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我也要
前段时间上课,用了linux系统,编辑器用webstrom,当时为了方便选了免费使用30天,如今时间已过,每个30min闪退,文件管理器里也找不到,网上搜到的license server都是很久以前的,网上爬了三天以后,终于黄天不负有心人,找到了一个可以用的,现奉上地址:
license server address:(webstorm 2016.2)
http://114.215.133.70:41017
另贴一个网页版地址,有需要的小伙伴可以亲自去看看,有汉化教程:
http://www.w3cfuns.com/notes/20813/7578421300687384e71cd6282c9da3b7.html
webstrom 11 破解 license server(三种方法保证可用)2015年12月5日亲测
在公司用的第一种,家里电脑用的第三种方法都破解成功了,祝您也成功破解.
Idea license server address
亲，一般第一个地址就可以用了，需要在有网的情况下; http://idea.iteblog.com/key.php http://intellij.mandroid.cn/ http://idea.imsxm.com/
LicenseServer
我是个搬运工，归档员。 具体的可以看博客： https://blog.youkuaiyun.com/leekwen/article/details/82877001
自己搭建IntelliJ IDEA授权服务器
idea授权服务器
用Django框架+爬虫技术实现自动获取可画（Canva）团队会员资格的方法
可画（canva）是一个非常流行的在线平面设计平台，因为它无需专业训练和技能就可以利用其丰富的资源设计出美观、酷炫的作品，因而它受到了极其广泛的设计专业和非专业人群的喜爱本文介绍了一种方法，它采用Django网络框架与爬虫技术相结合，实时监控定时更新可画团队版免费邀请链接的网站页面，一旦链接有更新动作，第一时间获取相关信息，并直接加载这个有效的邀请链接，自动进入可画网站获得团队版使用资格。
别再用图片水印了！5种你可能不知道的文本隐写术实战
本文介绍了5种高效的文本隐写术，帮助创作者在不影响内容可读性的情况下嵌入版权信息。从零宽度字符到同形字替换，再到标点符号变形和行尾空格编码，这些技术为数字内容提供了轻量级版权保护方案，特别适用于社交媒体和电子合同等场景。
Pycharm激活方法使用的是(license server)Activate new license with: License server
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用COMSOL计算复合材料板频散曲线：从建模到绘图全流程
导波在板结构中传播时，不同频率成分的速度不同，即频散现象。理解频散曲线是识别导波模态、确定相速度与群速度的基础，也是无损检测和结构健康监测中信号解读的关键。对于碳纤维增强复合材料等各向异性板，频散关系更加复杂，传统解析方法难以求解，数值仿真成为主流手段。通过COMSOL结合周期性边界条件与特征频率扫描，可以高效计算出复合材料板的频散曲线，进而绘制相速度和群速度随频率变化的图谱，为实验模态识别、换能器激励频率选择提供依据。本文以一个2毫米单向碳纤维板为例，详细介绍几何建模、材料参数设置、网格收敛验证、参数扫描
获取linux下软件license server地址
$env LM_LICENSE_FILE=/opt/mentor/mentor_license.dat $vim /opt/mentor/mentor_license.dat 可以查看license server地址
Windows 11安装 SQLServer 2008 R2 失败问题处理
Windows 11安装SQL Server 2008 R2失败解决方案 由于Windows 11移除了对PowerShell 2.0的支持，导致SQL Server 2008 R2安装失败。经过多次尝试，最终通过**方案六（修改注册表模拟PowerShell 2.0环境）**成功安装。其他可行方案包括： 使用SP3集成版安装包 通过命令行跳过检查（/SUPPRESSPOWERShellCHECK参数） 创建特殊配置文件 替代方案建议： 使用Docker容器运行 在虚拟机中安装 升级到新版SQL Serve
【OpenCV】第二十四章: 图像特征匹配：暴力特征匹配算法、FLANN特征匹配算法
参数match就是匹配器的匹配结果；参数crossCheck表示交叉检查，意思就是用第一组中的每个描述子和第二组的所有描述子进行匹配完后，再用第二组中的每个描述子和第一组的所有描述子进行匹配，这两步做完后，两步同时找到的相同的匹配对儿就是有效的匹配。方法一：用匹配器的match方法，进行特征匹配：match = bf.match(des1, des2)，就是对两幅图的描述子进行计算，返回匹配的结果。匹配的时候是计算两个描述子之间的相似度，然后返回相似度最高的一对儿匹配点，也就是最终的匹配结果。
初学express（二）
express连接数据库MySQL 简单版 直接在启动文件index.js里面写入，然后跑起来就可以了 const mysql = require('mysql'); //创建链接对象 myblog数据库表 const con = mysql.createConnection({ host:'localhost', user:'root', password:'qz123456', port:'3306', database:'myblog' }) //开始连接 con.connect()
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淘宝 NPM 镜像 node删除node_modules WebStorm license server address
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YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
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webStorm安装
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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")
WebStorm的下载及安装
百度搜索：链接：http://www.jetbrains.com/webstorm/链接：http://www.jetbrains.com/student/ 学生免费授权计划请从正规来源下载软件 WebStormIDE跟普通的代码编辑器的区别在于： 不仅可以编写代码，还提供编译打包、版本控制、自动构建以及调试等功能。下载1、在官网，点击Download下载2、正在下载3、下载完成安装1、双击2、...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
WebStorm2016.1 破解 激活
方法对WebStorm2016.2无效。 1.从官网下载WebStorm2016.1安装。 https://download.jetbrains.com/webstorm/WebStorm-2016.1.exe 2.下载破解补丁并解压，记住路径 补丁下载 3.编辑WebStorm安装目录下 bin 文件夹中的 WebStorm.exe.vmoptions 与 WebStorm64.ex
webstrom激活及编辑器scss环境
激活 找到hosts文件(windows系统)，在最后一行添加上这两句 0.0.0.0 account.jetbrains.com 0.0.0.0 www.jetbrains.com 打开webstrom复制以下代码到active code里面去 4RULSIH54N-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI0UlVMU0lINTROIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjo...
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