习惯了Windows图形界面的配置，但是如果想继续进深在技术领域里，那命令是必须要面对的。Netsh是Windows网络图形配置的的命令方式，此命令可以完成图形界面的任何配置，我认为是这样的，功能很强大，也可以实现远程的配置。在这里只是介绍一个很小的功能，对于平时网络排错，我认为还是很有用的。netsh diag>show test此命令可以Ping网关IP，DNS，网卡
原创
2013-07-10 15:08:04
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函数diagonal()用于返回数组(也可称为矩阵)的对角线元素。在Numpy库中函数diag()也可用于返回数组的对角线元素，那么二者有什么区别呢？我们先看二者的原型：函数diag()的原型如下：diag(v[, k])函数diag()的原型如下：diagonal(a[, offset, axis1, axis2])diag()的参数k和diagonal()的参数offset的作用相同，都用于控
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2023-11-29 00:26:43
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# PyTorch中的对角矩阵与实例解析
在深度学习和科学计算中，矩阵运算是一个非常重要的概念。而在众多的矩阵操作中，对角矩阵的操作往往是最为常见的之一。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具来操作各种类型的矩阵，特别是对角矩阵。本文将详细介绍PyTorch中的`diag`函数，并通过代码示例加深理解。
## 对角矩阵的概念
对角矩阵是一种特殊的方阵，除了主对角线上的元素
原创
2024-09-17 05:03:01
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# Android Diag 指令实现指南
欢迎进入 Android 开发的世界。本文将带领你了解如何使用 Android Diag 指令来进行诊断测试。通过这篇文章，你将能够掌握整个流程，从初始化环境到代码实现，完成 Android Diag 指令的调用。
## 流程概述
首先，我们来看一下实现 Android Diag 指令的大致流程。这里是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 06:50:08
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oracle 给的回复是Diag background process will write to trace file in the background dump destination henc
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2023-05-24 14:14:43
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Numpy模块导入import numpy as np创建通过Python列表直接传入1层，2层嵌套列表，变为1维，2维数组a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])通常，我们无法事先知道数组元素的具体值，但是数组大小是已知的。 这时可以用下面几种方法生成数组。zeros 函数生成元素全部为0的数组
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2023-12-10 22:16:51
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线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
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2023-06-23 10:42:30
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poky/meta-qti-bsp/recipes-android/adb/adbd_git.bbvendor/qcom/proprietary/coretech-config-vendor/diag/include/diagcmd.h你项目里有这个文件吗？不不不，我的意思了那些，头文件还是找不着: 在app_proc/system/core/adb/adb_utils.CPP里包
原创
2023-06-08 09:49:53
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np.ones()numpy.zero()和ones一样，只不过一个生成都为1的矩阵，一个都为0在官方的API文档中，对于np.ones的叙述如下：numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None)通俗理解就是：shape参数产生一个什么形状的numpy矩阵np.ones(5)这就是一个一行五列的矩阵np.ones((2,3)) 这就是一个
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2023-07-04 21:16:24
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NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。实例import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print (np.sin(a*np.pi/1
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2023-07-03 20:22:35
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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一.用于数组的文件输入输出1.将数组以二进制格式保存到磁盘np.save和np.load是读写磁盘数据的两个主要函数。默认情况下，数组是一未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。arr=np.arange(10)
np.save('some_arr',arr) #np.save将数组保存到磁盘，文件名为some_arr.npy
print(np.load('some_a
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2023-06-26 10:36:09
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Oracle的目录结构 文章目录Oracle的目录结构1. admin目录2. cfgtoologs目录3. Checkpoints目录4. diag目录5. flash_recovery_area(闪回区)目录6. oradata目录7. product目录系统用户介绍sys用户system用户sys和system在登录时候的区别scott用户scott用户前一章: [数据库的安装和卸载]()后
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2024-07-04 21:33:03
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在高通Fastmmi模式中增强交互方式背景由于之前工厂抱怨 FCT模式不好用。之前的FCT测试是这样子的：PCBA上夹具，连接USB。同时，使用上位机程序（ATE）发送指令，人工判断结果以后，发送结果；以及下一条测试指令的情况。可见，测试一条指令所需的交互次数很多。现在要求减少AT指令的交互测试，思路有2种：1、做成自动化的，不再人工发送指令2、通过现有的功能（例如按键）实现模拟点击确认交互方式的
1、数组的拼接和裁剪t.clip(10,20)把小于10的替换成10，大于20的替换成20竖直拼接，通俗讲就是一个数组在上面，另一个数组在其下面水平拼接，通俗讲就是一个数组在左边，另一个数组在其右边np.vbstack(竖直拼接）,np.hstack(水平拼接）###数组的拼接
import numpy as np
t1=np.arange(12).resh
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2023-11-25 18:33:11
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http://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e25494/diag.htm#ADMIN13025ADR(Automatic Diagnostic Repository) Directory structure for a Database Instance 通过V$DIAG_INFO视图查看ADR分布位置信息：SELECT *&
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2015-03-23 13:15:35
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# Python中使用numpy库实现push操作
## 概述
在Python中，numpy（Numerical Python的缩写）是一个用于进行科学计算的库，它提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。本文将教会刚入行的小白如何使用numpy库实现push操作。
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
pie
title 整体流程
"导
原创
2023-12-10 09:01:28
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# Python中的N皇后问题解析
## 引言
N皇后问题是一个经典的组合优化问题。问题描述是：在一个N×N的棋盘上，放置N个皇后，使得它们互不攻击。换句话说，任何两个皇后不能在同一行、同一列或同一对角线上。这是一个经典的递归和回溯问题，广泛应用于算法和数据结构的学习中。
## 问题背景
N皇后问题由著名数学家约翰·霍普克罗夫特首次提出，并在计算机科学领域中被用作算法测试标准。解决这个问题
# 科普文章：Python中NumPy库的拼接操作
## 概述
在Python中，NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于科学计算的强大库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy中的拼接操作允许我们将多个数组按照指定的轴进行合并，并创建一个新的数组。
本文将介绍NumPy中的拼接操作，包括拼接的概念、拼接的类型、拼接的应用场景，并给出相应的代码
原创
2023-11-10 10:56:00
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# 如何在 Python 中释放 NumPy 数组的内存
在进行数据分析或科学计算时，NumPy 是一个非常流行且强大的数组计算库，但有时我们需要释放不再使用的 NumPy 数组所占用的内存。本文将引导你逐步完成这一过程，从理解数组的内存管理到编写代码来释放内存。
## 主要内容流程
以下是实现“释放 NumPy”内存的步骤流程：
| 步骤 | 说明
