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zblog1.7正式版（zblog手机端APP）

admin
ZBLOG
2022-12-19 22:02:10
12

本篇文章给大家谈谈zblog1.7正式版，以及zblog手机端APP对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、我的主板已设置了光驱启动,为什么光驱启动不了?只显示NO OPERATING SYSTEM
2、抖音为什么会有商业的标签
3、高斯混合模型(GMM)和EM算法
4、yoga14安装ubuntu键盘
5、Z-Blog博客系统怎么用详细
6、z-blog后台新建文章点击后无法链接,提示网页无法访问

我的主板已设置了光驱启动,为什么光驱启动不了?只显示NO OPERATING SYSTEM

因为你光驱里面的光盘无法引导，所以到了硬盘，你的硬盘里面同样无法引导才会出现这个提示。如果要想从光驱启动，放进去的光盘必须有引导的功能，否则就启动不了、

抖音为什么会有商业的标签

对于商业产品而言，变现是逃不开的课题，本文将在对抖音现有商业化行为总结的基础上，大胆猜测抖音未来可能的商业化道路。变现手段首先总结抖音目前肉眼可见的变现手段。 feed流广告广告是头条的强项，抖音的feed流广告除了从算法上匹配用户外，还有一些比较有意思的小尝试，想简单谈谈。（1）通过 A/B test 确定广...

关于商业产品而言，变现是逃不开的课题，本文将在对抖音现有商业化行为总结的根底上，斗胆猜想抖音未来或许的商业化路途。

变现手法

首要总结抖音现在肉眼可见的变现手法。

feed流广告

广告是头条的强项，抖音的feed流广告除了从算法上匹配用野外，还有一些比较有意思的小测验，想简略谈谈。

（1）经过 A/B test 确认广告按钮长度。不知各位有没有发现，抖音广告中转化按钮的长度经历过几回改变——从开端的巨细变为通栏长度，最终变为现在的款式，背面包含的应该是同内容挑选机制相同的 A/B test 思路，即经过测验找到点击率最高的按钮长度。

（2）经过随机“变色”的按钮引发用户猎奇心。相同是广告按钮，刚进入广告时，每个按钮都是通明色，过几秒后会变为不同色彩，如第一个广告中的按钮会变为蓝色，第二个广告中的按钮会变为橙色，运用用户对按钮色彩的猎奇心思，在为产品供给趣味的一同，延伸广告观看时长。

电商导流

商家能够经过短视频直接将用户导流至自己的商品销售页面。

尽管头条前段时间推出了自己的电商渠道“值点”，但现在肉眼可见的电商导流大部分仍是指向天猫和淘宝。一方面或许由于抖音的用户画像与值点差异较大，另一方面或许由于值点现在还在试水阶段，不宜大规模导流。

定制品牌广告

运用应战活动与资料，协助大品牌定制广告并从中获利，如 #应战的定制广告——oppo应战赛”本来你是酱紫的”，贴纸的定制广告——必胜客贴纸等。

直播分红

猜想仅仅一般性的功用跟进，运用本身已有的、特点及意图与直播用户相似的用户直接进行变现。与其他直播渠道没有太大差异，不做赘述。

DOU+速推

DUO+速推是抖音近期上线的广告办法，可针对某一视频进行投进，且移动端即可操作。

投进办法包含：

根底定向投进，向限制性别、年纪、地域的人群进行投进；

指定粉丝相似的账号，向指定账号的粉丝人群进行投进；

邻近商圈投进，指定直径规模进行地域投进。

以上便是抖音现在肉眼可见的商业化手法，接下来猜想抖音未来变现的发力点。

变现发力点

个人认为抖音未来的变现发力点依然是“广告”与“导流”。

据悉，抖音未来1年广告收入或许破百亿[1]，很难想象这样大的一块蛋糕不能构成抖音往后的着重发力点。

除此之外，今天头条锻炼出的广告功力也是抖音广告路上很好的支撑。比方抖音在头条投进的根底上，接连了测验试验思路，供给“智能投进”。在这种投进办法下，抖音会先用一部分投进经费进行小规模测验，找到投进作用最好的人群后再进行规模化投进，以到达推行作用最优 (注：可拜见DOU+速推第一条挑选项，DOU+唤出办法：恣意视频点击“转发”按钮即可)。

最终，抖音广告好像并不那么令用户恶感，为抖音供给了在不伤用户前提下挣钱的或许。其间，“不那么恶感”或许归功于以下几点：

（1）广告风格贴合产品特点

抖音是文娱型产品，所以抖音中的广告也简直都是文娱风格。

一方面，从App Growing供给的陈述来看[2]，抖音“游戏”广告的占比很高，而游戏本身的文娱化特点又十分贴合抖音的产品调性，所以在抖音上进行游戏投进，作用甚至或许胜过资讯类的今天头条。

