概述
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如何在Linux系统下，使用Linux提供的网络接口，实现网络编程
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2021-12-24
nologin
nologin拒绝用户登录系统 补充说明nologin命令 可以实现礼貌地拒绝用户登录系统，同时给出信息。如果尝试以这类用户登录，就在log里添加记录，然后在终端输出This account is currently not available信息，就是这样。一般设置这样的帐号是给启动服务的账号所用的，这只是让服务启动起来，但是不能登录系统。 语法1nologin 实例Linux禁止用户登录： 禁止用户登录后，用户不能登录系统，但可以登录ftp、SAMBA等。我们在Linux下做系统维护的时候，希望个别用户或者所有用户不能登录系统，保证系统在维护期间正常运行。这个时候我们就要禁止用户登录。 1、禁止个别用户登录，比如禁止lynn用户登录。 1passwd -l lynn 这就话的意思是锁定lynn用户，这样该用户就不能登录了。 1passwd -u lynn 上面是对锁定的用户lynn进行解锁，用户可登录了。 2、我们通过修改/etc/passwd文件中用户登录的shell 1vi /etc/passwd 更改为： 1lynn:x:500:500::/ho...
2021-12-24
ntsysv
ntsysv集中管理系统的各种服务 补充说明ntsysv命令 提供了一个基于文本界面的菜单操作方式，集中管理系统不同的运行等级下的系统服务启动状态。在RedHat各个发行版，CentOS各个版本，都自带这个工具。它具有互动式操作界面，您可以轻易地利用方向键和空格键等，开启，关闭操作系统在每个执行等级中，所要执行的系统服务。 语法1ntsysv(选项) 选项12--leve：指定运行等级；--back：在互动式界面里，显示Back钮，而非cancel钮。 实例输入ntsysv命令后，出现一个交互式的管理菜单，如下： 1!ntsysv 使用空格键选择或者取消选项！
2020-07-07
2020.02.08-2020.02.24
文献整理——协同论 以后文献阅读的总结内容，在论文的批注上实现。论文阅读的知道内容，在项目或者论文查阅的地方实现。 1 协同查阅研究的内容 主要搞明白什么是组织，什么是协同，协同与组织的关系，实现协同的手段，协同过程的输入与输出，协同面向的对象，协同实现的目标。协同的具体过程，协同相关的算法。搞清楚以上问题，才可以开展后续的研究和文章的撰写。 在老板看来，协同策略，与协同算法是分开的。的确，由于你对协同这件事根本不了解，导致你现在的工作集中在哪些方面都不知道。你自己都不知道怎么分割。 你现在做的任务是，对组织协同进行了解，明白从哪些方面进行论述。协同是一个过程，这个过程可以有不同策略，每个策略可以用不同的协同算法来实现……即搞明白怎么描述。所谓的五种策略，很可能是这样的，基于节点负载的协同策略。基于**的协同策略。等等。 协同会面向很多领域，现在你需要总结各个不同的领域或者不同资料中关于协同的论述。 文献检索 中文关键词： 协同策略、协同方案、系统协同、协同系统、计算机协同、群体协同、组织协同、协同论（协同理论）、协同机制、多智能体、协同演化、协同优化、协同控制 协...
2021-08-21
面试总结
创建型单例模式：某个类只能有一个实例，提供一个全局的访问点。 简单工厂：一个工厂类根据传入的参量决定创建出那一种产品类的实例。 工厂方法：定义一个创建对象的接口，让子类决定实例化那个类。 抽象工厂：创建相关或依赖对象的家族，而无需明确指定具体类。 生成器模式：封装一个复杂对象的构建过程，并可以按步骤构造。 原型模式：通过复制现有的实例来创建新的实例。 结构型 这几个都很相似，实现方法基本一致。但是功能略微有区别，应用场景不太一样。 适配器模式：将一个类的方法接口转换成客户希望的另外一个接口。 为了适应某些接口。依赖当前对象，生成新的接口。 桥接模式：将抽象部分和它的实现部分分离，使它们都可以独立的变化。 与策略模式完全一致。接口与实现分离。 组合模式：将对象组合成树形结构以表示“”部分-整体“”的层次结构。 树节点的典型表示。但每个节点可以有自己不同的属性，可以是不同的子类。 装饰模式：动态的给对象添加新的功能。 动态添加功能。原来的接口不变。Python中的derector。想在工程中使用这个功能的。但是通过桥接模式、适配器模式两层结构也解决了问题。在服务提供端...
2021-05-09
82 API-torch.nn.functional
提供了函数化的 torch.nn 实现了各个算子层，每层包含相同的算子。 torch.nn.functional 实现了各个算子。每一层可以包含不同的算子，用来实现比torch.nn更加细致的运算。
2021-03-08
TensorFlow-code Swig
前端多语言编程环境与后端C++实现系统的通道归功于 Swig 的包装器 TensorFlow使用Bazel的构建工具，在系统编译之前启动Swig的代码生成过程，通过tensorflow.i自动生成了两个适配 (Wrapper)文件： pywrap_tensorflow_internal.py: 负责对接上层 Python 调用； pywrap_tensorflow_internal.cc: 负责对接下层 C API 调用。 pywrap_tensorflow_internal.py 模块被导入时，会加载_pywrap_tensorflow_internal.so动态链接库，它里面包含了所有运行时接口的符号。而pywrap_tensorflow_internal.cc中，则注册了一个函数符号表，实现Python接口和C接口的映射。运行时，就可以通过映射表，找到Python接口在C层的实现了。 https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/84103503
