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我也要
EPEL 是yum的一个软件源,里面包含了许多基本源里没有的软件了，但在我们在使用epel时是需要安装它才可以了，EPEL，即Extra Packages for Enterprise Linux的简称，是为企业级Linux提供的一组高质量的额外软件包，包括但不限于Red Hat Enterprise Linux (RHEL), CentOS and Scientific Linux (SL), Oracle Enterprise Linux (OEL)，使用docker之前安装EPEL源。
yum -y install epel-release
ls /etc/yum.repos.d/
yum clean all && yum makecache
Qt上位机实战：5步搞定STM32 IAP固件升级（附拖拽文件处理技巧）
本文详细介绍了如何使用Qt开发STM32 IAP固件升级上位机。通过五个核心步骤，包括理解IAP机制、搭建Qt环境、实现拖拽文件加载、封装串口通信以及设计可靠通信协议，帮助开发者快速构建一个稳定、易用且支持图形化操作的固件升级工具，显著提升嵌入式产品开发与维护效率。
Linux系统之Centos安装epel源
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GmSSL国密双证书实战：从生成到Nginx配置全流程
本文详细介绍了使用GmSSL工具生成国密双证书（签名证书与加密证书）并配置Nginx支持国密HTTPS（TLCP协议）的全流程。内容涵盖环境准备、自签CA创建、服务器双证书生成、Nginx单向/双向认证配置以及兼容性处理，为部署符合国密标准的HTTPS服务提供实战指南。
Centos7安装epel源
1、下载wget yum install -y wget 2、备份系统原有yum源 [root@redis-server]# cd /etc/yum.repos.d/ [root@redis-server yum.repos.d]# mkdir repo_bak [root@redis-server yum.repos.d]# mv *.repo repo_bak/ 3、下载CentOS-Base.repo [root@redis-server yum.repos.d]# wget -O /etc/yu
中职网络安全2021年国赛Wireshark流量分析题目解析
中职网络安全Wireshark流量分析题目解析
特征模理论指导滤波天线设计的优势和方法
本文探讨了特征模理论在滤波天线设计中的应用优势和方法。特征模理论通过分析天线结构的本征模特性，突破了传统经验设计的局限，实现了辐射与滤波功能的一体化设计。文章重点阐述了如何利用模式显著性（MS）和模式加权系数（MWC）来指导辐射零点的产生，揭示了辐射零点形成的物理机制。通过特征模分析，设计师可以明确调控天线结构和馈电系统，优化滤波性能。这种方法为现代多频/宽带滤波天线设计提供了理论依据和实用工具，显著提升了设计效率和性能指标。
在Centos7中直接安装官方的epel源
直接尝试使用 CentOS 官方的 Vault 仓库安装 EPEL 源，因为 CentOS 7 版本的软件包有时会移到旧的存档中。这样可以绕过失效的 EPEL 链接，直接从 CentOS Vault 中获取所需的包。打开浏览器访问服务器的 IP 地址，确认是否能看到 Nginx 的欢迎页面。
基于Super-Jacoco的精准测试实践之路
灵魂拷问这个版本的影响范围到底有多大？研发改动了代码，为什么不通知测试？测试用例真的全面覆盖了吗？测试同学的测试覆盖情况该怎么评估？什么是精准测试概念借助技术手段、通过辅助算法对软件测试过...
CentOS7配置EPEL存储库
如果在CentOS 7上执行`sudo yum install tcpreplay`命令后提示"没有可用软件包 tcpreplay"，可能是因为您的系统没有配置EPEL存储库。EPEL存储库是CentOS 7官方支持的第三方存储库，它提供了许多额外的软件包，包括tcpreplay。安装完成后，可以使用`sudo yum install tcpreplay`命令来安装tcpreplay了。
STM32 无线充电接收端硬件设计：从 LC 谐振到 PWM 控制的 5 大关键电路解析
本文深入解析了基于STM32的无线充电接收端硬件设计，重点探讨了LC谐振倍压整流、INA282电流采样、IR2104S半桥驱动、超级电容保护及STM32最小系统等5大关键电路。针对超级电容的恒功率充电需求，详细介绍了PID控制算法优化及PCB设计实战要点，帮助工程师提升无线充电系统的效率和可靠性。
第14.7章 高翔博士最新开源框架Lightning-LM源码解读（七）：PoseExtrapolator模块深度剖析，揭秘激光SLAM高频位姿外推核心技术
PoseExtrapolator是Lightning-LM框架中负责高频位姿外推的核心模块，通过融合DR（航位推算）、激光里程计和PGO（位姿图优化）数据实现精准实时定位。模块初始化依赖PGO数据，后续通过DR数据进行高频位姿更新，并利用PGO结果进行误差补偿。关键函数AddDRLocAndExtrapolate处理DR增量位姿，结合速度补偿机制逐步修正误差，保证高频输出的同时提升精度。该模块体现了多传感器融合思想，通过互补性数据（高频DR与低频高精PGO）实现鲁棒定位，代码中使用了SE3位姿表示、互斥锁保
linux 7源,CentOS 7 x86_64适用的EPEL安装源 国内镜像列表
CentOS 7 x86_64适用的EPEL安装源 国内镜像列表EPEL 是 Extra Packages for Enterprise Linux 的缩写(EPEL)，是用于 Fedora-based Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 的一个高质量软件源EPEL(http://fedoraproject.org/wiki/EPEL) 是由 Fedora 社区打造，为...
