许多 Linux 程序员在其工作中每天都在使用 find 命令。但是 find 给出的文件系统条目是有限的，如果你要进行大量的 find 操作，它甚至不是很快速。因此，我更喜欢使用 Rust 编写的 fd 命令，因为它提供了合理的默认值，适用于大多数使用情况。
1、首先从 Kubernetes 事件中心告警信息如下，该告警集群常规告警事件（其实从下面这些常规告警信息是无法判断是什么故障问题）
相信很多初次使用Kali Linux来进行无线渗透的小伙伴都曾遇到过一个非常头疼的问题，就是不知道如何选购一款合适的无线网卡。因为Kali Linux并不是所有的网卡都支持，一旦选错了网卡不仅会给我们造成经济上的损失，更会直接导致无线渗透的失败而终。那么我们究竟应该选择什么样的无线网卡呢？以下是我为大家整理的2017年最适用于Kali的无线渗透网卡。 WiFi HACK初学者 Kali Linux是迄今为止最适用于初学者的渗透测试系统，我的HACK之路就是从kali的无线渗透开始的。想要成功渗透无线网络，你
Beini Compatible Hardware List Do not expect that you will be able to hack WiFi with your default internal WiFi card or Mac's Airport. As stated in the beginning, you will need some compatible hardware, check out the list. I recommend anything with an RTL8
运行C#脚本的解决方案，有Roslyn和Mono。CS-Script主要是基于Roslyn封装实现的，并且提供了一些额外功能：
Banana Pi BPi-R3 mini 迷你路由器适合家庭和办公室使用，作为智能家居多媒体路由器或扩展器，有可能作为基于 Mediatek MT7986A SoC 的良好 Mediatek Filogic 830 平台上的经济型边缘路由器，提供 Wi-Fi 6 /6E、WPA3 和内置 QoS 的硬件 NAT 加速器可确保网络上流媒体视频材料的质量，联发科 FastPath™ 技术延迟极低，适合游戏和增强/虚拟现实。 MT7986A是一款4×4 2.4GHz + 4×4 5GHz网络芯片，最大吞吐量为6 Gbps。 MT7986A 是一款主频为 2 GHz 的四核 ARM Cortex-53 处理器，我们通常在低端桌面级 SBC（例如Raspberry Pi 3或Orange Pi Zero 2W）中找到该内核。不同之处在于，与 Raspberry Pi 型号不同，这是一个 ARM 处理器，并且包含硬件加密电路，这在这种情况下是一个重要的优势。我们可以在 OpenSSL 测试中看到这一点，它清楚地显示了这些处理器在这一领域的实力。
以上是官方对snownlp的描述，简单地说，snownlp是一个中文的自然语言处理的Python库，支持的中文自然语言操作包括：
简单记录下在matlab上如何设计出模拟的带通滤波器，包括：巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器、椭圆型滤波器。 代码如下：
语言模型是自然语言处理中的核心模型，是对一句话的合理性进行度量的模型，比如“今天天气不错”就比“不错天气今天”要合理，如何对句子的合理性进行评价，是语言模型需要解决的核心问题。实现语言模型的基础从最初语言学家基于语言规则的度量，发展到现在的基于概率统计理论的度量，因此我们现在说的语言模型，基本都是指统计语言模型（Statistical Language Model）。
例如：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 这个 one-dimension vector 就代表这是整个句子里的第一个词
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第43章 IIR滤波器的Matlab设计 本章节讲解II
比如readness，liveness的命令行/脚本的写法，特别是一些中间件，我只需要用helm执行后查看yaml，然后拷贝出对应的yaml部分即可。自己写太麻烦了，写一次还不一定能对。
主要有下面几个步骤： 1.刚插上网卡，network-manager识别出来了网卡，也能搜索到WiFi，但就是连接不上。查看/var/log/syslog日志或者使用nmcli m查看网络信息，显示认证失败。信息类似这样： Jan 19 12:31:56 debian NetworkManager[600]: <info> [1516336316.2627] device (wlan0): supplicant interface state: authenticating -> disconnected
可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。
数字角频率w、模拟角频率Ω之间的关系为 w=Ω/Fs,所以 w = 2*pi*f/Fs ,f为模拟频率；
N-gram是机器学习中NLP处理中的一个较为重要的语言模型，常用来做句子相似度比较，模糊查询，以及句子合理性，句子矫正等. 再系统的介绍N-gram前，我们先了解一下这几种概率.
