2017 年 6月随笔档案 - 未雨愁眸

Effective Java（一）—— 创建和销毁对象

摘要：在客户端（调用端）获取自身实例的方法：公有的构造器；类的静态工厂方法；1. 使用静态工厂方法代替构造器Boolean 是对基本类型 boolean 的包装类；public final class Boolean implements ... { public s... 阅读全文

posted @ 2017-06-29 16:53 未雨愁眸阅读(135) 评论(0) 推荐(0)

自己定义CNN网络模型并使用caffe训练

摘要：caffe自带的例子中对mnist手写体数字训练使用的卷积神经网络是在lenet_train_test.prototxt中定义的，隐含层包含了2个卷积层，2个池化层，2个全连接层，1个激活函数层。网络结构如下：这里尝试修改一下lenet_train_test.prot... 阅读全文

posted @ 2017-06-28 23:55 未雨愁眸阅读(194) 评论(0) 推荐(0)

caffe中lenet_train_test.prototxt配置文件注解

摘要：caffe框架下的lenet.prototxt定义了一个广义上的LeNet模型，对MNIST数据库进行训练实际使用的是lenet_train_test.prototxt模型。lenet_train_test.prototxt模型定义了一个包含2个卷积层，2个池化层，2... 阅读全文

posted @ 2017-06-28 20:59 未雨愁眸阅读(157) 评论(0) 推荐(0)

caffe中lenet_solver.prototxt配置文件注解

摘要：caffe框架自带的例子mnist里有一个lenet_solver.prototxt文件，这个文件是具体的训练网络的引入文件，定义了CNN网络架构之外的一些基础参数，如总的迭代次数、测试间隔、基础学习率、基础学习率的更新策略、训练平台（GPU或CPU）等。# The ... 阅读全文

posted @ 2017-06-28 20:04 未雨愁眸阅读(233) 评论(0) 推荐(0)

caffe中LetNet-5卷积神经网络模型文件lenet.prototxt理解

摘要：caffe在 .\examples\mnist文件夹下有一个 lenet.prototxt文件，这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型，对这个模型文件逐段分解一下。name: "LeNet" //网络的名称是LeNetlayer { ... 阅读全文

posted @ 2017-06-28 00:26 未雨愁眸阅读(241) 评论(0) 推荐(0)

卷积神经网络CNN

摘要：CNN综述卷积神经网络CNN是对BP神经网络的改进，与BP一样，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置，卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。CNN相邻层之间的神经单元也并不是全连接，而是... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 23:03 未雨愁眸阅读(354) 评论(0) 推荐(0)

子文件夹的遍历（python、matlab）

摘要：1. python使用 os.listdir：Python Tricks（九）—— 递归遍历目录下所有文件使用 os.walk： os.walk返回的是生成器（Generator），需迭代访问；进一步，生成器中的单个元素是dirpath, dirnames, file... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 21:59 未雨愁眸阅读(472) 评论(0) 推荐(0)

windows 快捷调用

摘要：win + x：系统常用管理工具；win + r，或者按下 windows 键，在输入框中输入：services.msc：服务管理；diskmgmt.msc：磁盘管理； devmgmt.msc：设备管理；这些文件（命令）的路径在：C:\Windows\System32... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 20:22 未雨愁眸阅读(120) 评论(0) 推荐(0)

Windows PE 工具

摘要：通过大白菜、老毛桃等装机软件，然后制作 U 盘启动工具，1. 什么是 windows pe 工具PE（Preinstall Environment），Win pe 全称 Windows Preinstall Environment，是一个用于 Windows 安装准备... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 19:58 未雨愁眸阅读(731) 评论(0) 推荐(0)

面向对象（OOP）五大基本原则

摘要：书单《Object-Oriented Analysis & Design with Application》：Grady Booch，下载地址：object-oriented-analysis-and-design-with-applications-2nd-ed... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 08:42 未雨愁眸阅读(730) 评论(0) 推荐(0)