另一方面，抖音内的非游戏广告内容制造也都在尽量贴合文娱特点，搞怪的、赋有构思的、甚至鬼畜的，如苏菲的构思广告其时也收成了一片好评[3]。

（2）标明”广告”字样，越过本钱低

抖音中的广告都标有“广告”字样，且越过本钱很低，与看到不感爱好的视频相同，直接上滑即可越过。

（3）可人为下降推送频次

对广告屡次点击“不感爱好”后，推送频率显着下降。跟朋友一同做过试验，自己作为对照组，不对广告进行“不感爱好”点击，朋友作为试验组，频频对广告进行“不感爱好”点击。7天后，我刷不到十条内容就会呈现广告，而朋友接连刷几十甚至上百条都不会呈现广告。

综上，收入高、才能强、不伤用户的变现手法“广告”应该是抖音未来的着重发力点。

但与此一同，抖音的广告好像还有优化空间，关于广告与用户匹配度给出以下两条小主张：

1）进步对“视频广告内容”的剖析才能

尽管现在广告主可在投进时挑选广告及用户类型，但这未必是最优的匹配办法，究竟“人”在匹配算法上或许并没有“机器”更了解用户。假如“视频内容”能够被机器读懂，选用相似图文广告的优化办法进行优化，并为广告视频制造者供给牢靠主张，想必广告作用还会更上一层楼。

2）创立并进一步丰厚用户“商业化标签”

用户商业化标签或许与用户爱好标签有所差异，比方喜爱萌宠的人并纷歧定有购买宠物或宠物用品的需求。或许抖音现已存在相似标签，但就现在的运用感触而言，好像还有不小的进步空间。

若上述两点得到进步，结合抖音现有的挑选及分发才能，信任抖音的广告在体会及收入方面还会有所突破。

导流

电商导流也是抖音收入来历的一部分，从App Growing供给的陈述来看[2]，现在“天猫”和“淘宝”占有流量较大部分。

但抖音的野心好像未停步于此，“同城”板块下的分类模块是不是似曾相识？美食、景点、玩乐……等等，咦？这不是群众点评在做的工作吗？故此猜想，抖音未来“导流”的发力点将不只限制在电商，更会向生活服务方面不断扩展。

那么这件工作的可行性有多高呢？形似并不低：

（1）视频表现力更强

比较群众点评的图文办法，抖音的视频办法更利于引起用户爱情共识，影响消费。想想每次夜里对着抖音美食流口水的自己，是不是也曾静静记下谈论中的店名并前往一试了呢。

（2）社区打卡文明优秀

我们对视频标题中、谈论中随处可见的“打卡网红店”是不是还有形象呢，摔碗酒、冰淇淋、天空之境，在视频烘托出好玩、好吃、好美的气氛中，不少用户前往全国各地进行消费并发布“打卡”视频，而一些没条件出远门的用户只能静静点赞。不过在抖音上线了为用户引荐自己邻近“网红店”的功用后，是不是更进一步鼓舞了这种气氛，让生活服务分发成为或许呢？

（3）外部环境较好

不知我们有没有感觉，横竖我出了一次远门后，现已开端搜索群众点评外的其他生活服务评分软件了。跟着营销气氛的延伸，群众点评的公信力好像也在逐步式微，这样的外部环境是不是为抖音发明了一个时机呢？

综上，背靠本身巨大的活泼用户群，抖音经过直接为商家导流构成的生活服务分发才能，很或许构成另一个变现发力点。

不过要做好生活服务分发，直接对接各个商家，抖音好像还有很长的路要走，相同提出以下几点小主张：

若想打好“公信力”这张牌，前期不可防止需求做些人力开掘的“重活”，包含优质商家的开掘、人工实地勘探及审阅等。或许搜集”特征“商家是个好办法。一方面防止同群众点评在“群众商家”维度竞赛，另一方面，特征也愈加契合抖音用户的品尝。

相应功用稳步跟进，或许纷歧定是“评分”，打卡、热度等具有相同说服力的功用甚至“视频集”，都能够协助用户进行优质商家挑选。

操控好变现节奏，在公信力与商业化的平衡中稳步前行。

以上仅为个人观点，文中说到的相关参阅文章见下，感谢我们的宝贵时间。

[1] 抖音未来1年广告收入破百亿？但MCN在渠道仍赚不到钱

[2] 国内首份抖音广告剖析陈述，游戏职业广告投进占比最多

[3] 苏菲尝鲜抖音视频信息流广告，网友惊叹给满分

– End –

作者：lilyblood，微信号与大众号：lilyblood，欢迎沟通~

商业运营

转载请说明出处

知优网 » 抖音的商业化及其趋势（抖音的商业化及其趋势分析）

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2020：规模化增加需求顶层规划下一篇

使用规划：单列/双列规划的差异

高斯混合模型(GMM)和EM算法

学号：20021110074 电院姓名：梁雪玲

【嵌牛导读】：GMM与EM算法的学习与推导。

【嵌牛鼻子】：GMM EM

【嵌牛提问】：GMM是什么？EM算法是什么？二者之间的关系？算法的推导？如何深入学习？

【嵌牛正文】：

在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。

本文参考：

(EM算法)