目录 使用 netstat 检查开放端口 使用 lsof 检查开放端口 使用 nmap 检查开放端口 在对网络连接或特定于应用程序的问题进行故障排除时，首先要检查的事情之一应该是系统上实际使用的端口以及哪个应用程序正在侦听特定端口。 网络端口由其编号、关联的 IP 地址和通信协议类型（例如 TCP 或 UDP）标识。最重要的是，开放端口是应用程序或进程侦听的网络端口，充当通信端点。 可以使用防火墙打开或关闭（过滤）每个侦听端口。一般而言，开放端口是接受来自远程位置的传入数据包的网络端口。 使用 netsta
一、实验目的 1. 熟悉并会使用实验中用到的MATLAB 函数 2. 掌握用MATLAB 函数直接设计数字滤波器的编程方法 二、实验原理 设计IIR 滤波器的基本方法有两种途径： 途经1：首先设计模拟低通滤波器，再在时域实现滤波器的变换得到我们期望的类型，最后 再转换到相应类型的数字滤波器。 途经2：首先设计模拟低通滤波器，再转换为数字低通滤波器，最后实行频带变换将滤波器 转换到我们期望的类型的数字滤波器。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
%本文将针对一个含有 5Hz 、 15Hz 和 30Hz 的混和正弦波信号， 设计一个 FIR 带通滤波器， %给出利用 MATLAB 实现的三种方法： 程序设计法、 FDATool 设计法和 SPTool 设计法。 参 %数要求：采样频率 fs=100Hz ，通带下限截止频率 fc1=10 Hz ，通带上限截止频率 fc2=20Hz ，过渡带宽 6 Hz，通阻带波动 0.01 ，采用凯塞窗设计。 fc1 =10 ; fc2 =20 ; fs=100 ; [n,Wn,beta,ftype]=kaiserord([7 13 17 23],[0 1 0],[0.01 0.01 0.01],100); %得出滤波器的阶数 n=38 ， beta=3.4 w1=2*fc1/fs; w2=2*fc2/fs;% 将模拟滤波器的技术指标转换为数字滤波器的技术指 window=kaiser(n+1,beta);% 使用 kaiser 窗函数 b=fir1(n,[w1 w2],window); %使用标准频率响应的加窗设计函数 fir1 freqz(b,1,512);% 数字滤波器频率响应 t = (0:100)/fs; s = sin(2*pi*t*5)+sin(2*pi*t*15)+sin(2*pi*t*30);% 混和正弦波信号 sf = filter(b,1,s); %对信号 s 进行滤波
zabbix：172.16.128.16；zabbix_web：172.16.16.16/zabbix
区间权值 小Bo有nnn个正整数a1a1a_1……anana_n,以及一个权值序列w1w1w_1……wnwnw_n,现在她定义f(l,r)=(∑ri=la2i)∗wr−l+1f(l,r)=(∑i=lrai2)∗wr−l+1f(l,r)=(\sum_{i=l}^r a_i^2) *w_{r-l+1}。 现在他想知道∑nl=1∑nr=lf(l,r)∑l=1n∑r=lnf(l,r)\sum_{l=1}^n \sum_{r=l}^n f(l,r)的值，需要你来帮帮他，你只需要输出答案对109+7109+710^9+7取模后的值。 输入格式 第一行一个正整数nnn 第二行nnn个整数a1a1a_1……anana_n 第三行nnn个整数a1a1a_1……anana_n 输出格式 输出答案109+7109+710^9+7取模 样例输入 3 1 1 1 1 1 1 样例输出 10 数据范围 1<=n<=3∗1051<=n<=3∗1051<=n<=3*10^5 1<=ai<=1071<=ai<=1071<=a_i<=10^7 1<=wi<=1071<=wi<=1071<=w_i<=10^7
如果你在 Linux 命令行上工作，你会熟悉 du 命令。了解像 du 这样的命令，可以快速返回磁盘使用情况，是命令行使程序员更有效率的方法之一。然而，如果你正在寻找一种方法来节省更多的时间，使你的生活更加容易，看看 dust，它是用 Rust 重写的 du，具有更多的直观性。
在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。
闲着无聊的时候，我就会问问自己，编程也有了五年经验了，除了增删改查，我还会什么，有一天我跳槽，去面试的时候，我能比那些年轻而且期望薪资待遇低的年轻毕业生，我有什么优势，而且我只是一个专科的机电系学生，居然来做软件编程，好戏剧的一切，渐渐的给自己洗脑，自己都忘记自己是培训机构出来的，说了这么多抱怨的话，没有说培训机构的不好，没有说我们专科生就一定比高学历人才的差，归根到底还是需要学习吧，自学了半年多python，现在报了一个假期培训班来学习NLP，英语是硬伤，自己表示很无奈。
