理性的光辉，“哥德尔不完备定理”到底说了些什么？

物理学上，广义相对论的发现过程，也是因出现了平直空间中狭义相对论某些推论难以解释（如高速旋转的圆盘会发生扭曲），爱因斯坦提出了等效原理并毅然拓展了平直空间的假设，创建了广义相对论这个伟大的理论。...可是我们的公理体系不总是对应着存在的客观实体，很多情况下（特别是数学中）的公理体系对应着抽象实体或者理想实体（如集合、点、线、面），而且被对应的实体是无穷多的，我们无法通过有限枚举来证明这些公理体系的一致性...这组公理就是《数学原理》中的基本推演公理。 1、(p∨p)⇒p 2、p⇒(p∨q) 3、(p∨q)⇒(q∨p) 4、(p⇒q)⇒((r∨p)⇒(r∨q)) 第三组：无名公理。...（式6）中r对应的含义则是“x不能证明p（p）”。...比如，塔斯基（Tarski）证明了实数和复数理论都是一致且完备的一阶公理体系，虽然它们都包括了自然数；再比如，著名的欧几里德几何在补充了平行公理和实数理论之后，也是一个一致且完备的一阶公理化系统。

2.1K30

ICLR 2024 || 图学习领域，注意力IS OFTEN NOT ALL YOU NEED!!!

本文的主要贡献是证明了在一致性表达能力上，MPGNN+VN和图Transformer都不能相互取代对方。作者用合成数据实验证明了相关理论。...L_1, \dots, L_L, R) 由映射 P 、 L 个GPS层和读出函数 R 组成。...GPS进一步将两种范式相结合,在标准的Transformer层中额外加入了消息传递模块。本文从理论和实践的角度分析了它们之间的异同。 3....如果令 h 为图上NP-hard问题的特征函数，如判断图是否3-可着色，并假设 P \neq NP ，则有： GPS \not\approx h, MPGNN+VNs \not\approx h 进一步地...这与理论分析给出的"不可比"结论是一致的。此外，带虚拟节点的MPGNN在某些任务上能够实现最佳性能，表明简单高效的虚拟节点在实验中是足以和自注意力机制相媲美的。

22810

NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

6:证明和证明方法 形式语言和有限自动机,有很强的理论性, 许多的论断是以定理的形式给出的,而定理的 正确性是需要进行证明的。 形式语言和有限自动机理论中定理的证明大多使用反证法和归纳法进行。...不完全归纳法是根据一部分情况作出的推理 , 因此 , 不能作为严格的证明方法。 在形式语言与有限自动机理论中 , 大量使用数学归纳法证明某个命题。...因此,在使用数学归纳法证明某个关于非负整数n的命题P(n) 时,只需要证明(1)、(2) 两点即可。第(1)步称为归纳基础, 第(2)步称为归纳步骤。...(1) 基础:证明该集合中的最基本元素具有性质P; 而且使得该集合非空; (2) 归纳: 证明如果该集合的元素x1 ,x2 ,x3 , …,具有性质P, 则使用某种运算、函数或组 合方法对这些元素进行处理后所得的元素也具有性质...P; (3) 由归纳法原理,集合中的所有元素也具有性质P。

2.1K130

noip2014普及组复赛题解_关于如何提高产能的报告

毕竟自己遇到这种题目就出现问题，而且在思考的半小时中也没有搜刮到合理的贪心方法和证明（实际上只是因为我忘记以前写过的这类贪心该如何证明，估计是被上次ACM镜像赛上的有一题恶心到了）。...最后没办法只好在敲好随机化之后，去敲第三题了（事实证明这个策略是对的，第三题异常水）。 最后的时候我尴尬地发现随机化部分不需要高精。而且由于第一次敲高精除感觉出了点问题。所以最后只水了40分。...当然跪求大神严谨证明）的证法： 证法1（相邻交叉排序策略）：设在中间序列中取出 a,b a,b，此时前面序列 T=∏posi=1l[i] T=\prod_{i=1}^{pos}l[i]。...同理对于 [1,i] [1,i]中的第i位，我们也类比如上证法。于是我们就按照 l[i]⋅r[i] l[i]\cdot r[i]排序即可。...好像两者乘积最大并不一定放在最后，但是我们根据上述打表内容，可以说将乘积最大的放在最后一定是最优解中的一种情况。于是命题得证。 之后根据数据大小以及60分处的提示，我们意识到要进行高精计算。

29000

RoboMaster TT 无人机microPython编程.3

MicroPython 的代码智能补全与语法检查 支持 MicroPython REPL 交互环境 提供丰富的代码示例与 demo 程序 提供工程同步功能 支持下载单个文件或文件夹至开发板 支持在内存中快速运行代码文件功能...www.cnpython.com/pypi/micropython-machine/dl-micropython-machine-0.2.tar.gz 这是专门为micropython标准库重新实现的模块， 以高效和精益的设计理念...27), freq=400000) matrix = RMTTMledCtrl(i2c) led.normal(0, 0, 255) matrix.normal( '000rr00000r0rr000r0r0rr0r0r0r0rrrr0r0r0r0rr0r0r000rr0r00000rr000...p0.value() # 当前p0设置的电平 p2 = Pin(2, Pin.IN) # GPIO2设置为输入模式 p2.value() #..., 4) # 从0x3a读取4字节 i2c.writeto(0x3a, '12') # 发送12到0x3a buf = bytearray(10) # 创建十字节的缓冲字节流 i2c.writeto

