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好用的中国大学MOOC下载器

好用的中国大学MOOC下载器 因最近在家学习网络环境的波动、导致看MOOC在线资源很不流畅,所以就想着像以前用PT的时候、将慕课下载下来,但是自己以前用的MOOC下载器已经不知所踪了,而在搜索相应的工具的时候,发现CSDN上呢个排名贼靠前的下载器,还需要付费、VIP、关注公众号等巴拉巴拉那么多的问题,啊、心累啊。最后在经过一番试毒之后,找到了 一个比较好的下载器项目:https://github.com/SigureMo/mooc-dl Python 运行环境,安装依赖之后直接运行即可,可调整清晰度,挺好用的,而且还会自动生成Potplayer的播放列表,也可调整下载清晰度(具体方法阅读README即可)。 使用愉快!

在Docker 中运行 OpenWrt 旁路网关(转载记录)

原文地址:https://mlapp.cn/376.html#more 镜像介绍 小苏为大家提供的 OpenWrt 镜像所用系统为基于 Lean 大源码编译的 32位/ IPV4 Only 固件,基本功能与之前的自编译固件相同,并且 Docker 镜像将跟随自编译固件的更新而更新。自编译固件的详细介绍请见: https://mlapp.cn/369.html 但值得注意的是,Docker 固件没有无线及无线相关功能。在以后的文章中,小苏将给大家分享 OpenWrt 镜像的制作步骤,敬请期待~(Q:喂!你挖的坑还不够多吗?A:咕咕咕!)。 步骤开始 成功登陆到树莓派的 SSH 后,在拉取镜像之前,我们还需要进行一些额外的工作: 1.打开网卡混杂模式 sudo ip link set eth0 promisc on 2.创建网络 (须结合实际网络情况,不能照抄命令) docker network create -d macvlan --subnet=192.168.123.0/24 --gateway=192.168.123.1 -o parent=eth0 macnet 这一条命令需....

Clash and Raspberry Pi

树莓派与 Clash 今天把Clash更换到了树莓派上面,也算是让树莓派承担应有的任务、给他增加点负载、要不然空耗电多“浪费”。这里做一下记录。 安装 clash 下载clash Clash GitHub地址为:https://github.com/Dreamacro/clash/releases。 我的设备是 3B+,选择的v7,根据需要自己选择就行。 解压到自己喜欢的目录 进行启动测试 修改配置文件 配置文件默认地址为:$(username)/.config/clash/config.yaml,根据自己的需要进行更换或修改。 防火墙放行所需要的端口 vim /etc/firewalld/services/clash.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <service> <description>This a clash client service!</description> <port port="7890" protocol="tcp"/> ....

Opensuse 启用SMB

最近 使用了 Opensue Arm版本的系统,在树莓派上启用了SMB、总体感觉良好。在这里记录一下相应的步骤、防止遗忘。 1 启用 samba 1.1 修改 samba 配置文件 [global] workgroup = 你局域网的工作组名字 passdb backend = tdbsam security =user 添加路径共享 [pi_data] comment = pi_data guest ok = No inherit acls = Yes path = /data read only = No createmask = 0664 directorymask = 0775 validusers = nisuser01,nisuser02,nisuser03,smbuser1 write list = nisuser02,smbuser1 [yysmb02] comment =yynfs02 path =/mnt/hyyfs/nfs02 writeable= yes public =yes guest ok =yes 添加用户(如果你上一步允许的用户不存在的话) ....

卷积神经网络的可视化

卷积神经网络的可视化 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活): 有助于理解卷积神经网络连续的层如何 对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义。 可视化卷积神经网络的过滤器: 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的 视觉模式或视觉概念。 可视化图像中类激活的热力图: 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从 而可以定位图像中的物体

迁移学习的一般步骤

迁移学习的一般步骤 (0) 加载预训练网络 (1) 在已经训练好的基网络(base network)上添加自定义网络。 (2) 冻结基网络。 (3) 训练所添加的部分。 (4) 解冻基网络的一些层。 (5) 联合训练解冻的这些层和添加的部分。

Python requirements 生成与环境的重新部署

Python requirements 生成与环境的重新部署 最近在做毕业设计的时候,有很多同学让帮忙做环境配置。所以把自己的开发环境分享给其他人,保证双方开发环境的一致性,保证代码的可用性。 而在分享的时候发现使用 pip 直接安装的与使用 anaconda 安装的包,还不一致,无法通用。 使用 pip 直接安装 使用 requirements.txt 分享 生成 requirements.txt pip freeze > requirements.txt 恢复原环境 pip install -r requirements.txt 使用 anaconda 生成的虚拟环境 使用 anaconda 进行虚拟环境配置时,anaconda 中的软件版本与 Pypi 官方库中的版本并不一致。官网推荐了分享环境的配置。 生成 environment.yml https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#sharing-an-environment cond....

为 Openwrt 添加温度显示功能

日常开篇闲聊 原来的 Openwrt 软路由在使用一段时间后,在经过了一开始的疯狂测试(疯狂折腾)之后,软路由工作状态趋于稳定;但是平时使用的时候发现工控机的温度比较高,类似于暖宝宝那种。emmm 确实有点暖和。。 明确问题 既然温度有点高,那就加散热系统吧,于是将工控机放在了机柜的风扇了,但是现在问题来了:温度高但是具体高到了什么程度呢?在管理界面居然不能够查看查看当前CPU温度(啊啊啊)有点难受。 所以现在的目标就是:在管理界面显示当前CPU的温度 说干就干 带着问题寻找解决方案 既然已经明确了问题那么下一步就是寻找解决方案了。 下面就讲一下我寻找解决方案的过程吧: 估计是我的思维定式吧,我第一个想到的就是 Openwrt 的插件中心,于是抱着试试的心态去 Openwrt 官方网站查看有没有类似的插件。emmmm 找了一段时间、唔,看来是没有了,于是请出万能工具:Google,Baidu(我左手谷歌右手百度斩杀BUG无数,(其实我很少写bug的,因为写的不多O(∩_∩)Ohhh 在经过强大的搜索引擎搜索之后,然后找到了一个看着比较靠谱的解决方案,而且使用的人比较多:即修改 ....

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