图像几何变换（geometric transformation）

摘要：1. imwarpB = imwarp(A,tform)demoI = imread('cameraman.tif');tform = affine2d([1 0 0; .5 1 0; 0 0 1]); % x ⇒ x+0.5*y % y ⇒ yJ = i... 阅读全文

posted @ 2017-06-27 08:25 未雨愁眸阅读(736) 评论(0) 推荐(0)

BP神经网络模型及梯度下降法

摘要：BP（Back Propagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种... 阅读全文

posted @ 2017-06-26 23:45 未雨愁眸阅读(2753) 评论(0) 推荐(1)

人工神经元模型及常见激活函数

摘要：人工神经元模型生物学上神经元通常由细胞体，细胞核，树突和轴突构成。树突用来接收其他神经元传导过来的信号，一个神经元有多个树突；细胞核是神经元中的核心模块，用来处理所有的传入信号；轴突是输出信号的单元，它有很多个轴突末梢，可以给其它神经元的树突传递信号。人工神经元的模型... 阅读全文

posted @ 2017-06-26 21:47 未雨愁眸阅读(1419) 评论(0) 推荐(0)

Python: PS 滤镜--高反差保留 (High pass)

摘要：本文用 Python 实现 PS 滤镜中的高反差保留特效，具体的算法原理和图像效果可以参考之前的博客：http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/25492391import matplotlib.pyplo... 阅读全文

posted @ 2017-06-25 12:07 未雨愁眸阅读(1128) 评论(0) 推荐(0)

Python: PS 滤镜--碎片特效

摘要：本文用 Python 实现 PS 滤镜中的碎片特效，这个特效简单来说就是将图像在上，下，左，右四个方向做平移，然后将四个方向的平移的图像叠加起来做平均。具体的效果图可以参考之前的博客http://blog.csdn.net/matrix_space/article... 阅读全文

posted @ 2017-06-25 12:06 未雨愁眸阅读(315) 评论(0) 推荐(0)

Python: PS 图像调整--颜色梯度

摘要：本文用 Python 实现 PS 中的色彩图，可以看到颜色的各种渐变，具体的效果可以参考以前的博客：http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46906849和之前的程序相比，这里利用矩阵的运算替代了 for ... 阅读全文

posted @ 2017-06-25 12:04 未雨愁眸阅读(495) 评论(0) 推荐(0)

Windows下使用python绘制caffe中.prototxt网络结构数据可视化

摘要：准备工具：1. 已编译好的pycaffe2. Anaconda（python2.7）3. graphviz4. pydot 1. graphviz安装graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的绘图工具，它可以很方便绘制结构化的图形网络，支持多种格式输出，如各种常见的... 阅读全文

posted @ 2017-06-24 21:22 未雨愁眸阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

文艺评论与文艺理论（当代文学、当代作家）

摘要：0. 常识矛盾即沈雁冰；1. 作家与作品一切作品都是作家的自序体。—— 郁达夫；（不然他何以理解和描写的那么真实细致呢）阅读全文

posted @ 2017-06-24 20:23 未雨愁眸阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

神经网络浅讲：从神经元到深度学习

摘要：神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的... 阅读全文

posted @ 2017-06-24 06:14 未雨愁眸阅读(236) 评论(0) 推荐(0)

Windows10+VS2013+caffe+Python2.7+CUDA8.0 部署配置

摘要：所需环境工具：1. Windows 102. VS20133. Windows版本的caffe工具包，地址：https://github.com/Microsoft/caffe4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包，地址： https://mirr... 阅读全文

posted @ 2017-06-23 21:32 未雨愁眸阅读(336) 评论(0) 推荐(0)

使用OpenCV把二进制mnist数据集转换为图片

摘要：mnist数据集是以二进制形式保存的，这里借助OpenCV把mnist数据集转换成图片格式。转换程序如下：#include #include #include #include #include using namespace cv;using n... 阅读全文

posted @ 2017-06-21 23:11 未雨愁眸阅读(947) 评论(0) 推荐(0)

使用caffemodel模型（由mnist训练）测试单张手写数字样本

摘要：caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理，可以反馈识别率，但是看不到单张样本的识别效果，这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字，然后使用caffemodel模型识别。1. 打开画图工具，设置画板宽高为28*28，然后分别画出0~9的数字，... 阅读全文

posted @ 2017-06-21 20:56 未雨愁眸阅读(441) 评论(0) 推荐(0)

Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

摘要：1. MNIST数据集介绍MNIST是一个手写数字数据库，样本收集的是美国中学生手写样本，比较符合实际情况，大体上样本是这样的：MNIST数据库有以下特性：包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集；分4部分，分别是一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图... 阅读全文

posted @ 2017-06-21 02:30 未雨愁眸阅读(438) 评论(0) 推荐(0)

Windows下VS2013+Caffe无GPU配置

摘要：Windows版本的caffe工具包下载地址：点击打开链接1. 将下载的caffe-master.zip解压到 D:\Software\Caffe 文件夹下，把 D:\Software\Caffe\caffe-master\windows 文件夹下的 Common... 阅读全文

posted @ 2017-06-20 00:36 未雨愁眸阅读(251) 评论(0) 推荐(0)

Windows下Python2.7配置OpenCV2.4.10

摘要：所需文件：1 Python2.7.13 链接： https://www.python.org/downloads/release/python-2713/ 这里选Windows 64位的安装包。2 pip9.0.1 链接： https://pypi.p... 阅读全文

posted @ 2017-06-19 20:37 未雨愁眸阅读(440) 评论(0) 推荐(0)

matlab subplot（figure）如何设置使得图像最终显示出来不一样大小

摘要：1. 问题描述figuresubplot(1, 2, 1), imshow(A)subplot(1, 2, 2), imshow(B)无论 A 和 B 的 size 是否一致，最终显示出来的 figure 中的两幅图像大小都是相同的。2. 原因及解决之所以第二个图看起... 阅读全文

posted @ 2017-06-16 20:55 未雨愁眸阅读(4066) 评论(0) 推荐(0)

matlab2017a doc 关联注册码

摘要：在 matlab 2017a 的命令行界面，输入doc **查看相关函数的帮助文档时，必须要关联注册码才可使用。这种显然是在网络连接状况下给出的提示，也即主机处在网络连接状态，试图默认查找的网络中的说明文档。解决方法也很简单，只需在首选项（preference）进行一... 阅读全文

posted @ 2017-06-16 20:04 未雨愁眸阅读(197) 评论(0) 推荐(0)

远程登录工具 —— filezilla（FTP vs. SFTP）、xshell、secureCRT

摘要：filezilla：是一个免费开源的 FTP 软件，分为客户端版本和服务器版本，具备所有的 FTP 软件功能。支持的协议：FTP & SFTP（Secure File Transfer Protocol），xshell：是一个强大的安全终端模拟软件，它支持 SSH... 阅读全文

posted @ 2017-06-16 19:29 未雨愁眸阅读(2818) 评论(0) 推荐(0)

LBP（Local Binary Patterns）局部二进制模式

摘要：1. LBP 用于人脸识别为了预测每个像素属于哪个脸部器官（眼睛、鼻子、嘴、头发），通常的作法是在该像素周围取一个小的区域，提取纹理特征（例如局部二值模式），再基于该特征利用支持向量机等浅层模型分类。因为局部区域包含信息量有限，往往产生分类错误，因此要对分割后的图像加... 阅读全文

posted @ 2017-06-15 23:22 未雨愁眸阅读(394) 评论(0) 推荐(0)

R语言写简单线性回归

摘要：library(MASS) library(ISLR)lm.fit <- lm（medv~lstat,data=Boston) attach(Boston) lm.fit = lm(medv~lstat) summary(lm.fit) coef(lm.fit) co... 阅读全文

posted @ 2017-06-15 09:55 未雨愁眸阅读(474) 评论(0) 推荐(0)

利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【Github更新！！！】（三）

摘要：前言对前面的东西更新了一下。地方包括： 1、GUI的更新，更友好的用户界面 2、支持用手直接画车辆区域，并且识别出来 3、将proposal、detect、fine-grained classification三个步骤分离 4、在传入Classification Ne... 阅读全文

posted @ 2017-06-13 19:30 未雨愁眸阅读(1508) 评论(1) 推荐(0)

magnify.m —— 图像局部放大镜工具函数

摘要：magnify.m 函数下载地址：magnify - File Exchange - MATLAB Central；magnify.m 函数在执行时，是一种交互式处理。简单演示如下：clear, clc% 加载图像到内存，如读取matlab自带的图像，并将其显示出来... 阅读全文

posted @ 2017-06-13 09:48 未雨愁眸阅读(2446) 评论(0) 推荐(0)

