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我也要
这个季节的雨静静的下着，雨声从来都不是那么的清晰。一切都已经过去了，慢慢的，人变得麻木起来，好像自己已经融入了空气，渐渐的被雨水冲散了。曾经以为，人活着就是一段空间上连续的能量，不时的向外界发送信号，人亡了，能量就消散了。能量在空间里泛游，寻找着自己存在的意义，不断的向外界发送能量和信号，时间长了，再多的能量也会消失。人从来都不是没有目的的存在着，时时刻刻都在寻求着一个可以停靠的地方，找到一个自己所向往的世界。曾经以为，这个世界的空间是静止不动的，唯有等着人去改造去变化。曾经以为，自己可以扬帆渡到自己理想的世界。曾经以为，自己很了解自己，自己知道自己所想要的。曾经以为......
人从来都不是傻子，当他发现自己和最初的相背道而行。他就会怀疑自己的存在。到底为了什么？自己有存在的意义么？当自己发现根本不是自己的时候，内心就出现极度恐慌。what is real?No one can answer this question.
RK3566开发板实战：YT8512C百兆网卡调试全记录（附DTS配置避坑指南）
本文详细记录了RK3566开发板上YT8512C百兆以太网卡的调试全过程，包括硬件信号检测、DTS配置优化及常见错误排查。特别针对DTS配置中的关键参数和避坑指南进行了深入解析，为开发者提供实用的调试技巧和经验分享。
鸭佬手搓了一个轻量级操作系统YiYiYa OS
作者：evilbinary（鸭佬）YiYiYa操作系统是一个朴实无华的操作系统，追求快速开发，最小实现，同时遵循SOLID原则。编码简洁明了，非常适合学习操作系统的同学。目前既有宏内核，也逐步实现了微内核架构，未来将会是混合内核。目前YiYiYa OS支持很多种架构和平台，包括ARM-Cortex A7系列的V3s、T113-S3等芯片、ARM9内核的F1C系列芯片以及部分RISC-V内核芯片，所...
若依集成mybatisplus、兼容旧分页【亲测有效】
service类继承ServiceImpl类 实现 你的Service接口。hutool工具包和lombok工具包如果不需要的话可以自行删除并修改后面的类里面的代码。自带的pagehelper用的1.4.6里面的jsqlparser用的4.5.0。mybatis-plus用的3.4.2里面的jsqlparser用的4.0.0。jsqlparser包，不剔除是这样的，有个冲突，我用的前端写的请求，返回的格式和原来的一样，已兼容。你的Entity类上面需要增加表的名字。
我们到底知道多少
我们到底知道多少 http://www.tudou.com/programs/view/ul-oekpJ9uQ/ 很有意思的视频。
CCC数字钥匙3.0标准解读(16)
介绍通信过程最重要部分:身份认证和加密.介绍需要身份认证的过程和需要加密的数据及过程．
半导体测试（一）
探针台是一种用于在晶圆上进行配合探针卡进行电路量测的设备，在测试过程中，探针工作站会将探针与晶圆上的每个die进行接触，以进行电性测量。在这个过程中，每个die都被测试以确保它能基本满足器件的特征或设计规格书（Specification），通常包括电压、电流、时序和功能的验证。晶圆是一个圆形的硅片，在这个半导体的基础之上，建立了许多独立的单个的电路；在所有的die都被探测（Probed）之后，晶圆被切割成独立的dice，这就是常说的die saw，所有被标示为失效的die都被报废，。
java环境变量配置和批处理编译
环境变量配置： 右击我的电脑->属性->高级->环境变量 在系统变量下添加 三个java_home calsspath path 大小写随便 如果已经存在的话就不必添加了。 一、接下来编辑 java_home C:\Program Files\Jav
【Unity3D优化】优化内置shader的内存占用
在打AB包的过程中，并不会把这些Built-in的shader单独打包，并与材质球和预设体做好依赖，因此打AB包时，Unity会自行在材质球和预制体的AB包内每一个都包含进去用到的Built-in的Shader，而且运行时，由于加载的是不同的AB包，shader也是不同的实例，占用的也是多份内存。结合项目特点可以分析，由于项目里使用了大量的粒子特效，一些特殊的效果，会给特效师写定制的shader，但是这些常见的效果，特效师直接使用了Unity Built-in的shader。继续优化内存占用。
统计代码执行时间
#ifndef st_d #define st_d(...) \ {timeval d_start,d_end; \ double d_timeuse; \ gettimeofday(&d_start,NULL); \ char d_tmp[128]; \ time_t d_now_time; \ d_now_time=time(NULL); \ strftime(
