По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
В Linux скрытые файлы - это файлы, которые не отображаются напрямую при выполнении стандартного списка каталогов ls. Скрытые файлы, также называемые dotfiles в операционных системах Unix, - это файлы, используемые для выполнения некоторых сценариев или для хранения конфигурации некоторых служб на вашем хосте.Некоторым популярным примером скрытых файлов являются файлы, содержащиеся в домашнем каталоге пользователя: .bashrc, в котором хранятся сценарии инициализации пользователя, или .bash_logout, который выполняется всякий раз, когда вы выходите из сеанса bash. В некоторых случаях вам необходимо иметь возможность легко находить скрытые файлы для настройки параметров конфигурации по умолчанию. Мы рассмотрим все методы, используемые для отображения скрытых файлов в Linux. Показать скрытые файлы в Linux с помощью ls Самый простой способ показать скрытые файлы в Linux - это использовать команду ls с опцией -a, что значит all. $ ls -a [path] Например, чтобы показать скрытые файлы в домашнем каталоге пользователя, вы должны выполнить эту команду. Кроме того, вы можете использовать флаг -A для отображения скрытых файлов в Linux. При использовании A подразумеваемые файлы не будут отображаться (например, предыдущая папка также называется .) $ ls -al ~ total 356 drwxr-xr-x 14 schkn schkn 4096 Oct 26 06:08 . --- Не показано с -A drwxr-xr-x 3 root root 4096 Jan 5 2019 .. --- Не показано с -A -rw------- 1 schkn schkn 43436 Oct 26 06:08 .bash_history -rw-r--r-- 1 schkn schkn 220 Apr 4 2018 .bash_logout -rw-r--r-- 1 schkn schkn 3771 Apr 4 2018 .bashrc drwx------ 2 schkn schkn 4096 Jan 5 2019 .cache $ ls -A ~ total 348 -rw------- 1 schkn schkn 43436 Oct 26 06:08 .bash_history -rw-r--r-- 1 schkn schkn 220 Apr 4 2018 .bash_logout -rw-r--r-- 1 schkn schkn 3771 Apr 4 2018 .bashrc drwx------ 2 schkn schkn 4096 Jan 5 2019 .cache В этом случае скрытыми файлами являются файлы bash_history, bash_logout, bashrc и файлы кэша. Показать исключительно скрытые файлы с помощью ls В некоторых случаях вас могут не интересовать другие файлы, кроме тех которые скрыты. Чтобы показать исключительно скрытые файлы в Linux, используйте команду ls со специальным регулярным выражением. $ ls -dl .[^.]* [path] Например, используя пример, который мы описали ранее, мы получили бы следующий результат. $ ls -dl .[^.]* ~ -rw------- 1 schkn schkn 43436 Oct 26 06:08 .bash_history -rw-r--r-- 1 schkn schkn 220 Apr 4 2018 .bash_logout -rw-r--r-- 1 schkn schkn 3771 Apr 4 2018 .bashrc drwx------ 2 schkn schkn 4096 Jan 5 2019 .cache drwx------ 5 schkn schkn 4096 Jan 5 2019 .config Показать скрытые файлы в Linux, используя find Еще один эффективный способ найти скрытые файлы во всей вашей системе - использовать команду find. Чтобы показать все скрытые файлы в вашей системе, запустите find с опцией name. $ find / -name ".*" 2> /dev/null Обратите внимание, что выходные данные команды перенаправляются в /dev/null, чтобы не отображаться в каталогах, к которым у вас нет доступа. /dev/null - специальный файл в системах UNIX, представляющий собой так называемое "пустое устройство", в которое всегда успешно происходит запись. Обычно используется для того чтобы туда отправлять ненужный вывод программы. Чтобы показать скрытые файлы в текущем рабочем каталоге, запустите find с параметром maxdepth. $ find . -name ".*" -maxdepth 1 2> /dev/null Показать скрытые каталоги используя find Чтобы показать скрытые каталоги в текущем рабочем каталоге, без рекурсивного поиска, используйте команду find и укажите тип d. $ find . -name ".*" -maxdepth 1 -type d 2> /dev/null Показать скрытые файлы в Linux, используя dir Команда dir - это команда, близкая к команде ls в Linux: она отображает содержимое каталога в вашей системе. Подобно команде ls, ее можно использовать для отображения скрытых файлов в каталоге. Чтобы показать скрытые файлы, выполните команду dir с опцией -a или -A. $ dir -a [path] $ dir -A [path] Например, чтобы показать скрытые файлы в вашем домашнем каталоге, вы должны выполнить: $ dir -A ~ .bash_history .dbshell .mongorc.js .viminfo scripts Обратите внимание, что команда dir также показывает скрытые каталоги, которые могут находиться в пути, который вы ищете. Подобно команде ls, вы можете выбрать отображение скрытых файлов исключительно в папке, чтобы не беспокоиться обо всех остальных файлах. $ dir -dl .