package main
import (
"fmt"
"net"
"net/http"
)
func sendMagicPacket(macAddr string, broadcastAddr string) error {
&
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1 ipfs 网关检查 https://ipfs.zlib.pro/ 2 ipfs 安装 wget https://github.com/ipfs/kubo/releases/download/v0.27.0/kubo_v0.27.0_linux-amd64.tar.gz tar -zxvf kubo_v0.27.0
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <netinet/in.h>
#include <netinet/ip.h>
#include <netinet/tcp.h>
#include
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通过读取CSV 数据 ，使用LSTM 模型训练已知数据，预测csv 数据格式Date,Open,High,Low,Close,Volume,Bitcoin,BTC,Blockchain,Cryptocurrency,Iota
1/3/2016 0:58,436.75,437.5,435.2,437.4,218.731,90,65,57,62,70
1/3/2016 1:56,437.07,437.07,434.2,436.34,78.762,92,74,48,48,71
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家里宽带网下有J4125小主机做了ESXI 做了小服务器,外网想访问设置ESXI相关配置时，如果在ESXI 里安装一个桌面系统然后用远程操作也可行，太占资源。想用NGINX 做2次转发就可以实现公网访问ESXI ，可以在线查看。实现步骤：1 esxi内网下服务器的宝塔内创建一个esxi.demo.mydomian.cn站，配置反向代理 location / { proxy_set_header Host &
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vim /etc/network/interfaces.d/eth1.cfg添加如下配置#创建子网卡
auto eth0:0
iface eth0:0 inet static
address 10.245.242.78
netmask 255.255.255.0
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CatBoost是一种机器学习库，用于提高分类、回归和排名任务的准确性安装condayum install -y conda构建环境conda create --name myaienv python=3.6选择环境conda enactive myaienv安装 pandas ,catboost,sklearn
pip install pandas -i http
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package io.ants.modules.utils.config;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
@Data
public class TokenPayConfig implements Serializable {
private static f
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CatBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）的机器学习框架。它是由Yandex开发的开源工具，在许多数据科学任务中都表现出色。
CatBoost的名称源自其中一个主要特性，即能够自动处理分类特征（Categorical Features）。传统的梯度提升决策树框架在处理分类特征时需要将其转换为数值型特征，而CatBoost能够直接使用原始的分类特征，无需额外的预处理步骤。
在Cat
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@echo off@echo offREM https://www.nirsoft.net/utils/nircmd.htmlstart "" "D:\rszt\Reeiss\bin\Reeiss.exe" REM 打开 Reeiss.exe REM 等待程序启动timeout /t 3 >nulREM 移动窗口到 (0, 0)tasklist /fi "imagename eq Reeiss.exe&q
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