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vi 遇到乱码问题——解决记录
vi打开文件乱码问题解决 命令行执行异常 $'\r': command not found 解决
什么是PON(无源光纤网络)、PON的发展及演进
全球知名媒体Omdia在光纤和铜缆接入设备预测报告中对2022年2月的预测显示，PON设备端口收入预计在2020年至2027年期间以12.3%的年复合增长率增长，到2027年将达到163亿美元，远高于2020年的82亿美元。 此前，Omdia有份报告称，在3月份举行的美国OFC展会中，众多 CSP 正在顺利部署 XGS PON（10G 对称），其他 CSP 专注于基于 GPON 的低速 FTTH 服务。另外关于25G PON 和 50G PON 之间的争论仍在继续，而Omdia 认为 25G PON 和 5
Linux中vi出现中文乱码的问题
在当前用户目录下，新建 .vimrc文件，在里面添加。文件编码跟 vim 编辑器编码不符，设置一下就好。Vim 编辑文件时中文乱码。每次打开 vim 后，输入。
STM32F407VET6与CH395Q串口通信实战：从零搭建以太网客户端（附完整代码）
本文详细介绍了基于STM32F407VET6微控制器与南京沁恒微CH395Q以太网芯片，通过串口通信从零搭建TCP客户端应用的完整实战过程。内容涵盖硬件连接、驱动层设计、基于FreeRTOS的任务实现以及核心调试技巧，并提供了完整的代码示例，帮助嵌入式开发者快速实现设备联网功能。
VESC电调高级调参指南：电机校准与性能优化实战解析
本文详细解析了VESC电调的高级调参方法，包括电机校准与性能优化实战技巧。从基础参数设置到高级机械参数优化，再到动态性能调优，提供了全面的调参指南。特别针对电机类型、功率设置、电池参数配置等关键环节给出实用建议，帮助用户充分发挥VESC电调的性能潜力。
linux中使用vi命令显示乱码,【转】Linux环境下shell和vim中乱码原因及消除办法
在Linux下开发，经常遇到乱码问题：shell或者vim中显示不了中文，或者能够显示，但不能输入中文。每次都是上网去搜，或者同事告诉我一些命令来解决的。一直没有理解为什么会出乱码，本文就是想认真分析乱码问题的原因并找到解决之道。希望本文能够解决像我这样的菜鸟在Linux下shell和vim中遇到的乱码问题。首先得有一些背景知识，拜托各位看官去理解以下概念：1. 字符编码／字符集2.iconv文件...
IgH EtherCAT 从入门到精通：第 4 章 网络设备驱动选型与配置
摘要：本章详细介绍了EtherCAT主站网络设备驱动的选型与配置。IgH EtherCAT Master提供Generic通用驱动和Native原生驱动两种方案：Generic驱动通过Linux Socket接口实现，兼容性强但实时性较差；Native驱动通过修改网卡驱动绕过内核协议栈，具有更低延迟和更小抖动。文章具体分析了e1000/e1000e/igb/igc等Intel网卡驱动以及r8169/8139too等Realtek驱动的配置方法，并提供了驱动选型建议。对于实时性要求高的场景，推荐使用Nativ
Linux cat中文正常vi中文乱码
Linux cat中文正常vi中文乱码 问题示例 cat查看数据文件，中文显示正常 vi编辑文件，中文显示乱码 原因解析 出现此问题，有可能是vim 编辑器的配置编码方面的问题。 出现此情况,在vim 编辑器中输入 :e ++enc=utf8 :e ++enc=zh_CN 如果上面两次处理的结果中，有一个可以让乱码变为中文，那么说明打开文件时所使用的编码是不兼容中文的，需要修改vim的配置。 解决方案 vim的用户配置文件是$HOME/.vimrc , 我们在这个配置文件中加入以下内容: set
Android 12 大屏时底下显示任务栏以及虚拟按键靠右问题
Android 12 点大屏时，底下导航栏变成显示任务栏，虚拟按键靠右的分析以及修改
APP爬虫：Airtest的使用和爬取实战详解
Airtest是一个跨平台的自动化测试工具，主要用于移动应用和游戏的UI自动化测试。它支持图像识别、触摸操作、文本输入等功能，能够模拟真实用户的操作行为。此外，Airtest还具备强大的日志记录和报告生成功能，方便开发者进行调试和分析。图像识别：通过截图匹配元素，无需依赖 UI 层次结构。跨平台支持：支持 Android、iOS 和 Windows 应用。简单易用：提供 IDE 和脚本录制功能，降低使用门槛。
linux的中的cat命令和vim的区别
联系：二者都可以通过关键字查询内容 cat与管道符搭配使用 cat ***.log | grep ‘关键字’ vim进入文件 vim ***.yml , 输入【/ 关键字】 ，然后输入【:q! 】不保存退出 区别： 1.cat只能够打印日志，不能编辑。vim可以编辑 2.cat一般是比较大的文件中查询，vim一般再文件内容较少中查询 ...
