由于LinuxCNC在开发板上启动要进行一堆设置，比较麻烦，今天又想了半天才记起步骤，特此记录一下
首先，设置显示屏显示以及分辨率 $ startx & $ export DISPLAY=:0 $ xhost + $ xrandr --output HDMI-1 --mode 1280x960 --rate 60.00
之后，进行LinuxCNC环境配置，不然每次都找不到执行命令
$ source ./linuxcnc/scripts/rip-environment
然后开始运行
$ linuxcnc
LinuxCNC 是一个计算机控制机器的软件系统，例如铣床,车床,等离子切割机,切断机,机器人,hexapods等等。
我已经在ubuntu机器上安装了tensorflow docker容器。tensorflow docker安装说明规定： 这使我进入了docker容器终端，我可以运行python并执行Hello World示例。我也可以手动运行。\快跑。sh开始使用jupyter笔记本。然而，我无法从主机上找到笔记本。 如何启动jupyter笔记本，以便可以使用主机上的笔记本？理想情况下，我想使用docker启动
出于对它的热爱，我不能从Docker容器中启动Jupyter。我的操作系统： Dockerfile： 文件只是 Docker映像是通过以下命令轻松构建的： 我运行的容器 我得到以下错误： 发生了什么事？我将Jupyter笔记本端口（8888）映射到一个容器端口（6067），因此我不明白问题出在哪里。
bootloader启动过程 BIOS将通过读取硬盘主引导扇区到内存，并转跳到对应内存中的位置执行bootloader。bootloader完成的工作包括： 切换到保护模式，启用分段机制 读磁盘中ELF执行文件格式的ucore操作系统到内存 显示字符串信息 把控制权交给ucore操作系统 对应其工作的实现文件在lab1中的boot目录下的三个文件asm.h、bootasm.S和bootmain.c
BIOS启动过程 当计算机加电后，一般不直接执行操作系统，而是执行系统初始化软件完成基本IO初始化和引导加载功能。简单地说，系统初始化软件就是在操作系统内核运行之前运行的一段小软件。通过这段小软件，我们可以初始化硬件设备、建立系统的内存空间映射图，从而将系统的软硬件环境带到一个合适的状态，以便为最终调用操作系统内核准备好正确的环境。最终引导加载程序把操作系统内核映像加载到RAM中，并将系统控制权传
我曾经能够改变默认启动文件夹的Jupyter（文件夹Jupyter显示在浏览器中，当它第一次启动）通过修改开始选项的笔记本启动图标的属性在Windows上，如这里和这里所述。 然而，在我最近安装了Anaconda3之后，这就不再有效了。即使我将“开始于”文件夹更改为我想要的文件夹，浏览器默认情况下仍会转到“文档”文件夹。我试着以管理员的身份做这件事，但仍然没有成功。有什么建议吗？谢谢
高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数
机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画