一、前言

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法。它是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布的情况。高斯混合模型使用了期望最大(Expectation Maximization，简称EM)算法进行训练，故此我们在了解GMM之后，也需要了解如何通过EM算法训练(求解)GMM。

二、高斯混合模型(GMM)

在了解高斯混合模型之前，我们先了解一下这种模型的具体参数模型-高斯分布。高斯分布又称正态分布，是一种在自然界中大量存在的，最为常见的分布形式。

如上图，这是一个关于身高的生态分布曲线，关于175-180对称，中间高两边低，相信大家在高中已经很了解了，这里就不再阐述。

现在，我们引用《统计学习方法》-李航书中的定义，如下图：

根据定义，我们可以理解为，GMM是多个高斯分布的加权和，并且权重α之和等于1。这里不难理解，因为GMM最终反映出的是一个概率，而整个模型的概率之和为1，所以权重之和即为1。高斯混合模型实则不难理解，接下来我们介绍GMM的训练(求解)方法。

PS.从数学角度看，对于一个概率模型的求解，即为求其最大值。从深度学习角度看，我们希望降低这个概率模型的损失函数，也就是希望训练模型，获得最大值。训练和求解是不同专业，但相同目标的术语。

三、最大似然估计

想要了解EM算法，我们首先需要了解最大似然估计这个概念。我们通过一个简单的例子来解释一下。

假设，我们需要调查学校男女生的身高分布。我们用抽样的思想，在校园里随机抽取了100男生和100女生，共计200个人(身高样本数据)。我们假设整个学校的身高分布服从于高斯分布。但是这个高斯分布的均值u和方差∂2我们不知道，这两个参数就是我们需要估计的值。记作θ=[u, ∂]T。

由于每个样本都是独立地从p(x|θ)中抽取的，并且所有的样本都服从于同一个高斯分布p(x|θ)。那么我们从整个学校中，那么我抽到男生A（的身高）的概率是p(xA|θ)，抽到男生B的概率是p(xB|θ)。而恰好抽取出这100个男生的概率，就是每个男生的概率乘积。用下式表示：

这个概率反映了，在概率密度函数的参数是θ时，得到X这组样本的概率。在公式中，x已知，而θ是未知，所以它是θ的函数。这个函数放映的是在不同的参数θ取值下，取得当前这个样本集的可能性，因此称为参数θ相对于样本集X的似然函数（likehood function）。记为L(θ)。

我们先穿插一个小例子，来阐述似然的概念。

某位同学与一位猎人一起外出打猎，一只野兔从前方窜过。只听一声枪响，野兔应声到下，如果要你推测，这一发命中的子弹是谁打的？你就会想，只发一枪便打中，由于猎人命中的概率一般大于这位同学命中的概率，看来这一枪是猎人射中的。

这个例子所作的推断就体现了极大似然法的基本思想，我们并不知道具体是谁打的兔子，但是我们可以估计到一个看似正确的参数。回到男生身高的例子中。在整个学校中我们一次抽到这100个男生(样本)，而不是其他的人，那么我们可以认为这100个男生(样本)出现的概率最大，用上面的似然函数L(θ)来表示。

所以，我们就只需要找到一个参数θ，其对应的似然函数L(θ)最大，也就是说抽到这100个男生（的身高）概率最大。这个叫做θ的最大似然估计量，记为：

因为L(θ)是一个连乘函数，我们为了便于分析，可以定义对数似然函数，运用对数的运算规则，把连乘转变为连加：

PS.这种数学方法在MFCC中我们曾经用过，可以回溯一下上一篇文章。

此时，我们要求θ，只需要使θ的似然函数L(θ)极大化，然后极大值对应的θ就是我们的估计。在数学中求一个函数的最值问题，即为求导，使导数为0，解方程式即可(前提是函数L(θ)连续可微)。在深度学习中，θ是包含多个参数的向量，运用高等数学中的求偏导，固定其中一个变量的思想，即可求出极致点，解方程。

总结而言：

最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。

求最大似然函数估计值的一般步骤：

（1）写出似然函数；

（2）对似然函数取对数，并整理；(化乘为加)

（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；

（4）解似然方程，得到的参数即为所求。

四、EM算法

期望最大(Expectation Maximization，简称EM)算法，称为机器学习十大算法之一。它是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐含变量）中求解概率模型参数的最大似然估计方法。

现在，我们重新回到男女生身高分布的例子。我们通过抽取100个男生身高，并假设身高分布服从于高斯分布，我们通过最大化其似然函数，可以求的高斯分布的参数θ=[u, ∂]T了，对女生同理。但是，假如这200人，我们只能统计到其身高数据，但是没有男女信息(其实就是面对200个样本，抽取得到的每个样本都不知道是从哪个分布抽取的，这对于深度学习的样本分类很常见)。这个时候，我们需要对样本进行两个东西的猜测或者估计了。

