配置Docker镜像加速: 1.双击,开启default 2.开启后执行下面的命令修改profile文件: sudo vi /var/lib/boot2docker/profile 打开文件之后,敲下i (insert)进入插入模式,然后执行第3步. 3.在–label provider=virtualbox的下一行添加.(可以选择下面列出的加速地址之一) --registry-mirror http://aad0405c.m.daocloud.io 添加完成之后,按一下ESC,进入命令模式,按

在使用电脑的过程中你肯定有这样的抱怨吧!电脑为什么越来越慢?C盘为什么越来越小?我们都非常清楚:C盘剩余空间量的大小,很大程度上决定着我们在使用电脑的过程中程序运行的速度.随着电脑软件越装越多,尽管我们把非系统的软件安装在其他磁盘上了,但是即使是这样仍然还是不能阻止电脑的C盘剩余空间越来越小. 原因有以下几点: 1.使用浏览器时的缓存文件.     2.系统的内存转储文件 .       3.缩略图的缓存还有我们使用软件时的许多缓存文件 定期的磁盘碎片整理和垃圾清理是必要的,但还有一个非常重要的

  virtualbox导入vdi文件时出现下面的问题: 打开hard disk D:\software\GT5.0.0.vdi 失败 Cannot register the hard disk 'D:\software\GT5.0.0.vdi' with UUID {jfldk-fdjklf-sljk-fdjl-fdjsfld} because a hard disk 'D:\software\GT4.3.vdi' with UUID {jfldk-fdjklf-sljk-fdjl-fdjsf

onchange 事件会在域的内容改变时发生. onchange 事件也可用于单选框与复选框改变后触发的事件.

--假定要聚合的字段是id ,要统计的字段是tname --select a.tname from @T1 a for xml path('row') select id,REPLACE(replace((select a.tname from @T1 a where a.id=t.id for xml path('row')),'<row><tname>',''),'</tname></row>',',') from @T1 t group by id

在我们接收页面传来的数据时,这些数据都是以String类型接收的,所以要进行数据格式转换,这时候就能够统一为它们进行转换,并且在处理这些数据的类中能够继承ActionSupport类,然后让每个接收数据并做业务处理的action类继承该类,并调用该类中的数据格式转换方法对接收的数据进行处理. 部分关键代码例如以下: /**  * 超类BaseAction 数据格式转换  * @author 七录斋  *  */ public class BaseAction extends ActionSupp

前言 最近又开始进行人脸检测方向的内容,看到于仕琪老师的多角度检测想试一下,还不清楚原理,先测试效果如何. libfacedetect人脸检测库是深圳大学于仕琪老师发布的开源库,与opencv自带的人脸检测器相比,在速度和精度上都有较大的优势. 本文主要基于libfacedetect库测试人脸检测的效果. 环境 系统:win10_x64; opencv版本:2410: VisualStudio版本:VS2013: 注意,libfacedetect目前仅支持windows系统,86和64均可,且不

接口 接口就是一种公共的规范标准.只要符合规范标准,就可以大家通用. 接口就是多个类的公共规范.接口是一种引用数据类型,最重要的内容就是其中的:抽象方法. 如何定义一个接口的格式 如何定义一个接口的格式: public interface 接口名称{ //接口内容 } 备注:换成了关键字interface之后,编译生成的字节码文件仍然是:.java -->.class 接口包含的内容 如果是Java 7,那么接口中可以包含的内容有:1.常量2.抽象方法 如果是Java 8,还可以额外包含有:3.

将方法封装在一起,只调用一个setInterval window.setInterval( function () { $.ajax({ type: "GET", url: '/Monitors/ConstantTemperatureData?flag=2', //async: false, dataType: "json", success: function (pData) { temTime[0] = [pData[0].Hour, pData[0].Minu

用层次法和蒙特卡洛模型计算权重系数,然后建立判断矩阵进行随机一致性检验,最后求出重要度指数. string calculateStr = "1,2,3,2,1,|1,2,3,2,1,|1,2,3,2,1,|1,2,3,2,1,"; var vals = calculateStr.Split('|'); var Strlen = vals.Length - ; double[,] t = new double[Strlen, Strlen]; double RI = ; for (int

vbox 与 kvm 的区别: vbox 是由 qemu 改写而成,包含大量 qemu 代码.可以使用于 不支持 虚拟化的cpu.值得说的一点:vbox 在图形方面比较好,能进行2D 3D加速.cpu控制不理想(估计是因为图形支持的缘故).操作上有独立的图形界面,易于上手. kvm 是linux内核包含的东西,使用qemu作为上层管理(命令行).cpu 必须支持虚拟化.性能,作为服务器很好,可是图形能力十分的差.即使放电影,图像也是像刷油漆一样,一层一层的.cpu使用率控制很好. 控制上比较简洁