首先，如下图所示是一个常见的语音识别框架图，语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
安装conda 下载地址：https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行： bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址：xlz/Miniconda 刷新一下配置文件：source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境：conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/74859614
Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址，最新版本。 不添加镜像，或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快（其实我感觉差不多速度）自行选择。清华镜像添加是执行下面几句 conda config --
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统）
注：本文章仅供参考，本人并非通信专业，相关知识早已忘得差不多了，所以不要再问我相关问题啦~sorry
🎈 作者：互联网-小啊宇 🎈 简介： CSDN 运维领域创作者。目前从事 Kubernetes运维相关工作，擅长Linux系统运维、开源监控软件维护、Kubernetes容器技术、CI/CD持续集成、自动化运维、开源软件部署维护等领域。 🎈 博客首页：互联网-小啊宇 【云原生】Docker 命令大全 ⭐info | version 🍒info 🍒 version ⭐info | version 🍒info docker info : 显示 Docker 系统信息，包括镜像和容器数。。 语法 dock
image.png >>sys=tf([5 8],[1 4 6 3 3]) sys = 5 s + 8 -----------------------------
RDBMS（Relaction DataBase Mangement System）：MySQL、SQL Server、IBM DB2、Oracle
2016年11月18日，在美国内华达州里诺召开的3GPP RAN1 #87次会议，确定Polar Code作为5GeMBB（增强移动宽带）场景下控制信道编码方案。
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，
σ ′ (z_j^L )$,其他的元素均是 0。注意,这个矩阵通过一般的矩阵乘法作用在
Wechat & NUS《A Distributed System for Large-scale n-gram Language Models at Tencent》分布式语言模型，支持大型n-gram LM解码的系统。本文是对原VLDB2019论文的简要翻译。
设计一个11阶的切比雪夫带通滤波器，利用ADS仿真优化并制作所需空心电感，调试符合如下指标的带通滤波器：
Trie又被称为前缀树或者字典树。它的基本作用是用来存储一个字符串集合：{W1, W2, W3, … WN}，并且可以用来查询一个字符串S是不是在集合里 具体来说，Trie一般支持两个操作： Trie.insert(W)：第一个操作是插入操作，就是将一个字符串W加入到集合中 Trie.search(S)：第二个操作是查询操作，就是查询一个字符串S是不是在集合中 由于Trie的特性，它还特别适合处理一些与前缀有关的查询，比如集合中有几个字符串与S有公共前缀这样的查询 首先我们来看一下Trie长什么
本章是介绍Word2Vec的原理推导部分，后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。
首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是 方差膨胀因子进行检验。 变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼。要将logistic模型转换为标准评分卡的形式，这一环节是必须完成的。信用评分卡开发中一般有常用的等距分段、等深分段、最优分段。
用数学的方法描述语言规律，即用句子S=w1,w2…wnS = w_1,w_2\dots w_nS=w1,w2…wn的概率p(S)p(S)p(S)刻画句子的合理性.
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