EM算法就可以解决这个问题。假设我们想估计知道A和B两个参数，在开始状态下二者都是未知的，但如果知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某种初值，以此得到B的估计值，然后从B的当前值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。

在男女生身高分布的例子中，我们运用EM算法的思想。首先随便猜一下男生的高斯分布参数:均值和方差。假设均值是1.7米，方差是0.1米，然后计算出每个人更可能属于第一个还是第二个正态分布中。这是第一步，Expectation。在分开了两类之后，我们可以通过之前用的最大似然，通过这两部分，重新估算第一个和第二个分布的高斯分布参数:均值和方差。这是第二步，Maximization。然后更新这两个分布的参数。这是可以根据更新的分布，重新调整E(Expectation)步骤...如此往复，迭代到参数基本不再发生变化。

这里原作者提到了一个数学思维，很受启发，转给大家看一眼(比较鸡汤和啰嗦，大家可以跳过)

这时候你就不服了，说你老迭代迭代的，你咋知道新的参数的估计就比原来的好啊？为什么这种方法行得通呢？有没有失效的时候呢？什么时候失效呢？用到这个方法需要注意什么问题呢？呵呵，一下子抛出那么多问题，搞得我适应不过来了，不过这证明了你有很好的搞研究的潜质啊。呵呵，其实这些问题就是数学家需要解决的问题。在数学上是可以稳当的证明的或者得出结论的。那咱们用数学来把上面的问题重新描述下。（在这里可以知道，不管多么复杂或者简单的物理世界的思想，都需要通过数学工具进行建模抽象才得以使用并发挥其强大的作用，而且，这里面蕴含的数学往往能带给你更多想象不到的东西，这就是数学的精妙所在啊）

五、EM算法的简单理解方式

在提出EM算法的推导过程之前，先提出中形象的理解方式，便于大家理解整个EM算法，如果只是实现深度学习模型，个人认为可以不需要去看后面的算法推导，看这个就足够了。

坐标上升法(Coordinate ascent):

图中的直线式迭代优化的途径，可以看到每一步都会向最优值靠近，而每一步前进的路线都平行于坐标轴。那么我们可以将其理解为两个未知数的方程求解。俩个未知数求解的方式，其实是固定其中一个未知数，求另一个未知数的偏导数，之后再反过来固定后者，求前者的偏导数。EM算法的思想，其实也是如此。使用坐标上升法，一次固定一个变量，对另外的求极值，最后逐步逼近极值。对应到EM上，E步：固定θ，优化Q；M步：固定Q，优化θ；交替将极值推向最大。

六、EM算法推导

现在很多深度学习框架可以简单调用EM算法，实际上这一段大家可以不用看，直接跳过看最后的总结即可。但是如果你希望了解一些内部的逻辑，可以看一下这一段推导过程。

假设我们有一个样本集{x(1),…,x(m)}，包含m个独立的样本(右上角为样本序号)。但每个样本i对应的类别z(i)是未知的（相当于聚类），也即隐含变量。故我们需要估计概率模型p(x,z)的参数θ(在文中可理解为高斯分布)，但是由于里面包含隐含变量z，所以很难用最大似然求解，但如果z知道了，那我们就很容易求解了。

首先放出似然函数公式，我们接下来对公式进行化简：

对于参数估计，我们本质上的思路是想获得一个使似然函数最大化的参数θ，现在多出一个未知变量z，公式(1)。那么我们的目标就转变为：找到适合的θ和z让L(θ)最大。

对于多个未知数的方程分别对未知的θ和z分别求偏导，再设偏导为0，即可解方程。

因为(1)式是和的对数，当我们在求导的时候，形式会很复杂。

这里我们需要做一个数学转化。我们对和的部分，乘以一个相等的函数，得到(2)式，利用Jensen不等式的性质，将(2)式转化为(3)式。(Jensen不等式数学推到比较复杂，知道结果即可)

Note:

Jensen不等式表述如下：

如果f是凸函数，X是随机变量，那么：E[f(X)]=f(E[X])

特别地，如果f是严格凸函数，当且仅当X是常量时，上式取等号。参考链接:

至此，上面的式（2）和式（3）不等式可以写成：似然函数L(θ)=J(z,Q)，那么我们可以通过不断的最大化这个下界J(z,Q)函数，来使得L(θ)不断提高，最终达到它的最大值。

现在，我们推导出了在固定参数θ后，使下界拉升的Q(z)的计算公式就是后验概率，解决了Q(z)如何选择的问题。这一步就是E步，建立L(θ)的下界。接下来的M步，就是在给定Q(z)后，调整θ，去极大化L(θ)的下界J（在固定Q(z)后，下界还可以调整的更大）。

