1.å¦ä½å©ç¨python使ç¨libsvm
2.操作系统有那些
3.为什么在VB编译数据库应用类源代码(如XX管理系统)总是预预测提示变量未定义无法编译
4.MobaXterm-SSH远程连接Ubuntu
5.LIBSVM使用手册
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操作系统有那些
微软系列:
Windows 1.0
Windows 2.0
Windows 3.0(3.0被舆为“多媒体的DOS”)
Windows 3.1(Windows系统开始流行起来)
Windows 3.(革命性的加入了网络功能和即插即用技术)
Windows 3.2(现在Windows系统第一次有了中文版)
Windows (DOS时代走下舞台)
(Windows NT 3.1 Windows NT 3.5 在年间已经发布)
Windows NT4.0
Windows(乃至第二版)
Windows Me
Windows (又称Win NT5.0,一共四个版本:Professional、Server、测源Advanced Server和Datacenter Server。预预测)
Windows XP
Windows
Windows Longhorn
Windows Vista
unix系列:
现在几种主要的测源UNIX版本:
* AIX:IBM的UNIX,是预预测根据SVR2(最近已经出到SVR3.2)以及一部分BSD延伸而来,加上各种硬件的测源test源码支持。具备特有的预预测系统管理(SMIT)。
* BSD:Jolitz从Net/2 software移植过来的测源。支持Posix,预预测位。测源
* FreeBSD:1.x从BSD 0.1而来,预预测FreeBSD 2.x版是测源用4.4BSD lite改写。
* HP-UX(HP):旧系统是预预测从S III(SVRx)发展面来,现在是测源由SVR2(4.2BSD)发展而来,目前是预预测.x版。
* Linux(x):遵从POSIX,SYSV及BSD的扩展,这一点从上页表中即可看出。
* OSF/1(DEC):DEC对OSF/1的移植。
* SCO UNIX(x):SVR3.2,微信供佛源码目前影响较大的PC UNIX。
* SunOS(x0,Sparc,i):根据4.3BSD,包含许多来自System V的东西。Sun的主要成果在于:NFS,OpenLook GUI标准,现演变为Solaris 。
* Ultrix(DEC):根据4.2BSD再加上许多4.3BSD的东西。
* Xenix(x):Intel硬件平台上的UNIX,以SVR2为基础,由微软推出。在中国使用较广泛。
* MacOs(一般好像只用于苹果机)
新的Mac OS X结合 BSD Unix 、 OpenStep 和Mac OS 9的元素。它的最底层建基于 Unix 基础,其代码被称为Darwin,实行的是部分 开放源代码 。(旧的gdb源码构建依赖Mac不是基于Unix的)
当然,还有DOS.
为什么在VB编译数据库应用类源代码(如XX管理系统)总是提示变量未定义无法编译
“为什么在VB编译数据库应用类源代码(如XX管理系统)总是提示变量未定义无法编译”
1、数据库程序编辑根据你的编辑方法不同,有可能在引用中要加载引用,也有可能使用控件;
2、数据库不同使用的引用不同,对于控件,数据库不同,控件的属性设置也不同(这里说的数据库不同是使用的数据库软件不同,如Access、SQL Strver 等等);
3、“如XX管理系统”是什么数据库?
MobaXterm-SSH远程连接Ubuntu
大家好,我是 `杰哥编程`
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## 使用MobaXterm-SSH远程连接Ubuntu虚拟机的好处:
1. 使用ssh远程终端操作,相比虚拟机图形界面,更加小巧,速度更快。对于初学者来说,可以直接进入虚拟机桌面,安装VIM,使用touch命令创建文件,源码写注册登录然后使用vi编辑文件,进入编辑模式编写代码。完成编写后,使用ESC退出,保存文件,编译运行。对于小项目来说,这种方法没有问题;但对于大项目,VIM对新手不太友好。
2. 解决方法是在Windows电脑上使用sourceInsight或VScode编辑器编辑整个工程项目的代码,然后通过MobaXterm终端远程接入虚拟机,拖拽文件图标将项目源码上传到虚拟机。在终端使用gcc编译指令编译整个工程。后续每次修改,都在Windows电脑上使用代码编辑器修改代码,然后将改动的文件通过MobaXterm拖拽上传到虚拟机,再次编译。
3. 这种方法在工作中也常用,因为工作中会使用公司的问卷系统源码python服务器(Ubuntu虚拟机)进行交叉编译代码,通常通过SSH远程接入服务器,敲终端命令进行编译,看不到桌面,更不用说使用VIM编写代码了。
## 使用MobaXterm-SSH远程连接Ubuntu虚拟机的方法:
1. 使用VM软件,从Ubuntu官网下载Ubuntu系统的iso镜像文件,使用VM软件读取iso文件创建虚拟机,记得采用桥接网络才能接入互联网;(具体创建虚拟机的详细操作方法见主页文章”如何搭建一台属于自己的Ubuntu虚拟机“)
