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WSL1 升级 WSL2

WSL2 是 WSL 1 的升级版,带来的主要优势: 提高文件系统性能 支持完全的系统调用兼容性 WSL2 使用了 hyper-v 虚拟化技术,它就是一个你感知不到的虚拟机(VM),比以前的版本性能更高...举个栗子,我在WSL里面安装 nodejs, 采用源码编译方式安装,在 WSL1 下整整编译了100分钟,实在是太慢了。...更纤细的介绍请参阅官方文档:比较 WSL 1 WSL 2 执行命令 wsl -l -v 可以看到WSL版本号是 1,需要执行升级,才能到2 1.启用虚拟机功能 使用 PowerShell 以管理员身份运行...wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_arm64.msi 3.设置分发版版本 执行命令:wsl --set-version 如:将 Ubuntu18.04 设置WSL2...的命令 wsl --set-version Ubuntu-18.04 2 这一步比较耗时,执行完成后通过命令 wsl -l -v 来查询升级是否成功 ?

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    在WPS里面A1B1合并标题项目,A2与A3合并编码项,B2与B3单独项目,分解4列

    =INDEX(A:B,ROW()*3-{5,4,4,3},{1,1,2,2})  三、公式解读这个公式是WPS中的INDEX函数与ROW函数、乘法、减法、大括号等其他函数的组合使用。...然后,INDEX(A:B,行号序列,{1,1,2,2})表示在A:B范围内,根据行号序列返回对应的单元格内容。...大括号{1,1,2,2}表示返回的列号序列,第一个数字1表示第一列,第二个数字1表示第二列,以此类推。综上所述,这个公式的目的是在A:B范围内,根据计算出的行号序列列号序列,返回对应的单元格内容。...具体返回哪一行的内容取决于减去的数值序列增加的行号倍数。...2、点击【文件】菜单选项,从列表选项中找到【合并打印】选项,再从子列表中点击【创建新文本】选项。3、点击【下一步】进入“添加域”窗口页面,我们可以在选项框中添加文档日期,题目等需要编辑的内容。

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    Go语言GC正名-21毫秒的演变史

    具体的GC停止时间从2秒到了1毫秒!!而且不需要任何GC调优!! 那么我们开始GC大冒险吧 在2013年的时候,我们用Go重写了基于IRC的聊天系统,之前是用Python写的。...后面我们对系统进行了大量的优化,包括了减少对象分配、控制对象数量等等,这个时候GC的运行频率STW(Stop The World)时间都得到了改进。...升级1.5给我们带来了10倍的GC提升,从2200毫秒。 Go1.5-GC新纪元 虽然Go1.5的GC改进非常棒,但是更棒的是未来的持续改进搭好了舞台!...控制内存迁移 如果使用两个CPU socket两个内存槽太复杂,那我们就只使用一个CPU socket。可以通过linux的tastkset命令来将进程绑定某个CPU上。...进行了上面的改造后(除了绑定CPU外,还可以通过设置set_mempolicy(2)函数或者mbind(2)函数将内存策略设置MPOL_BIND来实现),STW时间缩减到了10-15ms。

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    算法-1n中所有m的组合

    题目: 输入两个整数 n m,从数列12,3…….n 中随意取几个数,使其等于 m ,要求将其中所有的可能组合列出来。...解题思路: 好未来笔试题中的一道题目,是背包问题的一个衍生问题,设i是12,3…….n 中的一个,那么从i=1开始,(n,m,i)的问题就可以变成(n,m-i,i+1)的子问题,依次递归下去,这样会有两个结果...举个例子,假设n=3,m=4,i的初始值1,组合结果v: 调用函数:(3,4,1) v[1] 第一层递归:(3,3,2) v...[12] 第二层递归:(3,1,3) i>m 退回到第一层 第一层递归:(3,3,3) v[1,3] 第二层递归:(3,0,4...) m=0 找到满足条件的一组 退回到第一层,且i>m 退回到第一层 第一层递归:(3,3,4) v[1,4] i>m 退回到第0层

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    2022-11-28:给定两个数组AB,比如 A = { 0, 1, 1 } B = { 1, 2, 3 } A = 0, B = 1,表示01

    2022-11-28:给定两个数组AB,比如 A = { 0, 1, 1 } B = { 1, 2, 3 } A0 = 0, B0 = 1,表示01有双向道路 A1 = 1, B1 = 2,表示1...2有双向道路 A2 = 1, B2 = 3,表示13有双向道路 给定数字N,编号从0~N,所以一共N+1个节点 题目输入一定保证所有节点都联通,并且一定没有环 默认办公室是0节点,其他1~N节点上,每个节点上都有一个居民...每天所有居民都去往0节点上班 所有的居民都有一辆5座的车,也都乐意别人一起坐车 车不管负重是多少,只要走过一条路,就耗费1的汽油 比如A、B、C的居民,开着自己的车来到D居民的位置,一共耗费3的汽油...[1, 2, 3]; let n1 = 3; println!...let mut dfn: Vec = repeat(0).take((n + 1) as usize).collect(); // a头的树,一共有10个节点 // size

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    1个音视频输入,拆解1个MP4文件2路RTP流,ffmpeg这么写

    采样率每秒48000个样本;每个样本都是带符号的16位低端字节序,并且有2个音频通道。 处理输出 下一组选项描述了音频视频的输出格式。...-vol 4096 -acodec libfaac -ac 2 -ab 192k -ar 44100 -async 1 -vol 选项表示将调整音频电平。基准值256。...后面的参数: -ac 2通道 -ab 比特率 192kps -ar 采样频率 44100 Hz 最后一个选项 -async,指定使用音视频同步方式1。...第一个是quality,第二个是要使用的配置文件(main,baseline等),默认设置“ main”。 -threads 0 选项指示 ffmpeg 在编码时使用最佳线程。...没有这个选项,就没有音频(-an)视频(vn)。 写在最后 经过一个个的分析,大家明白文章开头那一行指令的功能了吧:就是把输入文件拆解一个 mp4 文件的输出,两路 rtp 流输出。

