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2025年6月9日
centos开启samba服务
摘要: Samba是一种用于在Linux和Windows之间共享文件和打印机的开源软件。通过配置Samba服务,CentOS系统可以充当文件服务器,使Windows客户端能够访问和共享资源。本文将详细介绍如何在CentOS上安装和配置Samba服务。 一、安装Samba 首先,我们需要在CentOS系统
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posted @ 2025-06-09 16:09 我是一只小小鸟~
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2025年6月5日
如何在centos中关闭swap分区
摘要: 在CentOS中,关闭交换分区(swap)可以通过几个步骤来实现,包括临时关闭swap和永久禁用swap。这些步骤可以帮助优化系统性能,特别是在配置某些应用程序时(如Kubernetes集群),可能需要关闭swap。本文将详细介绍如何在CentOS中关闭swap分区。 临时关闭swap分区 临时关闭
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posted @ 2025-06-05 10:40 我是一只小小鸟~
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2025年5月30日
纯css3单选框和复选框样式美化效果
摘要: 默认的html单选框和复选框样式十分单调,如果你想美化一下它们,这款纯css3单选框和复选框样式美化效果是个不错的选择。 预览 下载 HTML <div class="controls"> <h1>Check Boxes</h1> <input id='check-1' type="checkbox
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posted @ 2025-05-30 15:48 我是一只小小鸟~
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2025年5月28日
php实现一个简单的MySQL分页
摘要: 分页是Web应用中常见的功能,尤其是当需要展示大量数据时,通过分页可以有效地提升用户体验和减少服务器负担。本文将介绍如何使用PHP实现一个简单的MySQL分页功能。 一、数据库准备 首先,确保你已经准备好了一个MySQL数据库和相应的数据表。假设我们有一个名为 articles的数据表,用于存储文章
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posted @ 2025-05-28 10:53 我是一只小小鸟~
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2025年5月25日
基于MATLAB实现传统谱减法以及两种改进的谱减法(增益函数谱减法、多带谱减法)的语音增强
摘要: 基于MATLAB实现传统谱减法以及两种改进的谱减法(增益函数谱减法、多带谱减法)的语音增强代码示例: 传统谱减法 function enhanced = traditional_spectral_subtraction(noisy, fs, wlen, inc, NIS, a, b) % 参数说明:
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posted @ 2025-05-25 15:19 我是一只小小鸟~
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2025年5月24日
laravel中模型中$fillable的用法
摘要: 在Laravel框架中,$fillable 属性在模型(Model)中扮演着至关重要的角色。它是Laravel Eloquent ORM系统提供的一个安全特性,用于防止所谓的“批量赋值漏洞”(Mass Assignment Vulnerability)。本文将深入探讨 $fillable的用途、如何
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posted @ 2025-05-24 17:13 我是一只小小鸟~
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2025年5月23日
Docker Swarm、Docker Stack和Portainer的使用
摘要: Docker Swarm、Docker Stack 和 Portainer 是 Docker 生态系统中三种重要的工具,用于容器编排和管理。本文将深入介绍这三种工具的使用方法,帮助您高效地管理和部署容器化应用。 Docker Swarm 概述 Docker Swarm 是 Docker 的原生集群管
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posted @ 2025-05-23 16:47 我是一只小小鸟~
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2025年5月19日
Python 列表 List 切分(超详细)
摘要: 列表(List)是Python中最常用的数据结构之一,经常需要对列表进行切分操作,以实现数据的分割、组合等功能。本文将详细介绍Python中列表切分的各种方法,包括基本的切片操作、高级切分技巧以及实际应用场景。 一、列表切片的基本用法 Python中的列表切片(Slicing)是一种强大的工具,用于
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posted @ 2025-05-19 12:07 我是一只小小鸟~
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详解三种常用标准化:Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm
摘要: 在深度学习中,标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法:Batch Normalization(批量标准化)、Layer Normalization(层标准化)和 RMS Normalization(RMS标准化),并对其原理、实现和应用场景进行深入分
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posted @ 2025-05-19 10:58 我是一只小小鸟~
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2025年5月15日
3维压缩感知重构算法
摘要: 三维压缩感知重构算法通过利用信号在变换域中的稀疏性,从少量测量值中恢复原始信号。其核心要素包括稀疏表示、测量矩阵设计和高效重构算法。 1. 三维稀疏表示 变换基选择:采用三维稀疏变换基,如三维小波变换、三维DCT或张量分解(如Tucker分解、CP分解),将信号投影到稀疏域。 混合正则化:结合不同稀
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posted @ 2025-05-15 10:38 我是一只小小鸟~
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