【读书笔记】 —— 公平与正义

摘要：罗尔斯：约翰·罗尔斯（1921年2月21日－2002年11月24日）罗尔斯是卢梭的学生，社会契约论的当代发扬光大者；1. 正义论（ A Theory of Justice）无知之幕：Veil of ignorance，在人们商量给予一个社会或一个组织里的不同角色的... 阅读全文

posted @ 2017-06-12 22:21 未雨愁眸阅读(154) 评论(0) 推荐(0)

Python: PS 图像调整--黑白

摘要：本文用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白，PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图，而是做了非常精细的处理，具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客:http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/2... 阅读全文

posted @ 2017-06-11 17:03 未雨愁眸阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

左传 —— 春秋左氏传

摘要：0. 世系鲁公伯禽（周公旦之子，周公，名旦，周文王姬昌四子）考公，炀公，幽公，魏公，厉公，献公，真公，武公；懿公，鲁公伯御/鲁废公，鲁孝公，鲁惠公，鲁隐公，鲁桓公鲁庄公，鲁闵公，鲁釐公(鲁僖公)，鲁文公，鲁宣公，鲁成公，鲁襄公，鲁昭公，鲁定公鲁哀公，鲁悼公，鲁元公，鲁... 阅读全文

posted @ 2017-06-11 10:58 未雨愁眸阅读(915) 评论(0) 推荐(0)

制作 Gif 工具

摘要：ScreenToGif：非常小，非常强大；从此可以十分方便地从视频中抠 gif 出来了；以及制作一些教学类小 gif，插入到网页中；丰富的编辑功能：插入文本，插入标题，插入图像等；下载地址：官方主页百度网盘下载地址阅读全文

posted @ 2017-06-09 19:28 未雨愁眸阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

visual studio code（vscode）的使用（快捷键）

摘要：Visual Studio Code初探vscode 是一种可运行于 OS X，Windows 和 Linux 之上的免费跨平台编辑器；1. 快捷键ctrl + `：调出（对于 windows 即是 cmd 命令行界面）终端；ctrl + shift + x：进入插件... 阅读全文

posted @ 2017-06-09 19:24 未雨愁眸阅读(419) 评论(0) 推荐(0)

软件架构选择与架构选择

摘要：插件化架构： Atom1. 数据与控制分立负责文件传输的 ftp 协议，控制链路：TCP 端口 20；数据链路：TCP 端口 21；2. 软件系统的网络架构单中心；多中心；分布式；3. 分层一个移动app（应用）的三层架构：移动应用前端；后台业务处理；数据持久化； ... 阅读全文

posted @ 2017-06-09 19:00 未雨愁眸阅读(250) 评论(0) 推荐(0)

从有线通信到无线通信

摘要：有线通信方式：同轴电缆光纤（一种大容量高速率的有线通信）1. 空中接口（Air Interface）无线通信与有线通信的最大区别在于空口，而这恰在于空口（空中接口）的频率资源十分稀缺；无线通信是移动通信的必要条件；为了尽可能多地让多个手机利用同一频段，无线通信设计... 阅读全文

posted @ 2017-06-09 11:34 未雨愁眸阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

SSL 延迟与 Http、Https

摘要：SSL延迟有多大？1. 基本概念ssl 协议由网景公司（Netscape）设计，由此网络链接从 http 逐步走向更为安全的 https 加密链接模式。HTTPs 链接和 HTTP 链接都建立在 TCP 协议之上，而三次握手是 TCP 协议实现的重要环节。三次握手（h... 阅读全文

posted @ 2017-06-08 20:41 未雨愁眸阅读(436) 评论(0) 推荐(0)

word 的使用 —— 分页符与分节符

摘要：节的概念：节定义了一些格式，如页边距、页面的方向、页眉和页脚，以及页码的顺序。分节符是指为表示节的结尾插入的标记。分节符的作用：分节符起着分隔其前后文本格式的作用，如果删除了某个分节符，它前面的文字会合并到后面的节中，并且采用后者的格式设置。通常情况下，分节符只能在... 阅读全文

posted @ 2017-06-08 18:47 未雨愁眸阅读(2908) 评论(0) 推荐(0)