2026年沐曦集成电路数字IC笔试试卷带答案
本文摘要： 这是一份数字IC设计笔试模拟题，包含单选题、波形分析、多选题和代码设计题。重点考察ASIC设计流程（如逻辑综合将RTL转为门级网表）、时序分析（建立时间余量计算）、跨时钟域处理（格雷码应用）、复位机制、状态机设计等核心知识点。涉及沐曦特色考点如GPU架构（SIMT模型）、国产GPU芯片（曦云C系列）及MXMACA软件栈。代码题要求实现50%占空比三分频电路，综合考察Verilog设计能力。试题强调PPA优化、低功耗技术等工程实践要点，覆盖数字IC前端设计全流程核心内容。（149字）
[Linux][经验总结]vi编辑文件中文乱码，但cat查看却显示正常处理方法
Linux的vi命令打开文件，中文乱码，无法正常编辑文件，但使用cat查看文件，则中文显示正常处理方法步骤。总共列举三个方法，可逐个尝试并验证以解决问题。
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Linux 系统中使用 cat 以及 vim 出现中文乱码问题的解决方法
Linux 系统中使用 cat 以及 vim 出现中文乱码问题的解决方法
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
vi编辑文件中文乱码，但cat查看却显示正常
如果环境变量有缺失，或者非UTF-8，则尝试执行以下操作。Linuxvi命令打开文件，中文乱码，无法正常编辑文件。2.1.2 临时设置为 UTF-8（仅当前终端生效）如果为/bin/bash，那么参考以下进行修改。2.1.1 查看当前终端编码设置。2.1.3 永久设置UTF-8。2.1 检查终端编码环境变量。查看系统使用的shell。
远程登录linux,使用vi和less查看文本出现中文乱码,使用cat正常
找到一种不乱码的临时解决方法. 在网上查中文乱码,往往是设置服务器.但是在工作中,往往只需要查看日志等,不需要也没有权限去修改服务器: 一般用cat查看没乱码的,用more查看也不会出现乱码. 想用less命令查看的时候,就先执行这个命令,然后再用less查看: export LESSCHARSET=latin1 这样用less查看的大部分都没问题了,但是存在某些行太长自动换行后乱码的情
linux系统,使用vi和less查看文本出现中文乱码,使用cat正常
找到一种不乱码的临时解决方法. 在网上查中文乱码,往往是设置服务器.但是在工作中,往往只需要查看日志等,不需要也没有权限去修改服务器: 一般用cat查看没乱码的,用more查看也不会出现乱码. 想用less命令查看的时候,就先执行这个命令,然后再用less查看: [html] view plain copy export LE
Win7利用Linux虚拟机的ftp服务上传下载文件乱码问题
Win7利用Linux虚拟机的ftp服务上传下载文件乱码问题1.下载到本地电脑的文件出现乱码：2.下载到本地电脑的文件用cmd查看出现乱码:2.1.在cmd下输入：2.2.在cmd窗口上方边缘空白处右击，属性：3.上传到Linux虚拟机的文件出现乱码：4.使用cat查看文件无乱码，使用less或者vi查看有乱码：4.1.less解决：4.2.vi解决：5.访问linux主页乱码：6.其他参考链接： 1.下载到本地电脑的文件出现乱码： 文件另存为UTF-8格式或者使用vim模式编辑 2.下载到本地电脑的文件用
在Linux系统下，cat正常，vim打开乱码
问题：在Linux系统下，使用cat查看含有中文的文本文件正常，但是使用vim打开却是乱码解决方法： 方法一： 在文件中设定在vim的推出模式下 :set encoding=utf8方法二： 直接写入/etc/vim/vimrc文件,在/etc/vim/vimrc文件末尾加上set fileencodings=utf-8,ucs-bom,gb18030,gbk,gb2312,cp936 se
linux文件乱码crt,Linux中文文件显示乱码或Secure CRT显示乱码解决方案
Linux中文文件显示乱码或Secure CRT显示乱码解决方案1、设置Secure CRToptions->session options->appearance->fond(characters=default )或者：characters=GB2312 (SecureCRT 6.5，CentOS-5.5)2、设置Linuxvi /etc/sysconfig/i18n修改配置...
linux系统 终端下 cat中文乱码/vim不乱码 或者 cat不乱码/vim中文乱码
场景：在linux系统终端内，用cat查看中文文档乱码，同一文件利用vim查看不乱码。(secureCRT窗口编码为utf-8) 用cat查看中文文档不乱码，同一文件利用vim查看乱码。(secureCRT窗口编码为gb2312) 分析：两种情况分别乱码，因此判定cat与vim利用了不同的解码方式，导致发生该种情况。 解决方法：更改vim解析文件编码。 vimrc中可以设置
Linux cat正常 vim中文乱码
检查远程连接工具是否为utf-8 xshell如图所示 2. 检查linux中字符集 [root@localhost log]# echo $LANG en_US.UTF-8 修改 vim /etc/profile #添加该环境变量 export LANG=zh_EN.UTF-8 修改查看vim编码 [root@vpn-wiki scripts]# cat ~/.vimrc set fileencodings=utf-8,gbk,gb2312,gb18030 set fileencoding.
cat tail 正常，vi 中文乱码
突然间，线上的日志中文乱码了。 好怪异，另一台服务器没问题。
vi/vim显示中文字符并且去掉^M的方法
原文地址：http://www.cnblogs.com/fangbo/archive/2009/12/24/1631196.html vim上经常会碰到中文显示不正常的现象，也就是传说中的乱码。搜索了一下，在 http://www.chinalinuxpub.com/bbs/showthread.php?t=45475 找到了一个解决办法。但是gbk编码的正常了
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