Windows11下QGIS 3.34.4安装Geo-SAM插件全流程（附RTX3060 CUDA12.0配置技巧）
本文详细介绍了在Windows 11系统中为QGIS 3.34.4安装和配置Geo-SAM插件的完整流程，特别针对RTX 3060显卡用户提供了CUDA 12.0与PyTorch环境的精准搭建方案。通过预编码与交互式分割两大核心步骤，该插件能显著提升遥感图像半自动标注的效率，降低硬件门槛，是地理信息处理领域融合AI技术的实用指南。
SAR成像系列：【9】合成孔径雷达（SAR）成像算法-波数域（omega-K）成像算法[也叫距离徙动（RM）算法]（附Matlab代码）
合成孔径雷达（SAR）波数域（wK）成像算法也称为距离徙动（RM）算法，它不存在近似条件，可以对整个成像区域基于散射点模型进行精确聚焦。有的文章中称它为SAR成像的最佳实现。
一个扫雷程序
#ifndef _GAME_MINE #define _GAME_MINE #include "etk_type.h" #include "etk_rect.h" #include "etk_display_sdl.h" #include "etk_platform.h" #include "etk_window.h" #include "etk.h" #include "etk_wnd_mana
NVIDIA Cosmos：生成式物理世界模型 从入门到精通1
Prompt Upsampler模型通过微调T5-XXL实现低质量描述到专业级描述的自动扩展，将"一个机器人在仓库"转换为"一台橙色的Kiva自主移动机器人在现代化电商仓库的过道中行驶，头顶的LED阵列投射出冷白色光线，地面反射出机器人的轮廓，摄像机以1.5米高度跟随拍摄，轻微晃动模拟手持效果"。控制输入（深度图、语义分割等）经独立的卷积编码器处理后注入控制分支，提取的多尺度特征通过零卷积层（zero convolution）逐步释放至主网络，避免初始训练阶段的噪声干扰。视频条件通过时序掩码控制扩散范围。
一度も和もう一度的区别，ないで与なく的异同？
一度も和もう一度的区别? 区别：一度も「いちど」 意思是“一次都XX” 。もう一度「もういちど」 意思是“再一次XX”。 微信： もう一度タップして開く「あく」（再点一次打開） ないで与なく的异同？ 异同：~（し）ないで是请求动作的否定，意思是“不要做什么” ~（し）なく 是动作的否定连用形，可以中顿，后接用言等 勉强しなく、游びに行った 不学习，就去玩了 ...
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")
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
经纬度一度等于多少米
前言：最近发现我们项目组的成员因为不是gis的，很多都不懂经纬度偏移了以后应该怎么调整，调整多少合适，整理了一下，说一说。 首先我们这里讨论的地球是正球，不考虑地球的实际形状，如果要考虑实际形状的话，得用微积分来解释，那就麻烦了，所以我们就用正球来解释。我们的地球是被经纬网包着的，如下图所示： 横纬竖经，从图中我们可以发现，经度每一圈都是长度相...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
一度电是什么概念？如何发出一度电？
生活处处离不开电 每天都在用电的你 真的了解/一度电 /吗？
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
一度智信电商是真的假的？
一度智信电商是真的假的？ 四川一度智信科技有限责任公司，成立于2018年，座落于魅力之都四川省成都市。以拼多多平台为主，为各中小型企业以及有意向从事电商的个人创业提供开店运营指导。独创的教学方法，引人入胜，扣人心弦；企业打造一站式的孵化服务，模式先进，点石成金；每一个流程细节的服务，热情周到。 一度智信电商的创办理念是坚持“一切为了学员，为了学员店铺快速实现盈利”，致力于“为学员的电商创业过程打下坚实的基础”的创办使命，努力把一度智信办成了西南地区知名电商孵化服务品牌。自成立以来一度智信坚持“诚信为本，服务
一度经度与一度纬度长度
一度经度与一度纬度长度有什么不同？ 经度相差一度赤道上是111千米，纬线的长度是赤道长度的cos纬度，所以是111*cos纬度。 一度经度长度为111公里；一度纬度长度在不同纬度上不同，特殊的，赤道上一度111公里，南北纬60度上一度55.5公里。 转载于:https://www.cnblogs.com/aiyouku/p/longitude-latitude.html...
