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如何限制Linux终端中tree命令递归文件列表的深度

我们可以通过几种方法在 Linux 终端中列出文件和目录,列出目录的命令非常常见,该命令是 ls 命令,但是通过 ls 列出文件有局限性,它不能以树状结构显示结构。...您可以跳到本文的下一部分,如果未安装该命令,您可以键入以下命令,具体取决于您的操作系统的风格: 对于基于 Debian 和 Ubuntu 的系统: sudo apt install tree 如果您使用的是 Arch Linux...和基于 Arch 的发行版: sudo pacman -S tree 在 Fedora 工作站类型上: sudo dnf install tree 如何使用限制tree的深度命令 只需键入 tree...tree /etc [202203071530598.png] 现在,假设我们只想上升到深度 4,为此,我们将使用 -L 选项。...例如, tree -L 4 /etc [202203071531742.png] 您还可以使用 -L 选项在命令行中为不同目录设置多个深度,如下所示: tree -L 2 /etc/sysconfig

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递归的艺术 - 深度递归网络在序列式推荐的应用

3时序规整与并行化设计 普通的递归网络(或者是其变种,LSTM,GRU等)每一次训练会因为训练数据间的序列长度不相等,需要单独训练,对于上亿条的流水训练数据来说,这种做法显然是不可行的,为此我们需要对输入数据做时序的补齐...4Dropout-深度学习正则化的利器 正则化是机器学习中常用来解决过拟合的技巧,在深度学习领域,神经网络的参数更多,更深,结构也更复杂,而往往训练样本相对较少,过拟合的问题会更加严重。...代码采用Theano深度学习框架来实现,Theano也是当前对RNN支持最好的深度学习框架之一,它的scan机制使得RNN (包括LSTM, GRU) 的实现代码非常优雅。...下图是核心递归代码生成的图结构: ?...【2】权重参数尽量放在non_sequences中,作为参数传递给递归函数,这样防止每一次迭代的时候都需要把参数反复重新导入计算图中。

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【TS深度学习】递归神经网络

顾名思义,递归神经网络(巧合的是,它的缩写和循环神经网络一样,也是RNN)可以处理诸如树、图这样的递归结构。 ?...递归神经网络是啥 因为神经网络的输入层单元个数是固定的,因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。...尽管递归神经网络具有更为强大的表示能力,但是在实际应用中并不太流行。其中一个主要原因是,递归神经网络的输入是树/图结构,而这种结构需要花费很多人工去标注。...递归神经网络的前向计算 接下来,我们详细介绍一下递归神经网络是如何处理树/图结构的信息的。在这里,我们以处理树型信息为例进行介绍。...在下图中,我们使用递归神经网络处理一棵树,最终得到的向量P3,就是对整棵树的表示: ? 式1就是递归神经网络的前向计算算法。

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Python的最大递归深度错误 “max

BeautifulSoup对象成字符串的时候报错了,提示是“maximum recursion depth exceeded while calling a Python object”,意思大致是“当调用该对象超过最大递归深度...其实原因是在Python里的递归调用是有限制的,可以使用sys模块里的getrecursionlimit方法查看的到,即(想深入的同学可以谷歌上搜索一番,这里提供笔者所搜索到的https://cyrusin.github.io...而ptpython里默认限制值为2000,这也不难解释为什么python下直接运行会报最大深度递归错误而ptpython可以正常运行了。 ?  ...那么该来解决这个问题了,有get自然有set(当然还有其他方法比如达到深度限制时就做对应处理这方面不符合笔者目前需求,所以就不赘述,有需求的同学请自行谷歌百度一下),那么设置最大深度限制的方法就是setrecursionlimit