总结而言

EM算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐藏变量)中，求解概率模型参数的最大似然估计方法。

EM的算法流程：

1初始化分布参数θ；

重复2, 3直到收敛:

2E步骤(Expectation):根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率，其实就是隐性变量的期望。作为隐藏变量的现估计值：

3M步骤(Maximization):将似然函数最大化以获得新的参数值：

这个不断迭代的过程，最终会让E、M步骤收敛，得到使似然函数L(θ)最大化的参数θ。

在L(θ)的收敛证明:

yoga14安装ubuntu键盘

安装过程中键盘和触控板都不能用，后来通过修改grub选项可以使用键盘，由于yoga14s只有一个USB口，安装中被安装U盘占用，因此无法接入外接键盘，所以全程只能通过键盘完成安装。在使用键盘安装的过程中，主要是分区那块的参数通过键盘上下键不好操作，建议用Tab键、ALT+B=BACK,ALT+C=CONTINUE等组合键进行参数设置，但是完成安装后按照网上更新内核的方法还是无法保证键盘触控能正常使用，以及安装驱动之后总会出现黑屏闪屏，从几个不同的方式进行驱动的安装（官网run文件，系统附加驱动安装，以及ppa最新源安装）基本全军覆没，最后感觉像成功了，结果NVIDIA settings没有显示，后来装驱动还遇到驱动版本与内核冲突等诸多问题后遂放弃。后来看到网上说因为机器比较新就需要更新的ubuntu系统，后来选择了ubuntu20.04, 因为20.10太新了可能很多软件用不了，所以最后选择的是前者。

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双显卡笔记本安装Ubuntu18.04以及nvidia显卡驱动

最后稻草之简单即正义：安装Ubuntu20.04，安装NVIDIA驱动

安装全流程

ubuntu系统

1.windows里面进行磁盘分区，选择了压缩50G，然后格式化U盘制作ubuntu20.04启动盘。

2.yoga 14s 2021 开机按住Fn+F2进入BIOS，在里面关闭security boot 这样才能顺利进入启动U盘。

3. 重启插入U盘，再按Fn+F12进入boot选项，选择U盘进行安装进入grub, 然后光标在第一个ubuntu选项处按e（注意就是字母e,不是Esc键）进入grub编辑，在linux哪一行后面的quiet splash后面加上i8042.dumbkbd，这样进入安装界面就可以神奇地使用键盘和鼠标了，然后按住CTRL+X或者F10可以正常进入安装界面。

4.安装在分区的时候选择ubuntu的启动分区efi分区（首先需要确认自己电脑是UEFI而不是传统的legacy），efi类型，设置为逻辑分区，500MB（也可以更小，具体分区可以参考网上教程）;剩下的空间全部选择为/分区，主分区，ext4文件类型，没有划分/home主要是之后有些软件安装怕/分区不够（虽然之后也可以从/home分区划分过去。。。但毕竟比较麻烦）

5. 安装完毕按照提示拔出U盘、重启电脑后，再次按住Fn+F12进入grub界面，并且再次按e编辑Ubuntu。这一次编辑的不再是启动U盘，而是刚刚装好的Ubuntu系统。在linux这一行的quiet splash后加上i8042.dumbkdb nomodeset，然后按CTRL+X 或者F10进入Ubuntu系统。进入系统后，键盘和鼠标都是可以使用的。

6. 编辑/etc/default/grub文件，在GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT这一行的quiet splash后面加上i8042.dumbkbd（如果之后开机出现黑屏，还是可以再加上nomodeset）。然后命令行运行sudo update-grub，更新之后以后每次进入系统键盘和鼠标都是可用的。至此，ubuntu系统安装成功。

驱动安装

安装驱动。按照网上教程走了很多弯路，出现很多问题。最后解决方案就是简单即正义，装完系统之后啥都不要乱操作，直接安装驱动。

1.开机后，直接通过软件和更新里面的附加驱动选项安装驱动。当然我先在ubuntu 软件里面勾选了前四项，然后更换了国内的阿里源，然后再点击的附加驱动。选择附加驱动的时候，专有驱动的版本可以选最高的，也可以选择通过命令行ubuntu-drivers devices查看电脑的显卡型号以及推荐的驱动版本，与之保持一致。选择好之后，直接应用更改，耐心地等待安装完毕重启即可完成驱动的安装。

2.检测是否安装成功，可以通过命令行nvidia-settings 或者 nvidia-smi进行测试，前者还可选择切换不同的GPU(NVIDIA OR INTEL),也可以直接从系统设置里面可以查看驱动的显示。

安装成功截图（摸鱼两天截图）

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在使用联想yoga14s 2021 Amd版本（以下简称Yoga）的过程中，遇到了一些问题，这里简单记录一下。 1 重新安装Win10系统之后，联想的触摸板可以用，但是无法无法调节亮度，这时需要安装显卡驱动。其次，没有了野兽模式，这个可以通过在Win10商店搜索 lenovo unility 解决。驱动下载地址：联想驱动官网 2 安装Ubuntu 系统过程中，卡在Logo界面无法进入，目前觉得可能的问题是，内核5.8之前的版本，对Amd显卡的驱动不支持，所以会出现这种无法进入系统的情况。解决办.