[^.]* [path] Например, в домашнем каталоге это даст такой вывод: $ dir -dl .[^.]* ~ -rw------- 1 schkn schkn 43436 Oct 26 06:08 .bash_history -rw-r--r-- 1 schkn schkn 220 Apr 4 2018 .bash_logout -rw-r--r-- 1 schkn schkn 3771 Apr 4 2018 .bashrc drwx------ 2 schkn schkn 4096 Jan 5 2019 .cache Отображение скрытых файлов в среде рабочего стола GNOME Наконец, для тех, кто работает в среде рабочего стола GNOME, вы также можете показывать скрытые файлы, когда просматриваете систему с помощью проводника. Чтобы отобразить скрытые файлы через интерфейс GNOME, нажмите небольшую стрелку вниз, расположенную в верхнем правом углу экрана. При появлении небольшого выпадающего меню обязательно установите флажок «Показать скрытые файлы» (Show Hidden Files). Как следствие, скрытые файлы и папки будут видны в проводнике. Вывод В этом руководстве вы увидели все способы отображения скрытых файлов в Linux: с помощью команды ls, но у вас также есть команда find и dir. Если вы используете среду рабочего стола GNOME, есть возможность легко их отобразить с помощью небольшой опции.
img
Мы продолжаем рубрику “анбоксинг и настройка” и сегодня распакуем и сконфигурируем контроллер базовых станций DECT Gigaset N720 DM Pro и подключим его к базовым станциям Gigaset N720 IP Pro, чтобы получить полноценную, масштабируемую микросотовую сеть на базе технологии IP. Оба этих устройства являются частью Gigaset N720 DECT IP Multicell System. $dbName_ecom = "to-www_ecom"; $GoodID = "2052275604"; mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение "); mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error()); $query_ecom = "SELECT `model`, `itemimage1`, `price`, `discount`, `url`, `preview115`, `vendor`, `vendorCode` FROM `items` WHERE itemid = '$GoodID';"; $res_ecom=mysql_query($query_ecom) or die(mysql_error()); $row_ecom = mysql_fetch_array($res_ecom); echo 'Кстати, купить '.$row_ecom['vendor'].' '.$row_ecom['vendorCode'].' можно в нашем магазине Merion Shop по ссылке ниже. С настройкой поможем 🔧 Купить '.$row_ecom['model'].''.number_format(intval($row_ecom['price']) * (1 - (intval($row_ecom['discount'])) / 100), 0, ',', ' ').' ₽'; $dbName = "to-www_02"; mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение "); mysql_select_db($dbName) or die(mysql_error()); Распаковка Gigaset N720 Контроллер поставляется в фирменной коробке от производителя. В комплект поставки входят: Сам аппарат Gigaset N720 DM Pro, CD диск с руководством по установке элементов Gigaset N720 DECT IP Multicell System , руководство пользователя на немецком, а также пакетик с двумя винтами и двумя дюбелями, для крепления аппарата на стену. Корпус контроллера выполнен из белого пластика. На корпусе расположилось четыре элемента индикации и кнопка Hard Reset. Индикация сверху вниз: DECT - Показывает статус подключения базовых станций Power/LAN - Если аппарат получает питание, то показывает статус сетевого подключения. Если эта лампочка не горит - значит питания нет. VoIP - Показывает статус подключения к IP-АТС CALL - Если данная лампочка горит, то в сети есть, по крайней мере, один активный звонок На задней части корпуса расположились четыре отверстия для монтирования на стену, разъем для питания, а также (на этом фото не видно) LAN интерфейс. Нужно сразу сказать, что устройства серии Gigaset N720 используют технологию PoE для получения питания, поэтому если Вы используете коммутатор, не поддерживающий PoE, рекомендуем позаботиться о приобретении PoE инжектора. Как можно заметить, внешний блок питания не входит в комплект поставки контроллера. Согласно руководству пользователя, его можно заказать отдельно, в качестве аксессуара. LAN интерфейс расположился очень неудобно. Что же касается базовых станций Gigaset N720, то единственным отличием от контроллера является только отсутствие CD диска в комплекте поставки и надписи “DECT Manager” на корпусе аппарата. Вот посмотрите: Каждый контроллер может управлять максимум 20 базовыми станциями. Радиус действия каждой базовой станции достигает 50 метров в помещении и 300 метров на открытой местности. При переходе абонента из зоны действия одной БС в зону действия другой обеспечивается бесшовный роуминг, то есть сигнал абонента не теряется. Базовые станции Gigaset N720 IP Pro работают по протоколу SIP, а значит, совместимы практически с любой