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Linux内核中的递归漏洞利用

6月1号,我提交了一个linux内核中的任意递归漏洞。如果安装Ubuntu系统时选择了home目录加密的话,该漏洞即可由本地用户触发。...背景知识 在Linux系统中,用户态的栈空间通常大约是8MB。如果有程序发生了栈溢出的话(比如无限递归),栈所在的内存保护页一般会捕捉到。...Linux内核栈(可以用来处理系统调用)和用户态的栈很不一样。...甚至可以将写入系统调用和VFS写入句柄结合起来,所以每一个写入系统调用和 VFS写入句柄都会影响深度(合并深度可以计算出来,而不用测试每个变量)。...我主要想说明linux栈溢出可能会以非常隐蔽的方式出现,即便开启了一些现有的漏洞缓解措施,它们仍然可利用。

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深度学习图像识别模型:递归神经网络

深度学习是一种人工智能技术,它用于解决各种问题,包括自然语言处理、计算机视觉等。...递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是深度学习中的一种神经网络模型,主要用于处理序列数据,例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。...递归神经网络可以通过语音信号的时序特征对语音进行建模,并将其转换为文本输出。递归神经网络的结构递归神经网络通常由一个或多个循环神经元组成。...递归神经网络可以通过对文本中的词语和词序进行建模,从而实现情感分析的功能。结论递归神经网络是深度学习中的一种神经网络模型,主要用于处理序列数据。...随着计算机硬件和深度学习算法的不断发展,递归神经网络在序列数据处理领域的应用也将越来越广泛。

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递归与伪递归区别,Python 实现递归与尾递归

递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。...(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题:  (1)数据的定义是按递归定义的。(n的阶乘)    (2)问题解法按递归实现。...(回溯)    (3)数据的结构形式是按递归定义的。(二叉树的遍历,图的搜索) 递归的缺点:   递归解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。...因此,应该尽量避免使用递归,除非没有更好的算法或者某种特定情况,递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。...小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。

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递归算法:二叉树前序、中序、后序遍历解析与递归思想深度剖析

鸽芷咕:个人主页 个人专栏: 《linux深造日志》 《高效算法》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!...文章目录 一、二叉树的遍历 1.1 链式结构二叉树的创建 1.1 二叉树结构图 二、 前序遍历 代码演示: 2.1 前序遍历递归展开图 三、中序遍历 代码演示: 四、后序遍历 代码演示: 五、二叉树的层序遍历...按照规则,二叉树的遍历有:前序/中序/后序的递归结构遍历: 前序遍历( Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。...也就是先访问堆顶然后再访问左子树 (但是要保证每个子树都是这样遍历的) 而这个情况用递归在合适不过了,简直就是非常的简单。大家看下这段代码看看理解嘛?...大问题化简成递归小问题 递归的技巧 大问题转化为子问题 以及递归的结束条件 2.1 前序遍历递归展开图 三、中序遍历 有了前序遍历的经验我们接下来中序遍历简直就是 直接秒杀 直接照猫画虎就好了

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递归与伪递归区别,Python 实现递归与尾递归

递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。...(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题:  (1)数据的定义是按递归定义的。(n的阶乘)    (2)问题解法按递归实现。...(回溯)    (3)数据的结构形式是按递归定义的。(二叉树的遍历,图的搜索) 递归的缺点:   递归解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。...因此,应该尽量避免使用递归,除非没有更好的算法或者某种特定情况,递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储,因此递归次数过多容易造成栈溢出。...小结 使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。 针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。

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递归与尾递归

前言:   本博客前面介绍了不少跟递归的思想相关的例子,比如“汉诺塔”,“八皇后”等。因最近又回忆起“尾递归”,故本文通过2个例子再跟大伙儿探讨一下尾递归。。。...什么是尾递归: 当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归递归实例一: 求阶乘!...1:n*fac2(n-1); 31 } 32 /* 33 * 阶乘构造尾递归,进行编译优化 34 */ 35 public static int fac(int...15 + isPalindrome3(s)); 16 } 17 } 18 19 /* 20 * 构造尾递归 21...true 尾递归的意义: 从以上尾递归的实现过程当中我们可以发现,回归过程中不用做任何操作(运算),这样的一种特性使得在执行尾递归的过程时,能够被某些特定编译器进行优化,减少内存空间的消耗。

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