AI摘要
本文介绍如何通过阿里云开源镜像站轻松下载国外软件。以Hadoop为例，详细说明了查找并获取所需资源的过程。
在平常的工作中经常要下载一些来自国外的软件，但是由于一些未知的原因导致下载并不是那么的容易，笔者在此隆重推荐阿里云开源镜像站，接下来就介绍一下怎么在该站找到自己想要的资源。
阿里云的开源镜像站地址为：http://mirrors.aliyun.com/
点击进去首先看到的是这样的：
以Hadoop的下载为例，首先，我们知道Hadoop是来自于apache孵化器基金会的项目，我们点击apache进入下一目录
找到hadoop字样，点击进去。
点击core
这里是每个版本的hadoop目录，笔者在这里选择了最新版2.7.3
点击进去会发现有四个目录，其中有src字样的为源码，tar.gz字样的就是已经编译好的hadoop了，mds文件是用来验证下载文件是否完整，请大家按照自身需求下载。
阿里云镜像库mirrors.aliyun.com无法访问Centos6源问题 以及 Docker安装官方Milvus2.0镜像太慢的解决
阿里云的开源镜像站地址： https://mirrors.aliyun.com/repo/ 在里面可以看到还有Centos-6.repo的repo包，但下载下来执行源更新会遇到问题后面的其它地址也一样会请求超时。mirrors.aliyun.com镜像中 http://mirrors.aliyun.com/centos/6/os/x86_64/repodata/repomd.xml: 这些地址都无法访问。
阿里云镜像站，提供了各种第三方镜像地址
阿里云提供了各项镜像缓存地址，对于很多国外服务的地址，通过阿里云缓存的地址去下载，速度会非常快。有我们常用的 npm、maven、操作系统下载等等，进入对应的链接，按需选择即可。
实战案例：用多智能体系统模拟房地产市场的架构设计
房地产市场是典型的复杂自适应系统：买方纠结“要不要上车”、卖方盘算“挂多少钱能快速成交”、中介忙着“撮合两边赚佣金”、政府琢磨“怎么调政策稳房价”——每一个参与者的微小决策，最终都会汇聚成“房价暴涨”“成交冰点”这样的宏观现象。传统的计量经济学模型（比如线性回归）假设“所有人都是理性人”，但现实中没人能算清所有变量——你可能因为“同事买了学区房”就跟风，也可能因为“怕失业”而放弃买房。这时候，多智能体系统（MAS）
【阿里云镜像】更改阿里巴巴开源镜像站镜像源之——CentOS 7
今天在做多台机器之间共享数据nfs服务时，新搭建nfs服务器（CentOS7虚拟机），为了下载速度快，每次都要做好镜像的更改，既然次数多，懒得每次还来查资料，就自己写一篇博客加强自己的记忆或者自己找资料就直接看自己的了，方便~走起！、Ubuntu、 Fedora、Arch Linux、Gentoo、openSUSE、Scientific Linux 等主流发行版的软件源镜像。CentOS，是基于 Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级 Linux 发行版本；放点耐心，稍等几分钟~
YOLO系列训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法（GTX16xx系列显卡大坑）
YOLO系列训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法（GTX16xx系列显卡大坑）
Windows如何使用Anaconda 3进行keras环境的配置
** Windows如何使用Anaconda 3进行keras环境的配置 搭建Keras环境* Anaconda3如何安装keras，主要包括下面三步： 1.安装mingw libpython 2.安装theano 3.安装keras 若你还没有按装anaconda，赶紧下载安装吧！ 下载途径有两个 （1）Anaconda版本为Anaconda 4.4.0，对应的python版本为3.6，附上An...