人生之清单（list of life）

摘要：人生要走走停停，想想记记，修修改改，再向前走。国家工程，公平正义，一腔热血，都很容易燃起来，热血起来。1. 没得选，有得选，怎么办没得选原生家庭，自己怎么生，怎样的父母；遇见谁，会有怎样的对白；在假期之旅途，在人生之旅途；梦，潜意识深处的梦；有得选：这一天几... 阅读全文

posted @ 2017-06-08 18:25 未雨愁眸阅读(762) 评论(0) 推荐(0)

grpc编译错误解决

摘要：berli@berli-VirtualBox:~/grpc$ make[MAKE] Generating cache.mk[C] Compiling src/core/lib/security/credentials/jwt/jwt_verifier... 阅读全文

posted @ 2017-06-07 19:13 未雨愁眸阅读(823) 评论(0) 推荐(0)

windows tensorflow 版本与升级

摘要：tensorflow 的版本在 1.1.0/1.2.0 之后 api 迎来重大变化，有必要将版本升级到最新的 1.1.0 以上。1. 使用 upgradeCPU：pip3 install –upgrade tensorflowGPU：pip3 install –upg... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 23:48 未雨愁眸阅读(726) 评论(0) 推荐(0)

PermissionError: [Errno 13] in python

摘要：出现该错误，首先尝试以管理员身份运行 cmd.exe 程序，然后关闭所有的与 python 相关的进程。1. open 打开一个文件夹（目录），而不是文件这一错误一般发生在使用 open函数对文件打开，进行读写操作时，PermissionError: [Errno 1... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 23:32 未雨愁眸阅读(2676) 评论(0) 推荐(0)

概率编程语言（Probabilistic Programming Languages）库 —— edward

摘要：注意：tensorflow api 在 1.1.0 以后迎来重大变化，edward 的稳定版依赖于 tensorflow 1.1.0。edward是一个支持概率建模、推断的 Python 第三方库，官网地址：A library for probabilistic mo... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 23:19 未雨愁眸阅读(670) 评论(0) 推荐(0)

Process Monitor —— 程序（文件和注册表）监控

摘要：下载地址：Process Monitor v3.33通过追踪 Process Monitor 的日志，我们可以确认某程序的行为；阅读全文

posted @ 2017-06-06 22:49 未雨愁眸阅读(713) 评论(0) 推荐(0)

正则表达式 Tricks

摘要：*：0 或多个？：任意一个[list]：a[xyz]b，a 与 b 之间必须也只能有一个字符，但只能是 x/y/z，也即：axb, ayb, azb[!list]：匹配除 list 中的任意单一字符，a[!0-9]b，a与b 之间必须也只能有一个字符，但不能是阿拉伯... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 22:23 未雨愁眸阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

学习 shell —— 创建序列数组

摘要：list/array1. seq 方法创建基本用法：$ a_num_seq = ($seq 5)$ echo $a_num_seq1 2 3 4 5a_num_seq 得到是字符串，不同之处以空格分隔开。在linux 里面，可以把它看作是 list. 可以通过for…... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 17:21 未雨愁眸阅读(530) 评论(0) 推荐(0)

Rapidjson的简单使用示例

摘要：很早就想用用Markdown了，一直没机会。今天就来试一下先放个目录:Rapidjson的简单使用示例rapidjson官方教程本示例所用环境示例代码与注释rapidjson官方教程如果要想深入学习rapidjson工具，官方文档肯定是必须看一看的。官方教程里面的讲解... 阅读全文

posted @ 2017-06-06 09:54 未雨愁眸阅读(2887) 评论(1) 推荐(0)

pandas 下的 one hot encoder 及 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别

