Xen是一个开放源代码的para-virtualizing虚拟机(VMM)，或“管理程序”，是为x86架构的机器而设计的。Xen可以在一套物理硬件上安全的执行多个虚拟机；Xen是基于内核的虚拟程序，它和操作平台结合的极为密切，所以它占用的资源最少。
在gym中运行atari环境的时候可以选择同一个游戏的内存方式或者图像方式，内存方式直接返回游戏的状态，图像方式返回当前游戏的画面
yum 是 yellowdog updater modified 的缩写。yellowdog 是一个 Linux 的 distribution，RH 将这种升级技术用到自己的 distribution 形成了现在的 yum（原理和 apt 类似，但 apt 是编译代码，执行效率远高于用 python 写的 yum）。
在大型项目中，经常会遇到从一个PLC将数据信息传输到另一个PLC，以达到大型系统的分离控制，节约项目成本。本文详细介绍两个S7-400之间的数据传输与交换。
091229 Informix V11.50.xC6 http://cid-62f8b4120839d1a2.skyd … Informix/2009-12-29
.set文件记录的是采集的信息，主要内容包括通道数，事件数，开始时间与结束时间等。
Center Loss - Caffe [caffe-face] 1. prototxt 中的使用 layer { name: "fc5" type: "InnerProduct" bottom: "res5_6" top: "fc5" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num
作者：北南南北 来自：LinuxSir.Org 摘要：Linux操作系统中，计划任务通常由cron来承担，了解或掌握cron，能为我们管理服务器带来更多的便利，也能省却更多的时间。本文也举了一些简单明了的例子，为了让新手上路方便； 正文 1、计划任务概说；
背景：已有证据表明亨廷顿患者的运动皮层具有结构性的损伤，但不清楚的是这种损伤和运动行为紊乱之间的关系。这种舞蹈性运动疾病的一个症状特征是动作序列之间的时间和协调性发生了变化。我们假设这是大脑皮层运动区神经活动去同步的结果。
如果你需要使用JavaScript来操作一台RS458的设备，那么你一定不能错过这个库 modbus-serial。
上节我们讲了第一部分，如何用生成简易的车牌，这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌。 ---- 数据读取 在上一节生成车牌时，我们可以分别生成训练数据和测试数据，方法如下（完整代码在这里）： 1 # 将生成的车牌图片写入文件夹，对应的label写入label.txt 2 def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): 3 if (not os.path.exists(outputPath))
AlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，是用数据增强提高模型准确率，使用GPU进行并行训练等。
本文中对EEG研究中的10-20和10-10标准导联系统做一个详细的介绍，只当是做一个EEG基础知识的“扫盲”，希望对EEG新入门的朋友有所帮助。
SEED数据集包含对象观看电影剪辑时的脑电信号。仔细选择影片剪辑，以引起不同类型的情感，包括积极（positive），消极（negative）和中性(neutral)的情感。
1.1 S7-1200 的PROFINET 通信口 S7-1200 CPU 本体上集成了一个 PROFINET 通信口，支持以太网和基于 TCP/IP 的通信标准。使用这个通信口可以实现 S7-1200 CPU 与编程设备的通信，与HMI触摸屏的通信，以及与其它 CPU 之间的通信。这个PROFINET 物理接口是支持10/100Mb/s的 RJ45口，支持电缆交叉自适应，因此一个标准的或是交叉的以太网线都可以用于这个接口。
经颅直流电刺激（tDCS）是一种无创的非侵入式神经调控技术，其可以通过微弱的直流电调控皮层神经元的兴奋性。大量的动物和人体实验已经表明tDCS可以引起极性特定的效应而且这种效应并不仅仅局限于刺激位点，这种效应的潜在神经机制可能是突触强度和连接的变化从而引起神经元兴奋性的变化，最终导致特定网络功能的变化。但是，目前仍旧不清楚tDCS会如何影响不同脑区之间的功能连接以及脑功能网络的拓扑参数。来自意大利研究团队曾在NeuroImage杂志发表题目为《Assessing cortical synchronization during transcranial direct current stimulation: A graph-theoretical analysis》的研究论文，对上述问题进行了系统研究。本文对该篇文章进行解读，希望对大家有帮助。
近期，公众号将推出卷积神经网络结构系列专题文章，将深入浅出的为大家介绍从1998年到2020年的卷积神经网络结构，深刻体会每种网络的前世今身和进化历程。本文作为开篇，我们一起来探索一下由CNN之父Yann LeCun在1998提出来的第一个神经网络结构——LeNet。
从安装的过程来看，Ubuntu在台式机上会安装gcc，但是笔记本上则不会，所以在第一次装的时候并没有成功，虽然从头到尾都安装了，没有中断，但最后采用doy验证的时候没有通过。