95820

如何确定G73 循环指令参数

一、G73指令格式： G73U（△i）W（△k）R（d）； G73 P（ns）Q（nf）U（△u）W（△w）F_S_T_； 其中：△i为X方向粗车总加工量，半径值给定； △k为Z方向粗车总加工量； d为粗车刀数...； ns为精车程序中第一条程序段段号； nf为精车程序中最后一条程序段段号； △u为径向X的精车余量（直径给定）； △w为轴向Z的精车余量。...二、G73指令参数确定 为了方便理解和计算G73指令参数，引入以下几个参数：毛坯直径——X毛坯；工件最小直径——X工件min；粗车的切削深度——apo 1、△k的确定 如下图所示，由于Z方向粗车总加工量...2、△u和△w的确定 △u为径向X的精车余量，为保证工件表面粗糙度，精车余量一般情况在0.4~0.8mm。△w为轴向Z的精车余量，它的取值同△k类似，所以一般取值比较小或者为零。...3、△i及d的确定 △i为X方向粗车总加工量，即△i的理论值为： △i=（X毛坯一X工件min一△u）/2 所以我们给出一个合理的精加工余量△u（一般小于1mm）就可以得到△i的值。

2.4K20

矩阵分析笔记（三）基与坐标

,\alpha_n下对应的坐标，基向量组中向量的个数n称为V的维数，记为\dim V ---- 证明一组向量是线性空间的基，分两步 证明这组向量线性无关 证明线性空间任意向量可由这组向量表示 ----...{R}[x]_n是n维线性空间，而\mathbb{R}[x]不是有限维的线性空间。...{n(n+1)}{2}维线性空间；所有的n阶反对称矩阵组成\frac{n(n-1)}{2}维线性空间 ---- 例题2 设R[x]_4是所有次数小于4的实系数多项式组成的线性空间，求多项式p(x)=1+...2x^3在基1,x-1,(x-1)^2,(x-1)^3下的坐标 解：方法一（用线性空间理论计算） $$ p(x)=1+2x^3=[1, x, x^2, x^3]\begin{bmatrix}1\\ 0\...x)=1+2x^3根据幂级数公式按x-1展开可得 $$ \begin{align} p(x)&=1+2x^3\\ &=p(1)+p(1)(x-1)+\frac{p''(1)}{2!}

1.7K10

卡方分布、方差分析

研究人员会对实验中各个观察值落入第 i个分类（色子在那个点数）的概率Pi的分布提出零假设（认为观测值与理论值的差异是由于随机误差所致，就是其概率是等于理论上的概率，相当于色子的频率等于我们理论得出概率）...P(AB)=P(A)*P(B)，我们高中如果接触的是人教版的数学中，数学书中肯定有列联表这个东西。...如果相互独立那理论上可以得出P(男同时喜欢逛街)如下： P（男）=52/87 P（喜欢逛街）=87/100 P(男同时喜欢逛街)= P（男）* P（喜欢逛街） 如果列联表共有 r 行 c 列，那么在独立事件的假设下...，每个字段的“理论次数”（或期望次数）为： 我们之前在文章中是提出了一下两个公式的 所以（参考维基百科上如下得出了一个卡方的统计值） 自由度=(r-1)(c-1) 那我们有了卡方分布的概率密度曲线可以用来假设检验了...定类数据是指数字大小代表分类的数据（如1=男，2=女；1=第一组，2=第二组，3=第三组） 定量数据是指数字大小具有比较意义（如量表题：非常不满意，比较不满意，中立,比较满意，非常满意） 如果X为定类

1.4K31

【论文推荐】ICLR18论文预读-深度学习泛化研究：多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现

经典泛化性理论，如margin bound 、VC维等，认为函数空间越复杂，泛化性能就越差，目前都不能很好地解释为什么参数众多的深度学习能够有如此优秀的泛化性能。...本文尝试从经典的最大熵理论来解释深度学习优秀的泛化性能：（1）证明了最大熵原理应用于softmax回归的充分必要条件，为特征选择和特征工程提供了理论指导；（2）并利用困难问题的分解算法，证明了以sigmoid...但这一定义是对泛化性的期望，无法直接应用到指导算法的设计中。为此许多研究构建了可以实用的泛化性分析理论，如margin bound就给出了泛化误差的上界。...[基于特征的最大熵模型]：设T是只与X相关的一组特征，可以用函数ti(x)表示特征T在样本x中存在的概率，即P(T=1|X=x)=ti(x)，P(T=0|X=x)=1-ti(x)，于是得到了基于特征的最大熵模型...没错，论文也证明了最大熵的特征约束放松定理中的优化问题恰恰是信息瓶颈理论优化问题的充分条件，从而很好地解释DNN中为啥会出现中间层输出T与Y的互信息增大而与X的互信息减小这一现象。

92760

仿真小白必须知道的！有限元法-它是什么？FEM和FEA解释

它指出，当施加边界条件(如位移或力)时，在物体可以采取的众多可能配置中，只有总能量最小的配置才是所选择的配置。...以前的微分方程要求u(X)至少可微两次，而积分方程则要求u(X)仅可微一次。多维函数也是如此，但导数被梯度和散度所取代。 不涉及数学，Riesz表示定理可以证明u(X)对于积分和微分形式是唯一的解。...此外，离散化的主要目标之一也是将积分形式转化为一组矩阵方程，这些方程可以用众所周知的矩阵代数理论来求解。 域被划分为称为“元素”的小块，每个元素的角点称为“节点”。在节点处计算未知泛函u(X)。...请注意，先前的试用函数v(X)被乘以后的矩阵方程中不再存在。[K]也称为刚度矩阵，{u}是节点未知数的向量，{R}是剩余向量。...Hp-有限元法 HP-FEM是自动网格细化(h-精化)和多项式(p-精化)的结合.这与分别进行h-和p-细化是不一样的。

5.5K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券