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背景

最近在跑程序的时候,遇到一个问题就是需要先下载数据包,但是这个数据包非常大,而且网速较慢,需要很长时间。而一旦中断与服务器的连接,所有的进程就都被kill掉了。所以需要在后台运行,且不能在断开shh连接后被kill掉。

操作步骤

1、执行自己的程序。例如 python hello.py
2、按下ctrl+z暂停进程并且返回shell。
3、输入bg命令,使暂停的进程在后台运行。
4、输入jobs,记录这个进程的编号。输出内容最前面有个中括号[],里面的就是编号。
5、输入disown -h %上一步查到的编号,例如disown -h %1
此时,断开ssh连接后,进程不会被kill掉。

一、题目

请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径不能再次进入该格子。例如,在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串“bfce”的路径(路径中的字母用加粗标出)。

[["a","b","c","e"], ["s","f","c","s"], ["a","d","e","e"]]

但矩阵中不包含字符串“abfb”的路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入这个格子。

 

示例 1:
输入:board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]],
word = "ABCCED"
输出:true

示例 2:
输入:board = [["a","b"],["c","d"]], word = "abcd"  
输出:false
提示:

1 <= board.length <= 200
1 <= board[i].length <= 200

二、代码

class Solution {

    private int rowl, coll;
    private boolean[][] visited;
    private int[][] direction;

    public boolean exist(char[][] board, String word) {
        if(board == null || word == null || board.length == 0 || board[0].length == 0){
            return false;
        }
        rowl = board.length;
        coll = board[0].length;
        visited = new boolean[rowl][coll];
        direction = new int[][]{{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}};
        char[] mywords = word.toCharArray();
        for(int i = 0; i < rowl; i++){
            for(int j = 0; j < coll; j++){
                visited[i][j] = false;
            }
        }
        for(int row = 0; row < rowl; row++){
            for(int col = 0; col < coll; col++){
                boolean res = dfs(board, mywords, row, col, 0);
                if(res){
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

    public boolean dfs(char[][] board, char[] mywords, int row, int col, int index){
        if(visited[row][col] || board[row][col] != mywords[index]){
            return false;
        }
        if(index == mywords.length - 1){
            return true;
        }
        visited[row][col] = true;
        boolean result = false;
        for(int[] dir : direction){
            int newr = row + dir[0];
            int newc = col + dir[1];
            if(newr >= 0 && newr < rowl && newc >= 0 && newc <coll && !visited[newr][newc]){
                boolean res2 = dfs(board, mywords, newr, newc, index+1);
                if(res2){
                    return true;
                }
            }
        }
        visited[row][col] = false;
        return false;
    }
}

1 背景

最近想复习一下本科学过的8086汇编,发现需要装dosbox和masm。在查阅网上资料的时候发现,网上资料非常老旧、排版乱七八糟,全是蒙着头搞配置也不说为什么,可读性奇差。所以根据自己配置的经验重新写了一个教程。

2 详细操作步骤

1、下载dosbox。
访问链接https://www.dosbox.com/download.php?main=1,下载dosbox并安装,记录下安装的地址。
2、下载masm。
我没有找到官网链接,找到了一个别人提供的链接——https://blog.csdn.net/yuzuruhanyu/article/details/80287419中提供的masm,看了下可以用。
3、新建一个文件夹命名为masm,把第2步中下载的四个文件粘贴进去。如图所示。
四个文件
4、配置代码。请在这一步根据指导将代码按照你的实际情况改写,然后再进入第5步,否则无法完成配置!

mount c: D:\Softwares\DOSBox-0.74-3\masm
c:

第一行用于将目录挂载到dosbox的虚拟驱动器上。c:是dosbox的虚拟驱动器,D:\Softwares\DOSBox-0.74-3\masm是你想挂载的目录,请根据实际情况调整,我这里为了方便直接把第3步的文件夹放到了dosbox的安装目录。我们将D:\Softwares\DOSBox-0.74-3\masm挂载到c:上,是因为这样进入dosbox的c盘后就可以直接用masm里的东西了。这个c你也可以随意调整成其他盘,D:\Softwares\DOSBox-0.74-3\masm建议是第3步四个文件所在的目录。需要注意的是,这样纯粹是为了方便,你只需要保证将masm所在的盘挂载上,用的时候切换到masm所在的目录就好了。
第二行用于一启动就进入dosbox的c盘,可根据第一行进行调整。
5、返回dosbox安装目录,双击如图所示的bat文件。
bat文件示意图
此时会弹出一个配置文件。将配置文件拖到底,将第4步的代码(注意:该代码需要根据实际情况修改,请先根据第4步指导修改代码后再操作!否则将会配置失败!)添加到如图所示的位置。
添加位置
6、配置完成。如果你完全按照本教程操作,打开dosbox输入dir,即会显示出四个文件如图所示。
配置成功截图

背景

最近想给笔记本安装tensorflow-gpu,然而网上的教程都非常老旧,很多2018、2019年的文章都打着最新的旗号,描述十分混乱。本教程力求给出最新可用的tensorflow-gpu安装教程,本文基于Windows 10和tensorflow2.3。

本文可解决的问题

win10如何安装tensorflow-gpu版本?
tensorflow-gpu版本如何安装?
tensorflow2.3.0如何安装?
MX450显卡如何安装tensorflow-gpu?