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yoga 14s ubuntu系统启动，键盘无法使用，屏幕闪烁1.编辑grub文件2.修改成以下参数3.更新grub文件并reboot 1.编辑grub文件 sudo gedit /etc/default/grub 2.修改成以下参数 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash i8042.direct i8042.dumbkbd" 闪屏问题添加 i915.enable_psr=0 3.更新grub文件并reboot sudo update-grub sudo

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ubuntu20.02安装nVidia450驱动（实测靠谱）

一般的CSDN博客中大部分都是以下这种 ubuntu16.04系统run方式安装nvidia显卡驱动实测后发现在禁用Ubuntu自带的nouveau驱动后，如果按照文中reboot进入不了系统，我的连命令行界面也进不去，参考我的这一个博客恢复界面之后黑屏恢复方法 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 插入文本 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 更新系统 sudo update-initramfs -u

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联想小新pro14/yoga 14s 2021安装ubuntu/kali/manjaro问题排雷，解决自带键盘、触摸板和显卡驱动问题

联想小新pro14/yoga 14s 2021安装ubuntu/kali/manjaro问题排雷新买的小新pro14 2021独显版，在装ubuntu/kali/manjaro时遇到一些问题，理论上同模具平台的yoga 14s也适用，在此作一记录。以下记录默认均在root下运行。一、系统装好后自带键盘触摸板不工作插入u盘安装开机时在grub界面按e进入编辑，在倒数第二项 “linux /boot/vmlinuz…quiet” 后添加参数 i8042.dumbkbd 后按Ctrl + X启动，安装完

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mx450计算机专业的够用吗,GTX1650羡慕嫉妒恨！MX450独显竟然支持这项技术？

CFan曾在《十一代酷睿绝配！NVIDIA GeForce MX450独显有多强？》一文中介绍过NVIDIA即将推出新一代入门级独显MX450的消息。MX450之所以备受关注，是因为它将采用与游戏本专用的GeForce GTX1650独显一脉同源的TU117图灵架构核心，流处理器数量会从MX350的640个提升到1024个(也有可能是896个)，从而获得性能上的大幅提升。如今，NVIDIA官网已经...

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Yoga 14s 2021（intel i5 1135G7）安装Deepin 20.2

Yoga 14s 2021（intel i5 1135G7）安装UOS （1030）看见论坛里好多朋友有这款机型，考虑到自己之前也出过一个类似的贴子：;postId=1223908 这回做一个详细的过程记录：老规矩先下载镜像包，然后要做的一件重要的事情，替换ubuntu 20.10的grubx64.efi文件，这一步得做，这个文件我从ubuntu 20.10的镜像包中搞出来了，直接贴上网盘，反正也不大

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GeForce MX150显卡+Ubuntu16.04安装NVIDIA驱动+CUDA9.0+cuDNN7.0.5

博主用的是小米笔记本Pro，一直以为MX150显卡是不支持CUDA的，都已经在看游戏本了，没报任何希望地搜了搜MX150+CUDA的网页，看到有些人说英伟达已经为MX50提供了CUDA的支持，喜大普奔啊。。。。这里安装的是NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run + CUDA9.0 + cuDNN7.0.5 1. 安装驱动 1.1 前言：这里下载了最新的390.77...

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ubuntu18.04 安装mx250显卡驱动（超详细）

1.查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 我是 GeForceMX 250 2. NVIDIA官网下载驱动： 3.卸载原有驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 4.禁用nouveau sudo gedit /etc/modprobe.d/bl...

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联想yoga14s(2021)版本下载ubuntu的问题及解决方法

这是笔者的第一篇CSDN论文，在保研结束并成功上岸计算机专业后，决定换了已经奋战3年早已不堪重负的联想IdeaPad310，并逃不过真相机的轨迹，入手了一台联想yoga14s(2021)款。出于生产力的考虑，着实存在在电脑上安装双系统的需求，这也便是本篇博客的来源之一。在咨询了相关的实验室师兄后，为了更方便的导入相关的已有的包，决定安装Ubuntu16.04，于是按照相关的经验，制作启动盘，初始化，正式进入相关的系统后，发现电脑自带的键盘和触控板无法使用，但USB连接的鼠标和键盘使用无误，本...

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热门推荐 Ubuntu下安装NVIDIA驱动的三种方法

Ubuntu下安装NVIDIA驱动的三种方法： 1. 使用标准Ubuntu仓库进行自动安装 2. 使用PPA仓库进行自动化安装 3. 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装个人认为，第一种方法操作最为简单，方便，第三种方法是最稳定，最常用的。很多博客进行驱动安装前都需要禁用Nouveau驱动，但是我安装驱动的时候搞了很久，最后安装好驱动就是根据第一种方式并且没禁用Nouveau驱动的...