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    TensorFlow从12(八)过拟合欠拟合的优化

    《从锅炉工AI专家(6)》一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象应对。...从图中识别过拟合欠拟合 先借用上一篇的两组图: ? ? 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降。 我们上一篇中讲,达到一定迭代次数之后,验证的错误率就稳定不变了。...增加权重的规范化 通常有两种方法,称为L1规范化L2规范化。前者代价值增加一定比例的权重值的绝对值。后者增加一定比例权重值的平方值。...具体的实现来源于公式,有兴趣的可以参考一下这篇文章《L1 and L2 Regularization》。...我们删除掉上面源码中的bigger模型small模型的部分,包括模型的构建、编译训练,添加下面的代码: # 构建一个L2规范化的模型 l2_model = keras.models.Sequential

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    大厂面试题分享:如何让(a===1&&a===2&&a===3)的值true?

    当我第一次看到这一题目的时候,我是比较震惊的,分析了下很不合我们编程的常理,并认为不大可能,变量a要在同一情况下要同时等于123这三个值,这是天方夜谭吧,不亚于哥德巴赫1+1=1的猜想吧,不过一切皆有可能...我的思路来源于更早前遇到的另外一题相似的面试题: // 设置一个函数输出一下的值 f(1) = 1; f(1)(2) = 2; f(1)(2)(3) = 6; 当时的解决办法是使用toString或者valueOf...实现的,那我们先回顾下toStringvalueOf方法,方便我们更深入去了解这类型的问题: 比如我们有一个对象,在不重写toString()方法valueOf()方法的情况下,在 Node 或者浏览器输出的结果是这样的...当然下面这题原理其实也是一样的,附上解法: // 设置一个函数输出一下的值 f(1) = 1; f(1)(2) = 2; f(1)(2)(3) = 6; function f() { let args...; } 我们的探寻之路还没结束,细心的同学会发现我们题目是如何让(a===1&&a===2&&a===3)的值 true,但是上面都是讨论宽松相等==的情况,在严格相等===的情况下,上面的结果会不同吗

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    什么是1U、2U、标准19寸机架?本文您解惑!

    如果您一直从事跟服务器硬件相关的工作,那么对“1U”、“2U”、“3U”等概念肯定不陌生。 那么,这些名词到底是什么意思呢?有什么区别呢? 今天瑞哥大家好好讨论一番。 “U”是什么?...这里我们得要知道,1U、2U、3U等中的U指的是“unit”,中文意思就是”单元“,通常情况下我们都叫”机架单元“,早期这个概念在服务器机架中应用广泛,在那个时候,1U、2U、3U、4U等,都默认为1U...机架是专门设计用于容纳管理 IT 设备的架式结构。 服务器机架机柜与普通机架一样容纳 IT 设备,但它通常四面封闭,这意味着它在机架的前后都有门,每侧都有墙壁。...单个机架单元的高度正好 1.75 英寸(44.45 毫米) 为了允许机械公差并在面板之间提供一些空间,通常,对于每 1U 的高度,制造商可能会减去大约 0.03 英寸。...标准化: 1U = 1.75 英寸,约4.445厘米 2U = 1.75 x2 = 3.5 英寸,约8.89厘米 所有机架式服务器的宽度均为 19 英寸 标准 19 英寸宽机架的孔间距以三个孔一组进行切割

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    ROS1NoeticROS2Foxy系统资源消耗对比(以turtlesim遥控例)

    结论:同样功能实现ROS2Foxy比ROS1Noetic需消耗资源大的多得多!!! 通俗讲: ROS2比ROS1耗电! ROS2比ROS1耗电! ROS2比ROS1耗电!...更直白一些: ROS2机器人使用相同电池比ROS1续航短! ROS2机器人使用相同电池比ROS1续航短! ROS2机器人使用相同电池比ROS1续航短!...以最最最简单turtlesim例,避免太多复杂测试,方便一眼看穿,这里用系统监视器。 ros1+turtlesim+键盘遥控: 操作时间200s左右,注意上图历史0-300区间对应CPU等。...这里就结束了,ROS1ROS2融合课,ROS1/2课程融入本科专业课,全部都会免费开放,开发了20+套具备各种bug的教学专业课镜像也会全部免费提供。 ROS1ROS2如何选?...看需求,写过一篇博客如下: ROS1ROS2如何选?(机器人操作系统2021) https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/119878691

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    TensorFlow从12(四)时尚单品识别保存、恢复训练数据

    从而造成的混淆误判,显然也高的多。这种情况下,只使用tf.argmax()获取确定的一个标签就有点不足了。所以在这个例子中,增加了使用直方图,显示所有10个预测分类中,每个分类的相似度功能。...)) for i in range(num_images): plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1) plot_image(i, predictions...保存恢复训练数据 TensorFlow 2.0提供了两种数据保存恢复的方式。第一种方式是我们在TensorFlow 1.x中经常用的保存模型权重参数的方式。...这样在每一个训练周期,都会将训练数据写入文件,屏幕显示会类似这样: Epoch 1/15 60000/60000 [==============================] - 4s 68us/...对于稍大的数据集稍微复杂的模型,训练的时间会非常之长。通常我们都会把这种工作部署有强大算力的服务器上执行。训练完成,将训练数据保存下来。

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