mkdir: 无法创建目录“/home/lj/.tldr“: 文件已存在
**1.直接使用"sudo apt install tldr" 命令安装tldr软件 **在Ubuntu18.04系统下，可以直接使用apt包管理工具安装tldr，而不必依赖网上很多博客里推荐的npm命令。(主要是我通过npm命令也没装成功。。)2.安装之后遇到的问题：在终端运行tldr命令，报错如下：mkdir:无法创建目录"/home/lzy/.tldr"：文件已存在tldr:The raw command :mkdir “/home/lzy/.tldr” returned a failure
ROS2前置基础教程 | Python依赖查找流程
python的打包和引入依赖的方式相比C++要容易太多。本节小鱼带你来通过几个实例学习下Python的路径查找机制。在新建，输入下面的内容2.运行Python节点打开终端，输入指令打开新的终端，输入完美，四行代码写了个ROS2的Python节点。那么问题来了，我们import rclpy，rclpy到底在哪里？python是如何找到的？Python3运行时候如何找到它的呢？答案是通过环境变量Ctrl+C打断节点运行，接着输入下面指令结果你会发现里面有关于humble的python路径，在上面两个
ML之Spearman：Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的简介、案例应用之详细攻略
ML之Spearman：Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的简介、案例应用之详细攻略目录Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的简介(1)、Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的计算逻辑Spearman相关系数(斯皮尔曼等级相关系数)的的案例应用 在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有
ML之FE：VIF(方差膨胀系数)指标的简介、计算逻辑、判断标准、案例应用之详细攻略
ML之FE：VIF(方差膨胀系数)指标的简介、计算逻辑、判断标准、案例应用之详细攻略目录VIF(方差膨胀系数)指标的简介(1)、VIF(方差膨胀系数)指标的计算逻辑(2)、VIF(方差膨胀系数)指标的一般判断标准(3)、VIF(方差膨胀系数)与容忍度的关系(4)、VIF(方差膨胀系数)的使用方法VIF(方差膨胀检验)指标的案例应用1、VIF计算代码实现 方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)，它是衡量多元线性回归模型中复/多重共线性严重程度的一种度量。它表示
OpenCV-Python实战（17）——人脸识别详解
随着计算机视觉、机器学习和深度学习的发展，人脸识别已经成为一个热门话题。人脸识别具有广泛的应用前景，包括犯罪预防、智能监视以及社交网络。在本文中，我们介绍 OpenCV 提供的与人脸识别相关的函数，同时还将探索一些用于人脸识别的深度学习方法，这些方法可以轻松集成到计算机视觉项目中以实现高精度的人脸识别。
利用决策树预测学生成绩等级
文章目录1.数据准备1.1 引入头文件1.2 把student_1.csv数据拖入代码的同一文件夹下，同时读取文件中的数据。1.3 特征选取2.数据处理2.1 对G1、G2、G3处理2.2 同样对Pedu参数进行连续值处理。2.3 由于数据集中每个参数差异比较大，所以这里把特征参数统一改为数字形式。2.4 对于当前处理过的数据集，划分训练集和测试集，并设置好随机种子等其他参数。3．训练得到的模型3.1 决策树3.1.1 开始对训练集中的数据进行训练。3.1.2 利用已经训练好的模型来预测G3的值。3.1.3
腾讯2018校招WEB前端开发笔试有感
鹅厂的校招考察的我感觉比较“杂”。 前端开发感觉我的印象，考察了JS、TCP/IP协议、MVVM、数据库。都是在不定项选择中。没有单选题，无疑增加了难度。还考察了一些Linux操作系统、sizeof函数，数据结构也有一部分题。根结点，JS中考到了跨域。还有一两道数学几何体。竟然还考察了用css和table布局的不同。 最后有三道编程题，难度都不易。 今年系统升级了作弊筛查功能...