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Ubuntu18.04+NVIDIA-450驱动（GTX 960M）+CUDA+Cudnn+Anaconda+Pycharm+Yolov4

1.安装显卡驱动在软件商店的右上角位置点击软件和更新, 找到附加驱动，选择nvidia- driver-450（专有），然后点击应用更改。重启运行sudo /usr/bin/nvidia-settings检查驱动安装情况运行cat /proc/driver/nvidia/version查看驱动版本。 2. 安装CUDA 我的显卡是GTX960m，选择cuda9.0，在nvidia官网下载链接: CUDA. 将第一主文件和下面4个补丁都下载。 gcc降级由于cuda9.0不支持gcc7,

Z-Blog博客系统怎么用详细

Z-Blog 1.7 使用手册

系统配置:

服务器：Windows 2000及IIS5.0以上，需要ADO数据库、FSO、XMLDOM等系统组件支持和空间的读写权限，具体请查询网络服务商或查看本机配置。

客户端：支持Mozilla FireFox 1.0、IE6.0、Opear 8.0及更高版本的浏览器。客户端浏览器需要启用JavaScript脚本支持。

安装说明:

如果用的是手动安装包,上传所有文件后,在浏览器中打开博客地址将自动转到初次安装的向导页.

如果用的是自动安装包,上传仅有的两个文件后,在浏览器中打开 ,其中指的是你的博客地址,像这样: ,程序会引导你完成几个简单的安装步骤.

进入向导页也仅需完成4项内容:

1.BLOG的网络地址(自动读取)

2.数据库的名称和地址(系统自动随机生成)

3.博客管理员账号(用户名与密码)

4.BLOG唯一标识符(系统自动随机生成)

实际上,在这一步中,只要设置好你的管理员账号就行了,其它三项都由程序自动生成的.

点击提交,整个安装过程就完成了,Good Luck To You!

如果你的域名更换或想把数据库移至其它目录,请参考使用说明中的"如何手动配置BLOG程序?"条目,以更新配置.

另外,在程序后台"用户管理"中,管理员可以创建比自己权限低的账号，推荐建立一个“高级用户”供日常使用。

升级说明:

使用1.2-1.6beta版本的用户，将数据库放入1.7版程序的DATA目录中，在设置完c_custom.asp里的ZC_DATABASE_PATH参数和ZC_BLOG_HOST参数后，使用以前的账号登入后台管理界面，在[备份与更新]栏使用[数据库升级]功能，让旧版的数据库升级为最新版的数据库结构，再将需要保留的附件、样式等放入相应的目录即完成了升级。1.6 Final版本的用户不用升级数据库，只修改ZC_DATABASE_PATH参数和ZC_BLOG_HOST参数。

使用说明:

1.如何手动配置BLOG程序?

当域名变更或其它原因需要手动配置BLOG程序，参照此法：

请先将c_custom.asp文件中的 ZC_BLOG_HOST 更改为已分配的IP或域名。

格式一定要是""，前面要加 http://' ,后面要加上 '/' 。

将DATA目录下的数据库改为一个非常复杂的名称。

再更改 ZC_DATABASE_PATH 值为 "data/你的数据库名称" ，数据库升级只能放在DATA目录下(你可以在升级后更改路径)。

数据库中默认的管理员账号和密码均为zblogger。

2.在[网站设置]中更改你的BLOG名称等等，也包括更换CSS界面样式等各种配置。

在设置完成之后请点[文件重建]或[索引重建]以让更改后的配置生效。

3.首次使用,请先在[分类管理]建立一个分类，再到[文章管理]中添加新日志文章。

管理员和高级用户有分类创建或删除的权限。

4.可选用UBB编辑器或是可视编辑器新建和修改日志。

在文章提交完成之后再次编辑该文件才能向对方的BLOG发送引用。

最好请自行提取正文的文字做为摘要，系统的自动截断功能有可能会使列表页显示不正常。

5.什么时候需要点击[索引重建]？

[索引重建]让系统刷新缓存和统计数据，同时，生成该BLOG的RSS 2.0和Atom 1.0聚合的XML文件于根目录中。

每次发表文章、修改分类等操作后需要点击[索引重建]。

6.什么时候需要点击[文件重建]？

当你在[网站设置]更改了相应的设置，都需要使用“文件重建”以使每个文章页面更改生效。

“文件重建”是一个消耗资源与时间的事件，尤其是BLOG中日志数量众多时。

7.如何减轻服务器压力进行[文件重建]？

在“网站设置”中将"单次重建文件数目"设置为10-20个左右，

将"单次重建文件后的间隔秒数"设置为5-10秒左右，

再进行[文件重建]，就会将一个很长的过程分解为有时间间隔的小段重建过程。

8.关于“导航栏”、“友情链接”等条目请在在后台进入[文件管理]页面直接修改源文件。

它们的格式都是：

lia href="" target="_blank"布罗格的烘培机/a/li

也可在INCLUDE目录中修改相应文件的HTML代码。

9.如何让日志显示源代码，包括HTML，ASP，PHP代码等，请用“[ CODE ] [/ CODE ]”(固定文本区域)

