解决 bcm43问题
苦脑了一晚上，后台老是弹出一个错误 like this
[285.460000] bcm43xx: Error: Microcode “bcm43xx_microcode5.
最后终于解决了，方法在下面，很简单，只要安装一个程序就以了
sudo aptitude install bcm43xx-fwcutter
写在这里做个留念，下次遇到再来看，也希望能帮到遇到同样问题的人。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/100569.html原文链接：https://javaforall.net
jediscluster 关闭 连接池_Redis——JedisClustersmart客户端实现原理(追求性能，不使用代理)从集群中选一个可运行节点，使用clusterslots初始化槽和节点映射。将clusterslots的结果映射到本地，为每个节点创建JedisPool。执行命令执行命令执行命令的过程简单来说，就是通过CRC16计算出key的槽，根据节点映射直接访问目标节点，如果出错，就随机挑选一个节点，通过moved重定向访问目标节点，并且重新初始化节点映射。好…
printwriter报错_java输出print和println我是一位长期读者,但是第一次写作.我目前正在尝试在代码库中使用AspectJ实现一个记录器.AspectJ似乎运行良好,但我遇到了非常奇怪的Java错误.我是一个长期的C和.Net开发人员,他仍然适应Java的世界,所以如果这是一个愚蠢的问题我很抱歉.我的代码试图捕获异常,并将相关信息记录到文本文件中.陷阱工作正常,但我注意到,当我部署时,我没有得到任何数据.我在Java反编译器中打开了我的类文…
多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）-相关系数（机器学习）sklearn文章目录多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：2、多重共线性：3、检验方法：方差膨胀系数（VIF）：相关性检验：4、代码测试4.1导入相关库4.2准备数据4.3计算膨胀因子4.4计算相关系数4.5分割测试集4.6模型选择4.7AUC值4.8模型调整4.8.1删除账户资金4.8.2删除累计交易佣金5、总结多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
Adaboost 算法的原理与推导[通俗易懂]Adaboost算法的原理与推导0引言一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了。无心啰嗦，本…
AngularJS 模块「建议收藏」模块定义了一个应用程序。模块是应用程序中不同部分的容器。模块是应用控制器的容器。控制器通常属于一个模块。1创建模块你可以通过AngularJS的angular.module函数来创建模块：<divng-app=”myApp”>…</div><script>varapp=angular.module(“my…