摘要：sklearn.preprocessing 下除了提供 OneHotEncoder 还提供 LabelEncoder（简单地将 categorical labels 转换为不同的数字）；1. 简单区别Panda’s get_dummies vs. Sklearn’s ... 阅读全文

posted @ 2017-06-05 19:17 未雨愁眸阅读(605) 评论(0) 推荐(0)

Linux 内核源码（kernel source）

摘要：查看内核的发行版：uname -r（--kernel-release）$ uname -r4.4.0-78-generic内核源码所在的位置：/usr/src$ cd /usr/src$ lldrwxr-xr-x 8 root root 4096 May 21 04... 阅读全文

posted @ 2017-06-05 12:39 未雨愁眸阅读(2243) 评论(0) 推荐(0)

Linux 磁盘管理

摘要：0. LBA（Logical Block Address）每个盘面上同心圆的周长不一样，如果按照每个磁道拥有相同数量的扇区，那么靠近盘面外围的磁道密度肯定比内圈更加稀疏。显然这样是十分浪费空间的，但是如果不同的磁道扇区数不同，计算起来就十分麻烦。为了屏蔽这些复杂的硬件... 阅读全文

posted @ 2017-06-04 22:14 未雨愁眸阅读(221) 评论(0) 推荐(0)

linux 不常用命令及命令组合

摘要：lsof：list open files， sudo lsof | grep deleted：则列出虽然被删除，但还处于打开状态的文件。注意，这些文件占用的空间，只有在这些文件关闭时，才会被释放。md5sum：获得文件的 md5，以检查下载的文件是否正确； sha2... 阅读全文

posted @ 2017-06-04 21:52 未雨愁眸阅读(195) 评论(0) 推荐(0)

中英文对照 —— 数学分析

摘要：differential function：可微函数； y=|x|（absolute value 绝对值函数）在 x=0 处便不可微；continuously differentiable：连续可微函数；integral function：可积函数； ... 阅读全文

posted @ 2017-06-04 12:12 未雨愁眸阅读(500) 评论(0) 推荐(0)

assert 的理解

摘要：assert 可以实现如下功能：保证参数之间的大小等约束关系；函数执行过程中得到的中间结果是否符合预期；def gen_batch(batch_size, skip_window, num_skips): assert batch_size % num_skip... 阅读全文

posted @ 2017-06-03 19:01 未雨愁眸阅读(381) 评论(0) 推荐(0)

字典（dictionary）与映射（map）

摘要：1. 字典：key-value 键值对反转字典：reverse_dict = dict(zip(D.values(), D.keys())) 前提要保证 D 的 value 不会出现重复，因为字典反转后，原来的 value 作为现在的 key，必须保持其唯一性； ... 阅读全文

posted @ 2017-06-03 18:35 未雨愁眸阅读(2526) 评论(0) 推荐(0)

windows “文件大小”与“占用空间”、文件系统与文件拷贝

摘要：0. 文件大小与占用空间“文件大小”和“占用空间”的差别首先需要明确的是，“文件大小”代表着文件的真实大小（文件内容实际包含的全部字节数），“占用空间”往往略大于“ 文件大小”，如下图所示： “占用空间”表示为计算机磁盘为存储该文件，所需分配的存储空间，显然“占用空... 阅读全文

posted @ 2017-06-03 17:38 未雨愁眸阅读(1820) 评论(0) 推荐(0)

文言的理解 —— 名词篇

摘要：0. 时间与季节春：孟春、仲春、季春；（同样地对夏秋冬）兄弟姊妹间的排行；伯仲叔季，也叫，孟仲叔季；1. 道路与交通旃 zhān，古代一种赤色曲柄的旗。辊（gǔn）：轴也；衢：大路，四通八达的道路：通～。天衢：天空广阔，任意通行，如世之广衢，故称天衢。陉：xíng... 阅读全文

posted @ 2017-06-03 16:40 未雨愁眸阅读(418) 评论(0) 推荐(0)

Armbian hostname and WiFi configuration

摘要：In previous post i have described installation of Armbian on Orange Pi PC Plus. Now is the time for some initial configuration (hostna... 阅读全文

posted @ 2017-06-02 11:56 未雨愁眸阅读(245) 评论(0) 推荐(0)

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