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在平时的运维工作中,我们经常会碰到这样一个场景:执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N行内容.如果是少数的几行内容,还可以用echo追加方式,但如果是很多行,那么单纯用echo追加的方式就显得愚蠢之极了!这个时候,就可以使用EOF结合cat命令进行行内容的追加了. 下面就对EOF的用法进行梳理:EOF是END Of File的缩写,表示自定义终止符.既然自定义,那么EOF就不是固定的,可以随意设置别名,在linux按ctrl-d就代表EOF.EOF一般会配合cat能够多行文本输出.其用法如下

谷歌拼音输入法最后一次更新是2013年,最近2年毫无动静,这个产品应该已经停了,不过这并不影响对它的使用,我一直喜欢它的简洁和稳定. 说不上来什么原因,忽然想起了摆弄摆弄谷歌拼音输入法的扩展特性(我经常会有这种不明原因地忽然想折腾点什么的状况).于是搜索到官方文档——“谷歌拼音输入法-扩展API开发指南”,粗略阅读了一番.考虑到因为某些不可抗拒的力量,这份文档不会很稳定的存在,所以自己整理一下,权当笔记. 扩展其实很简单,利用API,往谷歌拼音里注册自己写的函数,然后就可以在打字的时候调用了.扩

一.目录结构 二.Razor语法 代码块:@{},如:@{Html.Raw(“”);} @if(){} @switch(){} @for(){} @foreach(){} @while(){} @do{}while(){} 代码块内语句以分号结束 表达式或变量:以@开始,如:@User.Name或@(User.Name + “欢迎你”),@() 变量可以通过var来声明,且只能在代码块中,如:@{var abc=”aaa”;} 方法调用:以@开始,如:@Html.Encode(“”) 单行文本输

重定位运算符 >> 是追加内容> 是覆盖原有内容 1.EOF Shell中通常将EOF与 << 结合使用,表示后续的输入作为子命令或子Shell的输入,直到遇到EOF为止,再返回到主调Shell. 回顾一下< <的用法.当shell看到< <的时候,它就会知道下一个词(EOF)是一个分界符.在该分界符以后的内容都被当作输入,直到shell又看到该分界符(位于单独的一行).这个分界符可以是你所定义的任何字符串. 执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N

LOGFONT是Windows内部字体的逻辑结构,主要用于设置字体格式,其定义如下:typedef struct tagLOGFONTA{LONG lfHeight;LONG lfWidth;LONG lfEscapement;LONG lfOrientation;LONG lfWeight;BYTE lfItalic;BYTE lfUnderline;BYTE lfStrikeOut;BYTE lfCharSet;BYTE lfOutPrecision;BYTE lfClipPrecision

在平时的运维工作中,我们经常会碰到这样一个场景:执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N行内容.如果是少数的几行内容,还可以用echo追加方式,但如果是很多行,那么单纯用echo追加的方式就显得愚蠢之极了!这个时候,就可以使用EOF结合cat命令进行行内容的追加了. 下面就对EOF的用法进行梳理:EOF是END Of File的缩写,表示自定义终止符.既然自定义,那么EOF就不是固定的,可以随意设置别名,在linux按ctrl-d就代表EOF.EOF一般会配合cat能够多行文本输出.其用法如下

在平时的运维工作中,我们经常会碰到这样一个场景:执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N行内容.如果是少数的几行内容,还可以用echo追加方式,但如果是很多行,那么单纯用echo追加的方式就显得愚蠢之极了!这个时候,就可以使用EOF结合cat命令进行行内容的追加了. 下面就对EOF的用法进行梳理:EOF是END Of File的缩写,表示自定义终止符.既然自定义,那么EOF就不是固定的,可以随意设置别名,在linux按ctrl-d就代表EOF.EOF一般会配合cat能够多行文本输出.其用法如下

Windows的字体LOGFONT LOGFONT是Windows内部字体的逻辑结构,主要用于设置字体格式,其定义如下:typedef struct tagLOGFONTA{    LONG      lfHeight;    LONG      lfWidth;    LONG      lfEscapement;    LONG      lfOrientation;    LONG      lfWeight;    BYTE      lfItalic;    BYTE      lfU

linux下EOF写法梳理 - 散尽浮华 - 博客园 https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6257490.html 在平时的运维工作中,我们经常会碰到这样一个场景:执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N行内容.如果是少数的几行内容,还可以用echo追加方式,但如果是很多行,那么单纯用echo追加的方式就显得愚蠢之极了!这个时候,就可以使用EOF结合cat命令进行行内容的追加了. 下面就对EOF的用法进行梳理:EOF是END Of File的缩写,表示自定