或“[CODE_LITE] [/CODE_LITE]”将源程序包含就行了。

UBB代码请参考这里的介绍:;extra=page%3D1

10.附件都上传在UPLOAD目录中，只能上传限定类型的文件。

请用IE或FireFox上传全ASCII字符名称的文件。

在[网站设置]中可以设置上传文件的种类和大小限制。

11.如何在日志中引用附件呢？

编辑状态下上传附件将自动插入相应代码。以下格式，系统会自动将相对路径替代成绝对路径。

a href="upload/abc.zip" alt="xxx" title="xxx"xxx/a

img src="upload/abc.jpg" alt="xx" title="xxx" width="xx" height="xx" /

[ URL=]abc.jpg[/URL] 或 [URL=upload/abc.jpg]abc.jpg[/URL]

12.如何在一个站点(域名)内使用两个及以上的Z-Blog程序？

进入后台[网站设置]页，将ZC_BLOG_CLSID设置为不同的值即可。

由于程序自身的限制，Z-Blog不支持多域名共同指向同一个BLOG。

13.Z-Blog的XML-RPC功能如何使用？

Z-Blog的XML-RPC接口采用MetaWeblog的API，可以在相应软件和网站调用该接口。

相应的XMP-RPC接口URL为: ,在你的博客后台首页可以看到该地址.

14.如何应对SPAM的侵扰？

每隔一段时间（几个月或更长）在后台设置中更改一次ZC_BLOG_CLSID的值，然后进行[文件重建]。在网站设置里还可以关闭评论和引用。或是采用第三方的插件以达到此目的。

15.请保管好你的管理员账号与密码。

Z-Blog提供对管理员账号开放权限的服务器文件修改功能，这个功能非常强大但也异常危险，所以请你务必小心保管你的管理员的账号，防止他人对你网站的全面侵入。

z-blog后台新建文章点击后无法链接,提示网页无法访问

配置Z-Blog的静态URL

静态输出是ZB的一大特色，从1.7起，又加入了静态路径配置功能。

1.进入设置页面

后台－网站设置管理－静态目录配置及文件重建设置

2.配置日志URL 静态文件后缀名

一般设为“html”；如果页面中需要插入asp广告代码之类的，可设为”asp”

日志存放目录

默认是“post”，你可以改成如“archives”。需要注意的是，改完之后还需用FTP工具重命名主机上的“POST”文件名，因为系统不会自动删除之前生成的静态文件。

启用自定义静态日志目录功能

启用之后就可以配置更加灵活的URL咯，建议启用

自定义静态日志目录配置

注意了，启用自定义静态日志目录功能后，这个配置项才有效。

可以是{%post%},{%category%},{%user%},{%year%},{%month%},{%day%},{%id%},{% alias%}之间的组合,可以用/分隔,系统初始化配置是{%post%}，如， {%post%}/{%id%} 。

URL可用参数对照表

参数

{%post%}

{%category%}

{%user%}

{%year%}

{%month%}

{%day%}

{%id%}

{%alias%}

含义

日志文件目录

分类别名

用户名

年

月

日

日志编号

别名

启用静态日志隐匿访问功能

启用后，还需要确认你的虚拟主机中默认首页是否有“default.html”值，有的话就可以隐藏日志文件后缀名访问了，如：。

不启用将是：，所以如果不启用静态日志隐匿访问功能建议不要用上{%alias%}{%id%}参数，那样会造成如archives/10/10.html这样的情况。

不建议使用只使用{%alias%}而无日期或{%id%}的方法,因为文章的自定义别名有可能相同从而造成多篇文章用同一个Url,因此建议配置成{%category%}/{%id%}/{%alias%}或{%year%}/{%month%}/{%day%}/{%alias%}这样的方式。 3.配置分类页URL 生成分类和按月归档的静态首页

同样，开启该项功能后才能自定义分类页的URL。ZB中的分类页跟归档页面实际上是半静态的，读取的是存放于CACHE中的缓存文件，如果你的站点访问量很大，可以考虑开启这个功能。

自定义分类和按月归档的静态首页配置

可将{%post%}改成其它，如 {%category%}。在这个选项中，{%category%}于分类来说指的是分类别名，于按月归档来说是“2008-10”这样的。注意，年，月，日，及编号参数对该配置是不可用的。

匿名访问分类和按月归档的静态首页

此功能与静态日志隐匿防问功能类似，开启后可隐藏如 16.html 这样的路径名。

关于zblog1.7正式版和zblog手机端APP的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。