Nmap源码分析（端口扫描）
端口扫描是Nmap的核心功能，用于确定目标机的端口状态（开放、关闭、过滤等），也为Nmap的服务与版本扫描、OS扫描、脚本扫描提供基本的指引信息。所以，深入理解端口扫描的实现对分析其他的扫描方式很有帮助。 1简单回顾 首先简要回顾一下端口扫描的原理以及命令行选项。 1.1扫描原理 Nmap提供的10多种类型的端口扫描方法，如TCP SYN/ACK/FIN/Xmas/NULL/ Windows/Connect,FTP Bounce, Idle scan, UDP port u...
CentOS 7 如何安装 EPEL 源？epel-release-latest-7.noarch.rpm 安装教程（附安装保存）
是为 CentOS、RHEL 等企业级 Linux 系统提供额外软件包的官方扩展源。很多在默认仓库里没有的常用软件（比如 htop、nginx、python3 等），都可以通过 EPEL 源轻松安装。
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")
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Centos7下安装EPEL源
为什么要安装epel源： EPEL 是yum的一个软件源,里面包含了许多基本源里没有的软件了，但在我们在使用epel时是需要安装它才可以了，EPEL，即Extra Packages for Enterprise Linux的简称，是为企业级Linux提供的一组高质量的额外软件包，包括但不限于Red Hat Enterprise Linux (RHEL), CentOS and Scientifi...
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
centos 7安装 EPEL 源
转自：https://blog.youkuaiyun.com/dahuzix/article/details/73033109 EPEL 是yum的一个软件源,里面包含了许多基本源里没有的软件了，但在我们在使用epel时是需要安装它才可以了，EPEL，即Extra Packages for Enterprise Linux的简称，是为企业级linux提供的一组高质量的额外软件包，包括但不限于Red Hat ...
CentOS7下更新yum源和安装epel源
基于CentOS7系统环境下操作。 更新yum源 进入到yum目录，备份下原来的文件，当然也可以直接rm掉 cd /etc/yum.repos.d mkdir bak mv *.repo bak 在/etc/yum.repos.d目录下下载阿里云yum源 wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo # 清除yum缓存 yum clean all #重新生成yum缓存 yum makecache 安装epel源 在网易和阿里的yum源下，可以直接y
树莓派4b安装arm版centos 7更换国内yum源以及epel源
树莓派4b安装arm版centos 7更换国内yum源以及epel源 安装centos 7 最近入手了树莓派4b用官方推荐的Raspbian系统基于Debian。总觉的不如centos 7 顺手就在4b上安装了centos 7。 镜像地址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/centos-altarch/7.8.2003/isos/armhfp/CentOS-Userland-7-armv7hl-RaspberryPI-Minimal-4-2003-sda.raw.xz 此次安装的是：C
安装EPEL源踩坑记录（centos7.6）
我在centos上面部署ansible服务的时候，清华的yum源找不到安装包，这个软件的安装包在EPEL源里面。查看自动化运维书的资料说是用 rpm -Uvh http://ftp.linux.ncsu.edu/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-12.noarch.rpm命令安装EPEL源。 我试了这个命令对centos7无效，因为执行后查看yum源，没有epel.repo文件。 [root@pa_cicd ~]# ls /etc...
为什么你的CentOS7需要EPEL源？以Ansible安装为例的实战演示
本文详细阐述了为CentOS 7系统配置EPEL源的必要性。CentOS官方源为求稳定而软件包陈旧且数量有限，EPEL源则提供了大量高质量、更新及时的额外软件包。文章以一键安装自动化运维工具Ansible为例，提供了配置国内镜像和EPEL源的完整实战步骤，解决了依赖复杂、管理不便等核心问题，极大提升了运维效率。
linux7 epel源,CentOS 7 安装EPEL源
1、搜索EPEL相关的软件包yumsearchepel[root@server~]#yumsearchepel已加载插件：fastestmirror,remove-with-leavesLoadingmirrorspeedsfromcachedhostfile============================N/Smatched:epel===========...
linux7 epel源,CentOS7安装EPEL源
CentOS7安装EPEL[lijiayun@centos-vpn ~]$ yum install epel-release已加载插件：fastestmirror, langpacks您需要 root 权限执行此命令。[lijiayun@centos-vpn ~]$ su密码：[root@centos-vpn lijiayun]# yum install epel-release已加载插件：fas...
我一直在centos7上面安装docker不成功，用下面的办法解决，就是换了一个epel源
我一直在centos7上面安装docker不成功，用下面的办法解决，就是换了一个epel源。 2. 配置epel源 /etc/yum.repos.d/epel.repo [epel] name=Extra Packages for Enterprise Linux 6 - $basearch baseurl=http://centos.ustc.edu.cn/epel/6/$basearch
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