网络游戏障碍（Internet Gaming Disorder, IGD），也就是所谓的网络游戏成瘾，在行为学上表现为长期沉迷网络游戏。在世界卫生组织（WHO）最近发布的第11版《国际疾病分类》（ICD-11）中，IGD被定义为一种游戏行为模式（“数字游戏”或“视频游戏”），成瘾者对游戏的控制受损，即游戏比其他兴趣和日常活动具有更高的优先级。此外，患有IGD的人往往会表现出前额叶皮层功能和认知控制的受损。之前很多研究采用EEG来探索IGD的神经生理标志物，但是大部分研究都是采用静息态EEG进行研究。比如，Choi等研究发现[1]，与健康被试相比，患有IGD者所有脑区的beta频段功率有所降低，而额叶区域gamma频段功率显著增高。但是IGC患者在任务状态下，特别是在玩游戏状态下的IGD患者的EEG特征目前研究的相对比较少。因此，来自韩国的研究团队近期在Frontiers in neuroscience杂志发表题目为《Diminished Frontal Theta Activity During Gaming in Young Adults With Internet Gaming Disorder》的研究论文，对IGD患者在玩他们所喜欢游戏的过程中采集EEG信号，分析了被试不同频段功率的变化及其与行为学数据的关系。本文在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
S7-300/400使用的是绝对地址寻址，即使使用符号名称也是为了便于程序的阅读；而S7-1500正好相反，底层只支持符号寻址（早期做了一个测试发现的），即使使用绝对地址寻址也必须带有符号名称，感觉就是为了S7-300/400程序的移植。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
Windows uses a different filesystem (NTFS) to store files. In order for Fedora to read that filesystem, you require NTFS support in your kernel. You can either recompile your kernel for NTFS read support -OR- obtain the proper kernel module.
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。
视觉工作记忆功能的实现是多个脑区协作的结果，大量研究证明前额叶皮层 (prefrontal cortex, PFC) 和后顶叶皮层 (posterior parietal cortex, PPC)与视觉工作记忆功能的实现密切相关。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
DEAP[1](Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals)，该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学，荷兰特温特大学，瑞士日内瓦大学，瑞士联邦理工学院的Koelstra 等人通过实验采集到的，用来研究人类情感状态的多通道数据，可以公开免费获取。该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号，记录了32名受试者，观看40分钟音乐视频（每一个音乐视频1分钟）的生理信号和受试者对视频的Valence, Arousal, Dominance,Liking的心理量表，同时也包括前22名参与者的面部表情视频。该数据库可以研究多模态下的生理信号，对情绪脑电的研究具有非常重要的意义。
最近，国内的研究人员提出了一种新颖的情感诱发范式，该范式将触觉振动与视听内容同步，形成视觉-听觉-触觉混合感知的范式，提升情感诱发的效果。具体来说，本方案通过改变触觉振动的频率、强弱和方向并将不同振动模式嵌入到相应的情感诱发电影片段中，最终利用堆叠集成学习框架完成对触觉情感脑电的识别。
sudo是linux下常用的允许普通用户使用超级用户权限的工具，允许系统管理员让普通用户执行一些或者全部的root命令，如halt，reboot，su等等。这样不仅减少了root用户的登陆 和管理时间，同样也提高了安全性。Sudo不是对shell的一个代替，它是面向每个命令的。它的特性主要有这样几点：
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
近日，燕山大学谢平教授团队与国家康复辅具研究中心李增勇教授共同合作设计了运动神经康复训练新范式，该范式创新性地应用虚拟现实技术与脑机接口技术，并且通过神经激活程和运动想象识别率验证了该范式对运动神经康复的积极激活作用。
导语：模型优化有很多方法，比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化，主要解决动态batch、Op不支持问题。
卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后，以阿里天池零基础入门CV赛事为学习实践，对Pytorch构建CNN模型进行实现。
相比于C++98/03，C++11则带来了数量可观的变化，其中包含了约140个新特性，以及对C++03标准中 约600个缺陷的修正，这使得C++11更像是从C++98/03中孕育出的一种新语言。相比较而言，C++11能更好地用于系统开发和库开发、语法更加泛华和简单化、更加稳定和安全，不仅功能更强大，而且能提升程序员的开发效率，公司实际项目开发中也用得比较多，所以我们要作为一个 重点去学习。
在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19，端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度？中，我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处，以及几篇典型的方法。我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据，也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案，另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案，以及把置信度的预测，与视差的生成，整合到同一个网络流程中，以循环神经网络的形式迭代式的得到最佳结果。