目标

安装anaconda
安装cudatoolkit
安装cudnn
安装tensorflow2.3.0,提供GPU支持。
可根据需要选择性阅读。

0 准备工作

1、要想成功安装tensorflow并提供GPU支持,必须保证tensorflow、cudatoolkit、cudnn版本对应。本文描述的版本可以保证对应,建议按照本文建议安装!
2、检查硬件支持。
点击如图所示的图标打开nvidia控制面板。
打开nvidia控制面板
然后点击系统信息,查看支持的cuda版本,如果高于10.1,则可继续阅读本文。如果小于10.1,则本文不适合您的机器,请参考其他资料。
查看系统信息
3、检查软件支持。由于我们想要安装tensorflow2.3,从官网得知,tensorflow2.3需要cuda 10.1,cudnn7.6,所以我们需要提前下载下这些版本的软件。官网给出的软件要求如图。接下来,我们将一一解决软件问题。
软件要求

一、安装anaconda

点击阅读本文章——anaconda安装指导(使用国内源加速)

二、安装cudatoolkit 10.1

1、访问https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载cudatoolkit 10.1。请点击图片所示的位置进行下载。
下载cudatoolkit
2、双击下载好的文件,会提示选择目录释放临时文件,直接点击下一步即可。
3、然后进行兼容性检查,进行兼容性检查完成后,会让你选择安装方式,我们此处选择自定义。
选择安装方式
4、然后会让我们选择想要安装的内容。按图片所示展开后两项,这里新版本指将要安装的版本,当前版本是指机器上已经有的版本。如果新版本比当前版本新,就安装否则就把对勾给去掉,保留当前版本。这里我的当前版本比新版本更新,所以我们把对勾去掉。
选择安装内容
5、一直下一步,等待安装完成。

三、安装cudnn 7.6.5

1、下载cudnn 7.6.5。按图片所示操作即可。注意,可能会要求需要注册账号。
cudnn步骤
cudnn步骤
cudnn步骤
cudnn步骤
2、将下载下来的包解压,然后将下表中的文件放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1相应目录下。对应关系如下表所示。注意,是把文件放到相应目录下,不是直接替换目录!不是直接替换目录!不是直接替换目录!请严格按下表操作!

解压目录下的文件要放到的位置
bin\cudnn64_7.dll文件C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin下面
include\cudnn.h文件C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include下面
lib\x64\cudnn.lib文件C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64下面

四、安装tensorflow 2.3

1、切换opentuna的pip镜像源。(为了加速)

pip config set global.index-url https://opentuna.cn/pypi/web/simple

2、创建虚拟环境。输入以下命令。

conda create -n tensorflow2 python=3.7

3、激活虚拟环境。

conda activate tensorflow2

4、安装tensorflow2.3。我们使用pip来安装,pip安装后自带gpu支持,不需要额外安装gpu版本。我们此处使用pip而不采用conda,是因为conda中版本可能较旧而且作者使用conda后安装失败。如此处自行使用conda后安装失败并不表示本教程有问题!特此提前说明!强烈建议您在此处根据作者建议使用pip!

pip install tensorflow==2.3

5、验证安装是否成功。输入以下语句,如果如图所示输出了自己的GPU,则表示安装成功!否则安装失败,请检查步骤后重试或向作者提问。

python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

安装成功

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问题描述

安装MariaDB的过程中,速度非常慢,经常超时失败。

解决方法

1、访问https://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/,获取库安装信息。
屏幕截图 2020-12-19 114807.png
2、在列表中选择你的操作系统版本和想安装的MariaDB版本,最后会有一个库安装信息显示出来,如图所示。
屏幕截图 2020-12-19 115027.png
3、将信息复制,使用命令vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo创建MariaDB.repo文件,将复制的内容写进去,如下所示。

# MariaDB 10.5 CentOS repository list - created 2020-12-19 03:50 UTC
# http://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/
[mariadb]
name = MariaDB
baseurl = http://yum.mariadb.org/10.5/centos7-amd64
gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB
gpgcheck=1

4、为了加快速度,我们选用北京外国语镜像,将上面baseurl中的http://yum.mariadb.org替换为https://mirrors.bfsu.edu.cn/mariadb/yum,同时将gpgkey中的http://yum.mariadb.org替换为https://mirrors.bfsu.edu.cn/mariadb/yum,然后:wq保存。
5、使用命令yum -y install MariaDB-client MariaDB-server安装MariaDB,享受飞起来的安装速度吧!

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