современной IP-АТС. Настройка Для того чтобы можно было управлять контроллером, нужно понять какой адрес он получил по DHCP, после чего ввести этот адрес в вэб-браузер. Перед нами откроется графический интерфейс (пароль по умолчанию admin) Сразу заметим, что базовые станции Gigaset N720 IP Pro вэб-интерфейсов не имеют и все манипуляции над ними, как то обновление прошивки, регистрация или перезагрузка, производятся через контроллер. Теперь необходимо зарегистрировать на контроллере хотя бы одну базу, для этого переходим в Settings -> Network and connectors -> Base station registration Как только базовая станция подключается в сеть, контроллер автоматически её распознает, остаётся только нажать Confirm для завершения регистрации базы. Чтобы подключиться к своей IP-АТС или к IP-АТС вашего VoIP -провайдера, необходимо настроить следующие опции: Переходим в Settings -> VoIP providers, откроется следующее окно Настраиваем профиль. Для этого жмем Edit, откроется следующее окно. Сюда нужно ввести параметры для подключения к IP-АТС. В зависимости от особенностей вашей сети (например, использование STUN сервера или NAT), возможно понадобится ввести дополнительные параметры. Готово, теперь можно регистрировать трубки. Об этом расскажем в следующей статье.
img
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Эволюция машинного обучения Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов. Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы: Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения. Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни. Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил. Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире. Почему машинное обучение важно? Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков. Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения? Возможности подготовки данных. Алгоритмы - базовый и продвинутый. Автоматизация и итерационные процессы. Масштабируемость. Ансамблевое моделирование. Интересные факты В машинном обучении, цель называется - «ярлык». В статистике, цель называется «зависимой переменной». Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении». Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении». Кто использует машинное обучение? Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами. Финансовые услуги Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества. Правительство Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных. Здравоохранение Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения. Розничная торговля Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов. Нефть и газ Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти. Транспорт Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций. Каковы популярные методы машинного обучения? Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов. Контролируемое обучение Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск. Полуконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере. Неконтролируемое обучение Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных. Усиленное обучение Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику. Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением? Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности. Сбор данных (Data Mining) Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных. Машинное обучение Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон. Глубокое изучение (Deep learning) Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем. Как это работает? Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами. Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя: Нейронные сети Деревья решений Случайные леса Ассоциации и обнаружение последовательности Градиент повышения и расфасовки Опорные векторные машины Отображение ближайшего соседа K-средства кластеризации Самоорганизующиеся карты Методы локальной оптимизации поиска Максимальное ожидание Многомерные адаптивные регрессионные сплайны Байесовские сети Оценка плотности ядра Анализ главных компонентов Сингулярное разложение Смешанные Гауссовские модели Последовательное сопроводительное построение правил Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с: Комплексным качеством данных и их управлением GUI для построения моделей и процессов Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59