复制文件夹下的所有文件到另一个文件夹下 cp ~/dirname/* ~/otherdirname 解压rar文件 PS:在liunx下原本是不支持rar文件的,需要安装liunx下的winrar版本 下载rar解压器:http://www.rarlab.com/download.htm wget http://www.rarsoft.com/rar/rarlinux-4.0.1.tar.gz //下载 .tar.gz cd rar make 看见下面这些信息就是安装成功了 mkdir -p /

示例均来自网络,附带有原始链接地址,自己练习整理发出,均测试可用 linux shell 基本语法 - 周学伟 - 博客园 https://www.cnblogs.com/zxouxuewei/p/6393092.html 变量声明和赋值 定义变量,等号左右不要有空格 通过export 变成全局变量 #!/bin/bash #a.sh a=666 b=hello g_user=root export g_user#全局变量 echo $a echo $b echo $g_user #调用 bas

1.awk command 1.1 Purpose 1: want to distinct and then count and sort by num 1.1.1 Command: cat result.txt|awk '{print $1}'|uniq -c|sort -k 1n Sort parameters: -k: sort by key (in this case column, pairs with -t) -n: sort as a number -r: reverse orde

关键词:EOF 在平时的运维工作中,我们经常会碰到这样一个场景:执行脚本的时候,需要往一个文件里自动输入N行内容.如果是少数的几行内容,还可以用echo追加方式,但如果是很多行,那么单纯用echo追加的方式就显得愚蠢之极了!这个时候,就可以使用EOF结合cat命令进行行内容的追加了. 下面就对EOF的用法进行梳理: EOF是END Of File的缩写,表示自定义终止符.既然自定义,那么EOF就不是固定的,可以随意设置别名,在linux按ctrl-d就代表EOF. EOF一般会配合cat能够多行

set -x # 执行指令前,先输出指令#set -o xtrace  # 与set -x效果一样 set -e 在"set -e"之后出现的代码,一旦出现了返回值非零,整个脚本就会立即退出.有的人喜欢使用这个参数,是出于保证代码安全性的考虑. 但有的时候,这种美好的初衷,也会导致严重的问题. dirname dirname命令去除文件名中的非目录部分,删除最后一个“/”后面的路径,显示父目录. [root@server80 ~]# dirname /root/minion.pem /

一.什么是softmax? 有一个数组S,其元素为Si ,那么vi 的softmax值,就是该元素的指数与所有元素指数和的比值.具体公式表示为: softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二.交叉熵损失函数 在估计损失时,尤其是概率上的损失,交叉熵损失函数更加常用.下面是交叉熵 当我们预测单个物体(即每个样本只有1个标签),y(i)为我们构造的向量,其分量不是0就是1,并且只有一个1(第y(i)个数为1).于是.交叉熵只关心对正确类别的预测概率,因为只要其值足够大,就可以确保分类结果正确.遇

一.线性回归 知识点记录 线性回归输出是一个连续值,因此适用于回归问题.如预测房屋价格.气温.销售额等连续值的问题.是单层神经网络. 线性判别模型 判别模型 性质:建模预测变量和观测变量之间的关系,亦称作条件模型 分类:确定性判别模型:y=fθ(x) 概率判别模型:pθ(y|x) 线性判别模型(linear regression) y=fθ(x)= θo +[(d,i=1),加和]θjxj = θTx   ,x= (x1,x2,x3,...,xd) 学习目标: 使预测值和真实值的距离越近越好, 

softmax和分类模型 内容包含: softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型   softmax的基本概念 分类问题一个简单的图像分类问题,输入图像的高和宽均为2像素,色彩为灰度.图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4.假设真实标签为狗.猫或者鸡,这些标签对应的离散值为y1,y2,y3.我们通

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类

softmax和分类模型 内容包含: softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题,输入图像的高和宽均为2像素,色彩为灰度. 图像中的4像素分别记为\(x_1, x_2, x_3, x_4\). 假设真实标签为狗.猫或者鸡,这些标签对应的离散值为

前言   本博客是长篇系列博客,旨在帮助想提升自己,突破技术瓶颈,但又苦于不知道如何进行系统学习从而提升自己的童鞋.笔者假设读者具有3-5年开发经验,java基础扎实,想突破自己的技术瓶颈,成为一位优秀的架构师,所谓java基础扎实,比如:   1.java语言三大特性.   2.java语言八大基本类型及其表示范围.   3.为什么float和double存在精度丢失?   4.publish/private/default/protected表示的范围?   5.static/final的用