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自然排序會有兩塊 精選摘要、排名位
SEO 網頁優化, 關鍵字優化 解說

1.Google 關鍵字廣告位
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CentOS 8 的 firefox 無法播放youtube影片錯誤如下

CentOS 8 的 firefox can't play


需安裝 ffmpeg

首先

  1. yum install epel-release
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下載檔案安裝
1. 先到NVIDIA下載驅動程式NVIDIA-Linux-x86_64-470.239.06.run
CentOS 8 下安裝NVIDIA RTX 3070 驅動 

CentOS 8 下安裝NVIDIA RTX 3070 驅動

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1. 到Anaconda3官網下載
找到並執行Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

如何在CentOS 8 安裝Anaconda3 及PyCha
如何在CentOS 8 安裝Anaconda3 及PyCha

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這篇文章將解釋如何在 RHEL 8 或 CentOS 8 上安裝和設定 Samba。您還將了解如何使用 samba 將 RHEL 8 或 CentOS 8 系統中的資料夾共用到 Windows 電腦。
Windows 和 Linux 系統的結構不同，兩者之間的和平共處往往是個挑戰。感謝 Samba，兩個系統現在可以透過網路共享檔案和資料夾。那什麼是森巴舞呢？ Samba 是一種免費的開源協議，允許以簡單、無縫的方式在兩個系統之間共用檔案。您可以在 Linux 伺服器上擁有一個 Samba 伺服器，託管 Windows 用戶端可以存取的各種檔案和資料夾。
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AnyDesk 是 Linux 用戶可用的最佳專有遠端桌面應用程式之一。該軟體程式提供對運行 Windows、macOS、Linux 和 FreeBSD 的電腦的流暢、無縫的遠端存取。在本指南中，我們將解釋如何在 CentOS 8 / RHEL 8 Linux 桌面中安裝 AnyDesk。

在 CentOS 8 / RHEL 8 上安裝 AnyDesk 後，您將能夠從 Windows、Mac 和其他基於 Linux 的系統存取 Linux 系統。您將享受其簡單且用戶友好的設定和管理工具，使您能夠輕鬆管理遠端系統。


在 CentOS 8 / RHEL 8 上安裝 AnyDesk
我們將使用預先打包的 RPM 軟體包從 AnyDesk Yum 儲存庫在 CentOS 8 / RHEL 8 上安裝 Install AnyDesk。您可以手動下載 RPM 軟體包並安裝它，但這意味著必須手動完成更新。

1 – 新增 AnyDesk 儲存庫
使用下面共享的命令將儲存庫新增至您的系統。
CentOS 8：

  1. tee /etc/yum.repos.d/AnyDesk-CentOS.repo <<EOF
  2. [anydesk]
  3. name=AnyDesk CentOS - stable
  4. baseurl=http://rpm.anydesk.com/centos/\$basearch/
  5. gpgcheck=1
  6. repo_gpgcheck=1
  7. gpgkey=https://keys.anydesk.com/repos/RPM-GPG-KEY
  8. EOF
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安裝顯示卡 NVIDIA驅動時
出現錯誤 

如何關閉 GDM 及 nouveau 並安裝 NVIDIA

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14TB的硬碟，檔案都存在資源回收桶


Linux下的復原站其實是一個資料夾，該資料夾下邊有兩個資料夾：files和info
在終端機執行

  1. rm -rf /root/.local/share/Trash/files
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  1. #檢查是否安裝lm_sensors
  2. rpm -qa|grep lm_sensors
  3.  
  4. #安裝
  5. yum install *lm_sensors*
  6.  
  7. #配置lm_sensors 所有提示均輸入yes
  8. sensors-detect
  9.  
  10. #使用lm_sensors
  11. sensors #查温度
  12. watch -n 1 -d sensors #每秒刷新
  13.  
複製代碼
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1. 備份資料庫及FTP網站資料


2. 到官方下載opencart 3.X
https://www.opencart.com/index.php?route=marketplace/extension/info&extension_id=35919


3. 解壓縮檔案後上傳到FTP


4. 升級

  1. http://yourdomain/install
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1. 備份資料庫及網站檔案


2. 首先到官網下載opencart 4.0.2.3
https://www.opencart.com/index.php?route=cms/download/history


3. 解壓縮檔案並上傳


4. 確認平台支援 PHP 8.2+


5. 建立config.php 及 admin/config.php 可寫 只填 DB訊息

  1. // DB
  2. define('DB_DRIVER', 'mysqli');
  3. define('DB_HOSTNAME', 'localhost');
  4. define('DB_USERNAME', 'xxxx');
  5. define('DB_PASSWORD', 'xxxx');
  6. define('DB_DATABASE', 'xxxx');
  7. define('DB_PORT', '3306');
  8. define('DB_PREFIX', 'oc_');
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OpenCart 4.X 新增分類出現錯誤 (靜態網址下)

OpenCart 4.X 新增分類出現錯誤

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CPanel 新帳號時無法修改PHP版本
出現錯誤

The system failed to create the file “/var/cpanel/userdata/wordnetyea/cache.lock” (as EUID: 1063, EGID: 1066 1066) because of the following error: Permission denied
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EyeSee 官網：https://eyesee.cht.com.tw/