来源:http://www.07net01.com/linux/WDSshiyongbuhuoyingxiangzhizuoqiyezidingyiyingxiang_545749_1374487617.html http://wenku.baidu.com/link?url=FOD64JwamyCADiMi1jkXzni-jcz-e1jeNggyElv0HtfkGtz3VMYzRUd4WQ1lxBvFq64jmcL-PccWY84bxKBZBI3FDhk1VK1gZ9GpRb_rO_K 在企业

Linux和Unix系统有哪些主要的发行版本 Unix: (非开源传统商业操作系统) IBM AIX, HP HP-UX, Sun Solaris,等 各家硬件厂商的发行版本, 往往是和自家的硬件设备绑定的. 各家的Unix命令集可能略有不同. Linux: (开源,免费的"类UNIX"操作系统. 此处Linux意为GNU/Linux OS而非Linux内核) Linux发行版本众多, 大体分为由商业公司维护的商业版本与由开源社区维护的免费发行版本. 详细发行版本参见 http://b

一个 SQL 语句中的 select_expression 或 where_definition 可由任何使用了下面所描述函数的表达式组成. 包含 NULL 的表达式总是得出一个 NULL 值结果,除非表达式中的操作和函数在文档中有另外的说明. 注意:在一个函数名和跟随它的括号之间必须不存在空格.这有助于 MySQL 语法分析程序区分函数调用和对恰巧与函数同名表或列的引用.然而,参数左右两边的空格却是允许的. 你可以强制 MySQL 接受函数名后存在空格的形式,这需要通过以 --ansi 选项启

报错产生的背景 今天在这里下载了一个用于VirtualBox的Kali Linux虚拟机文件(使用VirtualBox可以直接打开使用,不用执行安装过程).但是将该文件导入到VirtualBox中之后,点击"启动"却出现了如下报错信息: "不能为虚拟电脑 Kali-Linux-2017.3-vbox-amd64 打开一个新任务. Implementation of the USB 2.0 controller not found! Because the USB 2.0 co

MultiZMap 功能说明 MultiZMap.js 本类方法功能大多使用 prototype 原型 实现,它是 ZMap 的多加载版本,主要用于类似 DWZ 这个 多标签的 UI 的框架: 包含的功能有:轨迹回放,圈画区域可编辑,判断几个坐标是否在一个圆圈内,生活服务查询,从经纬度获取地址信息,地图工具包括测距,获取面积,以积打印地图,地图全屏,实时路况,坐标是否在polygon区域内,打车方案,经过中间途经点,添加地图控件: 界面查看 : http://www.cnblogs.com/ed

本文转自:https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/RegExp RegExp 构造函数创建了一个正则表达式对象,用于将文本与一个模式匹配. 有关正则表达式的介绍,请阅读 JavaScript指南中的正则表达式章节. 语法节 字面量, 构造函数和工厂符号都是可以的: /pattern/flags new RegExp(pattern [, flags]) RegExp(patt

前言: 原文链接:基于CNN的目标检测发展过程       文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 参考文章:图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测. DPM方法为08年提出的一种可进行级

准备 安装'Windows Terminal' 安装WSL 安装VirtualBox 安装 虚拟磁盘映像文件选择创建在SSD(如果有) 选择openssh,公钥从GitHub获取,前提是GitHub已经上传了本机的公钥 更新软件:apt update, apt upgrade, apt autoremove 网络配置 基本配置 网卡1(网络地址转换NAT) 网卡2(Host-Only) sudo vim /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 配置 network: et

如何在VirtualBox中运行macOS Catalina Beta版本 secist2019-08-03共2179人围观系统安全 https://www.freebuf.com/articles/system/208917.html 晚上尝试一下. 本内容是关于如何在Linux上的VirtualBox中运行macOS Catalina Beta版的简短指南. 在开始之前你需要做以下准备: Linux x86_64(我使用的是Mint 19.1)英特尔酷睿CPU,不少于8 GB的内存和一个不错

WDS部署基础知识:使用WDS捕获与应用映像(使用WDS定制系统和应用) Win7部署基础知识(8):使用WDS捕获与应用映像  一.添加映像组 使用WDS捕获映像时,会将映像加载到WDS服务器的映像组中.在本实验中,我们事先创建一个映像组. 二.添加启动映像 本实验中,我们从win7安装光盘取得一个启动映像. 将win7安装光盘插入光驱中,将光盘source文件夹中的boot.wim映像添加进来. 三.添加捕获映像 1.创建捕获映像 首先,利用上一步添加的启动映像制作一个捕获映像.以后将使用这