2. 按住”Ctrl+Alt+t“启动终端,依次在终端输入以下指令安装并启动SSH服务:
2.1 同步刷新软件仓库,运行命令:sudo apt-get -y update
2.2 运行命令安装openssh-server:sudo apt-get install -y openssh-server
2.3 检查 ssh 服务是否启动成功,运行命令,出现以下则为运行成功:sudo ps -e | grep ssh
2.4 如果没有启动,输入命令启动 ssh 服务:sudo service ssh start
2.5 输入命令允许SSH连接通过防火墙:sudo ufw allow ssh
2.6 输入命令允许SSH服务运行:sudo systemctl enable --now ssh
2.7 输入命令安装ifconfig网络工具:sudo apt-get install net-tools
2.8 输入命令查看虚拟机的IP地址,..1.就是虚拟机的IP地址了:ifconfig
2.9 打开MobaXterm,按照下面的数字顺序提升,点击1、2按钮选择SSH连接,3的位置输入2.8步骤中得到的IP地址,勾选4的位置那里的方框,然后在5的位置那里输入你的Ubuntu名字(不知道Ubuntu名字的话,运行whoami命令就可以得到你的Ubuntu名字);点击6位置的OK就开始连接到我们的Ubuntu了。
2. 连接成功就是下面这样,第一次可能会需要你输入密码,这个密码就是你的开机密码。
## 如何使用MobaXterm上传工程文件到Ubuntu,然后编译工程:
3.1 点击红框位置的Desktop文件夹图标进入Ubuntu的Desktop目录。
3.2 点击选中你需要编译的工程文件夹,拖拽图标到图中所示区域,即可完成工程文件夹的源码上传到Ubuntu。
3.3 执行命令:cd /home/hh/Desktop/upg_svr_public/ 进入/home/hh/Desktop/upg_svr_public/目录下,然后编译你的工程源码
3.4 执行位置1的编译命令编译整个工程源码,然后可以在位置2的地方看见编译成功生成的可执行文件,如果是交叉编译,就可以把可生成的执行文件通过图标拖拽出来,然后把可执行文件拖拽到开发板,就可以运行了。
## 总结:
企业做的嵌入式Linux项目,为了节约硬件成本,采购的内存大小一般只能支持内核的运行和公司的应用软件运行以及支持调试工具的运行,一般不会有多余的内存来在开发板本地安装编译工具,这就需要我们在其他地方把源码工程编译好,生成可执行文件下载到开发板运行。我们常常在公司的服务器上面的虚拟机进行交叉编译,所以才需要我们用远程终端工具MobaXterm去接入虚拟机。然后把我们在window用VScode编辑好的代码拖拽上传到服务器,等待服务器编译完把生成的可执行文件从服务器拖拽下来,烧录到板子运行。本章节讲解了如何使用MobaXterm去远程接入虚拟机,并且互相拖拽图标传输文件、编译工程源码的操作,希望帮到你;如果你想得到更多免费的嵌入式学习资料,点击进入主页,按提示操作领取嵌入式学习独家资源。
LIBSVM使用手册
LibSVM是一种开源的支持向量机(SVM)软件包,提供源代码和可执行文件两种形式。针对不同操作系统,用户需按照以下步骤操作: 1)准备数据集,按照LibSVM要求的格式。 2)对数据进行简单缩放,以便在训练过程中更有效地处理。 3)考虑选用RBF核函数,它在处理非线性问题时表现优异。 4)通过交叉验证选择最佳参数C和g,以优化模型性能。 5)使用最佳参数C和g对整个训练集进行支持向量机模型训练。 6)利用训练好的模型进行测试和预测。 LibSVM使用的数据格式包括目标值和特征值,格式简洁且易于理解和操作。训练数据文件包含目标值和特征值,检验数据文件仅用于计算准确度或误差。 Svmtrain命令用于训练模型,支持多种参数设置,包括SVM类型、核函数类型、参数值等。例如,训练一个C-SVC分类器时,可使用参数设置:svmtrain [options] training_set_file [model_file]。 Svmpredict命令用于使用已有模型进行预测,其用法为:svmpredict test_file model_file output_file。 SVMSCALE工具用于对数据集进行缩放,目的是避免特征值范围过大或过小,防止在训练过程中出现数值计算困难。缩放规则可以保存为文件,便于后续使用。 LibSVM提供了一个实用的训练数据实例:heart_scale,用于参考数据文件格式和练习软件操作。用户还可以编写小程序将常用数据格式转换为LibSVM要求的格式。 总之,LibSVM提供了全面的支持向量机模型训练与预测工具,用户需按照文档指导准备数据、设置参数、训练模型和进行预测。LibSVM的灵活性和高效性使其在数据挖掘、机器学习等领域得到广泛应用。扩展资料
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。