申請帳號(用HINET線路HN申請)
申請好了之後

1.監測報表->寬頻上網->加值服務管理

Hinet eyeSee申請DNS IP反解

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NetYea套件新增Line@漂浮圖標
在電腦版或是手機板都能讓客戶更容易找到你
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1. 到 Github 下載 tesseract-ocr-w64-setup-5.3.3.20231005.exe 來安裝Tesseract。

2. 記錄Tesseract安裝的路徑，預設路徑通常為 C:\Program Files\Tesseract-OCR。

3. 將Tesseract.exe路徑新增到環境變數中

 

  1. pip install pytesseract
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Python中執行Pytesseract模組錯誤  - 錯誤訊息

  1. raise TesseractNotFoundError()
  2. pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information.
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在測試 mnist 數字辨識時

代碼來源
https://hackmd.io/@Maxlight/SkuYB0w6_#3-hyperparameter
 

  1. import torch
  2. from torch.utils import data as data_
  3. import torch.nn as nn
  4. from torch.autograd import Variable
  5. import matplotlib.pyplot as plt
  6. import torchvision
  7. import os
  8.  
  9. EPOCH = 1
  10. BATCH_SIZE = 50
  11. LR = 0.001
  12. DOWNLOAD_MNIST = False
  13.  
  14. train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist',train = True,transform = torchvision.transforms.ToTensor(),download = DOWNLOAD_MNIST)
  15.  
  16. print(train_data.train_data.size())
  17. print(train_data.train_labels.size())
  18. plt.ion()
  19. for i in range(11):
  20.   plt.imshow(train_data.train_data[i].numpy(), cmap = 'gray')
  21.   plt.title('%i' % train_data.train_labels[i])
  22.   plt.pause(0.5)
  23. plt.show()
  24.  
  25. train_loader = data_.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True,num_workers = 2)
  26.  
  27. test_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/', train = False)
  28. test_x = torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim = 1).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
  29. test_y = test_data.test_labels[:2000]
  30.  
  31. class CNN(nn.Module):
  32.   def __init__(self):
  33.     super(CNN, self).__init__()
  34.     self.conv1 = nn.Sequential(
  35.         nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 16, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 2,),# stride = 1, padding = (kernel_size-1)/2 = (5-1)/2
  36.         nn.ReLU(),
  37.         nn.MaxPool2d(kernel_size = 2),
  38.     )
  39.     self.conv2 = nn.Sequential(
  40.         nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
  41.         nn.ReLU(),
  42.         nn.MaxPool2d(2)
  43.     )
  44.     self.out = nn.Linear(32*7*7, 10)
  45.  
  46.   def forward(self, x):
  47.     x = self.conv1(x)
  48.     x = self.conv2(x)
  49.     x = x.view(x.size(0), -1)
  50.     output = self.out(x)
  51.     return output, x
  52.  
  53. cnn = CNN()
  54. print(cnn)
  55.  
  56. optimization = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr = LR)
  57. loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
  58.  
  59. for epoch in range(EPOCH):
  60.   for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_loader):
  61.     bx = Variable(batch_x)
  62.     by = Variable(batch_y)
  63.     output = cnn(bx)[0]
  64.     loss = loss_func(output, by)
  65.     optimization.zero_grad()
  66.     loss.backward()
  67.     optimization.step()
  68.  
  69.     if step % 50 == 0:
  70.         test_output, last_layer = cnn(test_x)
  71.         pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  72.         accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0))
  73.         print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
  74.  
  75. test_output, _ = cnn(test_x[:10])
  76. pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  77. print(pred_y, 'prediction number')
  78. print(test_y[:10].numpy(), 'real number')
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ubuntu firefox播放久了，突然不能用了
顯示
ubuntu firefox youtube cannot play

ubuntu firefox youtube cannot
ubuntu firefox youtube cannot
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結果圖：
Yolov8 照片偵測後如何抓物體座標位置

座標：

  1. [[ 16 290]
  2. [412 491]
  3. [740 626]
  4. [283 631]
  5. [146 651]
  6. [ 32 710]]
  7. 5.0
  8. image 1/1 D:\yolo\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 83.9ms
  9. Speed: 3.0ms preprocess, 83.9ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
  10. tensor([[ 22.3412, 228.0822, 802.0841, 754.3939]], device='cuda:0')
  11. 準確率 0.879738450050354
  12. x,y: [[412 491]]
  13. 0.0
  14. tensor([[ 47.5999, 398.8344, 244.2552, 903.1386]], device='cuda:0')
  15. 準確率 0.873720109462738
  16. x,y: [[146 651]]
  17. 0.0
  18. tensor([[670.3670, 376.9174, 810.0000, 875.0829]], device='cuda:0')
  19. 準確率 0.8693700432777405
  20. x,y: [[740 626]]
  21. 0.0
  22. tensor([[220.5713, 405.7240, 344.5589, 857.2506]], device='cuda:0')
  23. 準確率 0.819391667842865
  24. x,y: [[283 631]]
  25. 11.0
  26. tensor([[7.7698e-02, 2.5441e+02, 3.2119e+01, 3.2465e+02]], device='cuda:0')
  27. 準確率 0.44594067335128784
  28. x,y: [[ 16 290]]
  29. 0.0
  30. tensor([[3.2650e-02, 5.4988e+02, 6.4001e+01, 8.6930e+02]], device='cuda:0')
  31. 準確率 0.29976797103881836
  32. x,y: [[ 32 710]]
  33.  
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