Matlab实现时间序列预测
Matlab从2010b版本以后，神经网络工具箱已经升级为7.0，功能大大加强。在之前的版本做时间预测是比较麻烦操作的，MathWorks公司对时间序列预测做了详细的解决，跑模型非常简便。当前网络是非常的非线性网络，增加神经元个数，同时增加delays到4。利用以上模型和NAR模型进行训练，误差在界限之间符合预期，Plot Response误差符合预期值。模型训练良好，自相关的一个时间的输出误差和另外一个时间输出的误差基本无关，是一个十分理想预测模型。
京东18年管培生—技术方向笔试有感
十分认可京东文化。在校招网提交电子简历，参加校招宣讲，投递简历之后，收到短信获得京东2018年管培生技术方向笔试资格。 通过AMCAT测试。最开始考逻辑推理问题，只要找出规律就好了，接着考英语部分，有些难度。最后考技术方面，有点像软考的题，关于我擅长的JS方面只考了两道题，一道DOM，一个JQ。 首先AMCAT全称有志者计算机自适应能力测试(Aspiring Minds Compute
华为FusionSphere虚拟化解决方案
第一天培训目标是云计算的知识。 1、云计算的背景、概念和特点 2、云计算的部署模式、商业模式 3、云计算的核心技术，例如：虚拟换、内存复用、资源调度等。 下午目标存储技术 1、存储基础知识 2、RAID技术原理及分类 3、多路径技术 4、快照技术原理及应用。 第二天目标虚拟化技术及平台 1、虚拟化技术介绍 2、计算、存储和网络虚拟化技术原理知识 3、FusionSphere
2017第八届蓝桥杯Java省赛有感
相对于ACM程序设计大赛的难度，蓝桥杯就算容易一些了，第八届的难度比前两届也提高了不少，建议在HDOJ上多加练习，这样就能轻松些。从准备上讲蓝桥杯有很多题都有固定的套路，大量练习是必不可少的，校内选拔之后，就开始不断的刷题总结的无限循环中。临比赛前学到了很多的应试技巧，前面填空题可以暴力算法，不用考虑内存占用，甚至可以不限于编程，数学方法也好，计算器也罢，能不择手段的得到答案才是目的。1.购物单：用EXCE…
使用Unity创造一款跑酷游戏
文章目录一、创建工程1、GameObject ->3D Object-> Terrain，创建带有地形属性的平面2、Terrain-〉最后一个工具(Terrain Settings)->Set Resolution-〉SetHeightmap resolution ，把地形设置为500*5003、调整视图二、应用资源包1、下载资源2、导入资源3、Project ->All Prefabs->将显示人像的ThirdPersonController_LITE预制件拖拉到Scene窗
芯片测试问题的一些理解
一、一次测试过程：测试方法：将2片芯片（A和B）置于测试台上，互相进行测试，测试报告是“好”或“坏”，只取其一。就是这份报告是针对对方而言的，也就是说A芯片说B芯片是好的，B芯片说A是坏的假设：好芯片的报告一定是正确的，坏芯片的报告是不确定的（可能会出错）如果A芯片本来就是好的，那么它说的话就是可靠可信的，而且它一定说真话，如果它说B芯片是好的，那B芯片就一定是好的，因为A不会说假话的；如果B芯片说A是坏的，那么它的话是不可靠的二、测试结果分析A报告B报告结论B是好的A
平面点对问题的算法思考
输入：平面点集P中有n个点，n>1输出：P中的两个点，其距离最小蛮力算法：C(n,2)个点对，计算最小距离O(n²)分之策略：P划为大小相等的P(L)和P®1、分别计算P(L)、P®中最近点对2、计算P(L)和P®中个一个点的最近点对3、上述情况下的最近点对是解划分实例：n=10算法伪代码MinDistance(P,X,Y)输入：点集P,X和Y为横、纵坐标数组输出：最近的两个点集距离MinDistance(P(L),X(L),Y(L))MinDistance(P(R),
从零开始教你用Unity做一个自动感应门
文章目录一、设置物体参数1、打开实现的项目（可以人在走动），选一块平地一排放三个长方体组成一面墙，中间的长方体薄一点当门用。参考下面的尺寸。2、单击Scene视图右上角的图标（竖向的三个小点）-〉Add Tab-〉Animation，Animation视图就显示在Unity的主控面板上3、创建动画文件4、在Door的Inspector面板中出现Amimator组件5、开始录制动画6、移动红色的时间帧到1：00位置-〉在Scene面板中，沿Y轴向下移动Door，使其顶部的面与Floor对齐7、再次单击红色按钮
VB实现BMP图像文件的读取、显示与存储
现在很多工业设计还在使用vb开发，稍微懂点历史的人，都知道VB语法比C类先进太多，vb写出的程序体积很小，那些重量级语言写出的程序没写代码都要占上百KB，用VB写到上百KB的程序已经是功能相当齐全的了，vb编写小工具首选，分分钟就能出炉使用，不像net写个小程序，配置和编译花的精力都比写代码多，所以简单实现一下BMP图像文件的读取、显示与存储。一、新建工程1、新建一个exe文件2、保存文件3、在窗体上建立图片框4、加入控制按钮二、编程实现1、双击窗体，加入程序工程1窗体的编程界面，将
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