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bzhao：
你也应该可以这样：（not tested）./rbtunnel ...
在Bash脚本中怎么关闭文件描述符？ -
bzhao：
如果有A进程原代码情况下，通过如下调用，把他的子进程继承关闭则 ...
在Bash脚本中怎么关闭文件描述符？ -
Master-Gao：
楼主咋没分析下源码呢？
我使用过的Linux命令之dirname - 截取给定路径的目录部分 -
jiedushi：
tail -F 就可以吧
Linux下实时跟踪log4j日志文件的bash脚本 - 增强了tail -f的功能 -
java_is_new：
新手学习了，就是不明白为一个网卡配多个ip有什么用
我使用过的Linux命令之ifconfig - 网络配置命令
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Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
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Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
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2024年中国超声非侵入式腐蚀检测传感器行业研究报告
【作品名称】：基于知识图谱的问答系统，结合MetaQA知识图谱，用于解决电影领域的问答问题 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ## 项目目录结构： 1、train_KGE目录下为训练知识图谱嵌入模型的相关代码，包含以下知识图谱嵌入方法： - RotatE - TransE - DistMult - ComplEx 2、KGQA_system目录下包含了问答系统的实现代码，包含以下几个模块： - 知识图谱嵌入模块 - 问题嵌入模块 - 关系预测模块 - 答案生成模块
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ISO 3452-3-2013 无损检测渗透检测第3部分：参考试块.pdf
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目标检测遥感数据集。包括训练集、验证集和测试集共1400张遥感图像及相应标注。已处理为适用yolov5的格式。
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RNN-LSTM（循环神经网络-长短期记忆网络）是一种在序列数据处理中表现出色的深度学习模型，特别擅长于处理和预测时间序列数据。卷积神经网络（CNN）则在图像识别和处理领域有着广泛的应用，以其局部感受野和权重共享特性而闻名。 "RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现"资源为用户提供了一个在Matlab环境中实现这两种网络的机会。该资源包可能包含以下内容： 1. RNN-LSTM网络的Matlab代码实现，允许用户对序列数据进行深入分析和预测。 2. CNN网络的Matlab代码，适用于图像数据的分类和特征提取任务。 3. 示例数据集和使用教程，帮助用户快速理解并应用这些模型。 4. 定制化接口，使用户能够根据自己的需求调整网络结构和参数。 5. 详细的注释和文档，方便用户学习和理解代码的工作原理。 通过这个资源包，研究人员和开发者可以在Matlab平台上，利用RNN-LSTM和CNN的强大功能，进行复杂的数据分析和模式识别任务。无论是在学术研究还是在工业应用中，该资源都能提供强大的支持。
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