注意：笔者使用的是32位(i686)Fedora 20, x86-x64会有不同之处。文章是操作成功后写的，不保证每条命令都正确，但思路是没错的。
GRUB的命令行才是王道，如果知道怎么用命令行来启动操作系统，那理解menu.lst的写法也不难；也就是说在开机的时候，不用GRUB的菜单，通过GRUB的命令也是一样能把操作系统引导起来。
在本教程中，学习如何使用 RPM 和 YUM 工具管理 Linux 系统上的包。学习：
对于GRUB来说，如果没有配置menu.lst，无论是Linux版本的GRUB，还是WINGRUB，都会有命令行可用，通过命令行是一样能把操作系统引导起来的；有些弟兄总以为menu.lst 配置错了， 或者在机器启动后出现grub>命令行模式就要重新安装系统，其实根本没有这个必要；只要学会GRUB的命令行的用法，根本没有必要重装系统；
# arm-linux-gcc hello.c -o tt /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc: /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc: /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: 没有那个文件或目录 /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc:行3: /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc: 成功 [root@austgl gl]# yum install ld-linux.so.2 已加载插件：langpacks, presto, refresh-packagekit 解决依赖关系 --> 执行事务检查 ---> 软件包 glibc.i686.0.2.16-28.fc18 将被 安装 --> 处理依赖关系 libfreebl3.so(NSSRAWHASH_3.12.3)，它被软件包 glibc-2.16-28.fc18.i686 需要 --> 处理依赖关系 libfreebl3.so，它被软件包 glibc-2.16-28.fc18.i686 需要 --> 执行事务检查 ---> 软件包 nss-softokn-freebl.i686.0.3.14.3-1.fc18 将被 安装 --> 完成依赖关系计算 ^[^A 依赖关系解决
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1608_tengr_kasan/index.html
fc 可以用来查看历史命令，也可以利用使用指定的编辑器编辑并运行最近输入的命令，而不需要重新输入整个命令。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
使用 Python, Node.js 等开发云函数时, 可能遇到的一个问题就是依赖安装. 由于操作系统版本, 系统库版本及语言版本不一致, 有时在本地环境可以运行良好的程序在部署到 SCF 后可能会出现错误.
Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件，比如Red Hat公司的Fedora、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）和后来加入红帽的CentOS，使用rpm和yum来安装软件，Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便，在联网的环境下，从下载到安装，以及自动关联软件的依赖项，并且一次安装所有依赖的软体包，为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好，但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下，手动下载安装C++环境，摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候，确实要这样做。
Java在linux上转word文档为pdf， linux的字体缺失，导致了转出的pdf为乱码。
Linux中的yum命令可以通过相关命令对包进行安装、卸载或者更新等，下面由学习啦小编为大家整理了Linux的yum卸载包命令说明的相关知识，希望对大家有帮助!
从事Java程序员的朋友们都知道，大多数客户的应用都是部署在Linux操作系统的服务器上面，因为Linux服务器比Windows服务器成本要低、系统运行更加稳定。但它也有自己不足之处，比如在系统上导出pdf等文档时候，如果有中文字符的话，会变成乱码，主要原因是服务器缺少对应的中文字体造成的，今天小编给大家分享一下Linux操作系统安装中文字体的笔记，有需要的朋友可以收藏一下，方便在以后的工作当中可以快速找到中文乱码的解决方案。
Fedora 是一个 Linux 发行版，Fedora(The Flexible Extensible Dig Object and Repository Architecture的简称）Fedora 是一款由全球社区爱好者构建的面向日常应用的快速、稳定、强大的操作系统。它允许任何人自由地使用、修改和重发布，无论现在还是将来。它由一个强大的社群开发，这个社群的成员以自己的不懈努力，提供并维护自由、开放源码的软件和开放的标准。Fedora 项目由 Fedora 基金会管理和控制，得到了 Red Hat 的支持。
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