spark graphx 实现图的一度正反向搜索，二度正反向搜索
通讯录数据，一直是各个app平台的重要数据来源。通讯录组成的图谱关系分析是大数据部门必做的一件事，因为他可以为推荐算法工程师提供更好的数据支持。 图数据存储有很多种方式： 基本的一种方式就是存储到关系型数据仓储中。这种存储方式的优点是，数据仓储模型简单易于实现且对于一度关系查询也很方便。但是对于二度关系则需要自join一次，三度好友分析则需要自join两次，对于多度分析十分消耗
长沙一度java学费_长沙一度教育学员告诉你，java难不难学？学java不难
原标题：长沙一度教育学员告诉你，java难不难学？学java不难长沙一度教育学员告诉你，java难不难学？Java语言是一种面向对象的编程语言，刚接触Java的人可能会感觉比较抽象，不过没关系不用着急，在长沙一度教育学校参加Java培训上课的时候认真听老师讲解，一些概念知识慢慢去理解，课后多做练习熟能生巧。哪怕是你的记性再好，课后不去强化练习也没用，只有多练当你在做项目时你才能很熟练的写出你想要代...
社交关系中的共同好友数目计算（一度好友与二度好友）
1 public class test1 { 2 /** 3 * 思路：如果A与某人有共同好友，则该人必出现在二度好友中 4 * 不在二度好友中的，则与A的共同好友数必然为0 5 * 故只需遍历所有的二度好友即可，但是不要将那些无共同好友的一度好友忘记！也就是初始化firstout 6 * @...
一度电竟然可以做这么多事情！
但是产生一度电，需要消耗0.4千克标准镁，产生0.272千克碳粉尘，0.997千克二氧化碳，0.015千克氮氧化物以及0.03千克二氧化硫。电从发电厂出发，升压降低损耗，跨越山川河海，降压来到你身边，守护你我他！一度电可以让洗衣机清洗50公斤衣服；一度电可以让节能灯点亮九十个小时；一度电可以让空调运行1.5个小时；一度电可以让手机充电100多次；一度电可以生产医用口罩100个；一度电可以让冰箱运作36个小时；一度电可以让电视播放10小时；一度电的作用超乎你的想象！一度电的到来千辛万苦！节约用电，绿色节能！
一度智信电商开网店怎么样？
一度智信电商开网店怎么样？ 一度智信电商，隶属于四川一度智信科技有限责任公司。作为一家综合性的技术服务型企业，多年以来一度智信电商一直耕耘于社交电商孵化服务领域，依靠自身掌握的专业技能和先进技术，帮助了许多的拼多多卖家创业者实现了自己的创业理想，也为企业发展积累下了良好的口碑和信誉。 一度智信电商，一直坚持创新发展，以高品质的专业服务获得客户认可，打通发展市场，为企业进一步壮大打牢基础。一度智信电商，在提升服务质量，完善服务模式的同时，进一步加大科技创新投入，提升服务效率，让拼多多卖家能够享受到更加高效优质
并行一度关系查询
并行一度关系查询并行一度关系查询一、查询需求二、编写一个基础查询三、使用并行优化查询 Here’s the table of contents: 并行一度关系查询 大数据量下并行查询可以显著提升查询性能，通过巧妙的使用Cypher并搭配存储过程，可以实现很多实用的查询。 一、查询需求 [A=[A1,A2,A3,…,An]，B=[B1,B2,B3,…,Bm]，A和B是两个节点集合。需要查询A中的每个元素分别和
一度智信:电商代运营黑幕,谨防代运营骗局
一度智信:电商代运营黑幕,谨防代运营骗局 对于拼多多商家来说，开店不难，但运营中存在很多问题，而且要避免踩到“坑”、尽力避开“雷”，在拼多多开店过程中常见的使商家容易陷入骗局的便是“代运营”。今天一度智信就来和大家聊一下，拼多多代运营的“幕后黑手”，对拼多多新手商家来说，这类骗局防不胜防，所以一定要做好认知工作。 拼多多流量红利大，所以相应的竞争越来越激烈，如果商家运营能力和经验不足，很难获得盈利。其中有部分公司宣称可以代运营网店，让商家不用插手也可以实现自己创业梦，这样的“好事”，却让很多商家交了上万元服
【电梯节能】你好，一度电
我们贯彻节能环保降耗的理念，守护好每“一度电”，确保安全与效益并存，助力节能降本，实现节能减排，为环保事业出一分力！我们523能源的电梯回馈设备，综合节电率可达20%至45%，能量回收率高达97%以上。用电的基础上，再生电！一度电可以点亮 5w的台灯 200小时；一度电可以让笔记本电脑持续工作约5小时；我们时时刻刻都离不开的电，你了解多少？一度电可以让电子手表正常使用5年；♻️ 致力于节能减排，绿色环保领域。一度电可以支撑路由器工作10天；一度电可以让电动车行驶10公里；
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