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AI摘要
软件开发中，Git是常用版本控制工具，但可能遇到无法连接远程仓库问题，可通过配置代理解决。本文介绍了在Git中配置全局代理、单个仓库代理的步骤，还说明了取消代理配置的方法，并给出验证代理配置是否生效的方式。
在进行软件开发过程中，Git是一个非常常用的版本控制工具。然而，有时候我们在使用Git时可能会遇到无法连接到远程仓库的问题，这可能是由于网络访问限制或防火墙的原因。为了解决这个问题，我们可以配置Git代理来通过代理服务器进行网络请求。
以下是在Git中配置代理的步骤：
在Git中配置全局代理可以确保所有的Git操作都通过代理服务器进行。要配置全局代理，我们需要使用git config命令来设置http.proxy和https.proxy选项。假设代理服务器的地址为proxy.example.com，端口为8080，则可以使用以下命令进行配置：
git config --global http.proxy http://proxy.example.com:8080
git config --global https.proxy http://proxy.example.com:8080
请根据实际情况替换proxy.example.com和8080
IntelliJ IDEA使用经验（十三）：使用Git克隆github的开源项目
对idea 进行系统设置http代理，设置为自动检测代理设置，这样就可以跟随咱们的操作系统进行统一网络使用方式。由于github在国外，很多时候我们在使用idea克隆开源项目的时候，没办法检出，提示 连接重置。(img-b7VylAzD-1739152654035)]如果存在代理配置，则进行取消设置，或者核实是否是当前代理配置。使用以下命令查看当下git的代理配置。
【git】配置ssh代理
git 配置代理以通过ssh clone 代码
o型圈沟槽设计_O型密封圈——详细选型过程及步骤
一、密封圈常用材料二、密封圈常用密封形式密封圈分为活塞密封，活塞杆密封，端面密封，旋转密封。三、O型密封圈的选型规则O型密封圈的尺寸图径向安装O型圈选型(静态和动态运动)活塞杆密封选择适当规格的O形圈时，应该保证其外径(d1+2*d2)至少等于或者大于沟槽外径d6；当选择的O形圈直径d1大于250 mm时， O形圈外径将不能超过沟槽外径的3%；当选择的O形圈直径d1小于250mm时， O形圈外径将...
机械臂电机力矩计算
设计 6 轴机械臂时，电机力矩计算是确保机械臂负载能力、运动精度和安全性的核心环节，需围绕和两大核心展开，结合机械臂结构参数（如关节长度、质量分布）、负载需求（如末端负载重量、惯性）和运动参数（如加速度、角速度）逐步推导。
微信小程序导航栏滑动一定距离后固定到顶部
接上一篇文章的内容，通常在一个页面中部会有一个导航栏查看不同的内容，这篇文章旨在实现在页面下滑的过程中导航栏自动固定到顶部以便我们阅读过程中的切换。 下滑一段距离后自动固定到顶部 首先，思考这个功能应该是怎么实现的： 在页面下滑的过程中，我们希望系统应当能识别下滑了多少距离，当原本的导航栏逐渐被遮住以后（遮住意味着下滑了特定距离），触发这个功能，执行另一种样式，将导航栏固定在页面顶端，同时如果我们将页面往上滑，系统能识别到原来的导航栏能露出来了（即距离顶端的高度小于一个特定的值），这时候又执行最初的样式
右腿驱动电路设计：从共模干扰原理到生物电采集实战
在生物电信号采集领域，共模干扰是影响测量精度的核心挑战之一，其本质源于环境电磁场通过容性耦合在人体表面产生的感应电流。根据欧姆定律，由于人体组织阻抗的不均衡性，共模电流会在不同测量点产生差异化的压降，从而转化为难以滤除的差分噪声。为解决这一问题，右腿驱动技术应运而生，它通过负反馈原理主动抵消干扰，显著提升系统的共模抑制比。该技术广泛应用于心电图、脑电图等医疗电子设备中，是确保微弱生理信号质量的关键环节。本文结合工程实践，深入剖析了右腿驱动电路中的仪表放大器选型、反馈环路稳定性设计以及PCB布局布线要点，为高
MATLAB双目相机标定：从工具箱实战到参数精解
本文详细讲解了使用MATLAB进行双目相机标定的完整实战流程与参数精解。从拍摄合格的棋盘格图像、设置关键参数（如径向畸变系数），到分析重投影误差、优化结果并正确导出和使用内外参，提供了从操作到原理的全面指导，帮助读者为立体视觉应用奠定精准基础。
PCIe扫盲（三）
需要特别注意的是，PCIe的Spec中明确规定只有Root有权限发起配置请求（Originate Configuration Requests），也就是说PCIe系统里面的其他设备是不允许去配置其他设备的配置空间的，即peer-to-peer的配置请求是不允许的。当配置请求进行BDF路由的时候，正是依靠这些信息来确定要找的设备的。前面的文章还介绍过，Root和Switch的每一个端口中都包含一个P2P桥，并且知道桥的配置空间头（Configuration Space Header）是Type1型的。
基于SSD2828和STM32的MIPI显示屏驱动系统设计与实现
在硬件层面，需要将STM32、SSD2828和MIPI显示屏连接起来。STM32与SSD2828的连接：通过SPI接口连接STM32和SSD2828，用于配置和控制SSD2828。SSD2828与MIPI显示屏的连接：通过MIPI DSI接口连接SSD2828和MIPI显示屏，用于传输显示数据。
【STM32项目】基于STM32设计的震动马达超声波电机高频震动——高级定时器PWM互补输出带死区控制__资料编号3
实现高级定时器互补输出带死区控制，实现震动/超声波电机/马达，高频震动。使用 STM32F103 芯片输出两路互补 PWM，并带有死区和刹车控制功能。定时器 1 通道 1 及其互补通道输出PWM，且带死区控。当定时器 1 的刹车输入引脚被拉高时，产生刹车时间，即定时器 8 停止输出 PWM。当刹车输入引脚被拉高时，通道 1 和通道 2 将从有波形输入状态转换成无效电平状态。
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")
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ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
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DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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