模式转换: 编辑-->输入: i: 在当前光标所在字符的前面,转为输入模式: a: 在当前光标所在字符的后面,转为输入模式: o: 在当前光标所在行的下方,新建一行,并转为输入模式: I:在当前光标所在行的行首,转换为输入模式 A:在当前光标所在行的行尾,转换为输入模式 O:在当前光标所在行的上方,新建一行,并转为输入模式 输入-->编辑:ESC 编辑-->末行: : 末行-->编辑:  ESC, ESC #vi +3 /etc/......默认处于编辑模式 末行模式关闭文件: :…

参考网上的:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8854 import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile with tf.Session() as sess: model_filename ='PATH_TO_PB.pb' with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f: graph_def = tf…

有些时候拿到的lcd手册中关于芯片的时序使用的DE模式的,而imx6内核中使用的参数设置趋势HV模式,应此就需要将DE模式的参数转化为HV模式. 参考链接: https://community.nxp.com/docs/DOC-93617 http://blog.csdn.net/liuhuahan/article/details/44172719 HV模式内核中数据结构 struct fb_videomode { const char*name; /* optional */ u32refre…

转自 http://www.cnblogs.com/kungfupanda/archive/2013/04/24/3040785.html 不同机器内部对变量的字节存储顺序不同,有的采用大端模式(big-endian),有的采用小端模式(little-endian).大端模式是指高字节数据存放在低地址处,低字节数据放在高地址处.小端模式是指低字节数据存放在低地址处,高字节数据放在高地址处. 在网络上传输数据时,由于数据传输的两端可能对应不同的硬件平台,采用的存储字节顺序也可能不一致,因此 TCP…

不同机器内部对变量的字节存储顺序不同,有的采用大端模式(big-endian),有的采用小端模式(little-endian). 大端模式是指高字节数据存放在低地址处,低字节数据放在高地址处. 小端模式是指低字节数据存放在低地址处,高字节数据放在高地址处. 在网络上传输数据时,由于数据传输的两端可能对应不同的硬件平台,采用的存储字节顺序也可能不一致,因此 TCP/IP 协议规定了在网络上必须采用网络字节顺序(也就是大端模式) . 通过对大小端的存储原理分析可发现,对于 char 型数据,由于其只…

安装完paython成功之后,就必须了解一下:命令模式和python交互模式 1.我们输入  cmd  之后进入的运行环境就是命令模式 2.在命令模式下输入  python,看到>>>,进入的就是python交互模式(也可运行一个.py的文件,进入python交互模式) 3.在python交互模式下输入exit(),就可以退出,回到命令模式了 看完这个之后,发现这个还是很简单的.哈哈这里确实简单---后面就要开始难了------准备好自己的脑细胞吧!!…

1.最大可用性模式(Maximum Availability) 1)该模式提供了仅次于"最大保护模式"的数据保护能力: 2)要求至少一个物理备库收到重做日志后,主库的事务才能够提交: 3)主库找不到合适的备库写入时,主库不会关闭,而是临时降低到"最大性能模式"模式,直到问题得到处理: 4)优点:该模式可以在没有问题出现的情况下,保证备库没有数据丢失,是一种折中的方法: 5)缺点:在正常运行的过程中缺点是主库的性能受到诸多因素的影响. 2.最大性能模式(Maximum…

一.CSS显示模式​ 1.在HTML中HTML将所有的标签分为两类,分别是容器类和文本级.在CSS中CSS也将所有的标签分为两类,分别是块级元素和行内元素 2.什么是块级元素呢?什么是行内元素​? (1)块级元素会独占一行 (2)行内元素不会独占一行 3.块级元素 p  div  h  ul  ol  dl  li  dt  dd 行内元素 span  buis  stong  em  ins  del 4.记忆攻略:所有的容器级加上p标签都是块级元素:所有的文本级除了p标签,都是行内元素​.…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后,下一步就是根据Placement信息对Graph做切割,然后分发到不同的Device上去执行的过程了.在对Graph做切割时,为了保证跨Device执行的逻辑与切割前一致并保证原图中Node节点之间的依赖关系不受到破坏,不但需要插入Send.Recv通信节点对,还需要维护相对复杂的Control Edge.这些功能被设…

TensorFlow中的Session.Graph.operation.tensor…