小白必看：阿里云镜像站使用指南
经过一段时间的学习和实践，我总结了一套简单易懂的配置方法，并开发了一个交互式助手脚本，希望能帮助其他新手少走弯路。通过简单的菜单选择（1.换源 2.测速 3.恢复备份 4.退出），配合彩色终端输出和进度条，即使命令行新手也能轻松操作。测试镜像站响应速度，我的脚本内置了测速功能，会对比更换前后的下载速度差异。的一键部署功能，可以直接体验脚本效果——上传文件后点击部署按钮，就能在网页终端里运行交互界面，不需要本地搭建环境。不同Linux发行版使用不同的包管理工具，我的脚本会先通过。
HandwrittenMathFormulaRecognition：基于YOLOv8的手写数学公式识别系统
输入：包含手写数学公式的图像（拍摄的板书、作业纸等）输出：对应的数字文本形式的数学公式（如LaTeX格式或文本表达式）标准的手写数学表达式数据集，包含在线轨迹及图片，广泛用于公式识别研究。包含近10万对公式图片及对应的LaTeX标注，适合训练公式识别模型。MathBrush公开手写数学公式图像数据集，含多种书写风格。手写数字与符号数据集（MNIST及其扩展）用于基础数学符号的训练。
使用阿里云镜像站NTP服务搭建NTP服务器（基于CentOS 7系统）
文章目录一、NTP服务器介绍二、安装NTP服务组件三、配置阿里云镜像站NTP服务四、启动NTP服务五、查看NTP源六、查看NTP服务状态七、将客户端与NTP服务器同步八、将系统时间同步到硬件 参考链接： 阿里巴巴开源镜像站 NTP下载安装教程 一、NTP服务器介绍 网络时间协议（Network Time Protocol，NTP）服务器，也就是日常所说的NTP服务器，用来提供同步时间服务。在生产环境中，很多人都会忽略时间问题，实际上服务器、网络设备等，特别是Linux操作系统和虚拟化平台的时间不同步会导致
SAP 创建PO时提示“不能确定任何组件”
SAP 创建委外加工的PO时提示“不能确定任何组件” 而如果BOM已经创建了，但还是提示该错误保存。 解决办法：1. BOM selection 未配置好； 2. 由于Purchasing prosessing time的设置，如果PO中的delivery time - Purchasing prosessing time是过去的日期，那么会找不到BOM，BOM的有效期需早 于PO审批的有效期。 3. BOM未...
《爬虫和逆向教程》 - 专栏介绍和目录
本专栏为爬虫初学者和进阶开发者量身定制的爬虫和逆向学习园地。为你提供全面而深入的爬虫和逆向技术指导，从入门到精通，从基础理论到高级实战，助你在数据的海洋中畅游，挖掘出有价值的信息。通过本专栏的学习，你将具备独立开发和优化爬虫程序的能力，及逆向分析能力和项目开发能力，成为爬虫领域的佼佼者。
ubuntu14.04使用阿里云镜像站点安装PIP
环境： ubuntu 14.04.2 python 2.7 安装pip问题： root@swd:~# pip -V Traceback (most recent call last): File “/usr/local/bin/pip”, line 5, in from pkg_resources import load_entry_point File “/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py”, line 2749, in working_
基于uniapp实现自定义日历页面、年份月份选择、动态日历渲染、日期标记及备忘录、无组件依赖、多端兼容
基于UniApp框架下自定义日历组件的完整实现方案，涵盖基础日历渲染、年月选择器集成、动态数据标记等核心功能。提供完整代码段，帮助开发者快速构建高性能、高定制化的日历模块，适用于日程管理、预订系统等场景。
开发常用的 8 个镜像站（建议收藏）
这时候，国内各大企业和高校提供的开源软件镜像站就是一大救星，国内的镜像站一般会定期同步这些资源，并提供更快的国内访问速度，能够大幅提高下载体验。本文系公众号 "Java技术栈" 原创，转载、引用本文内容请注明出处，抄袭、洗稿一律投诉侵权，后果自负，并保留追究其法律责任的权利。使用国内的开源软件镜像站，可以极大地提升软件包下载速度，提高开发效率，大家可以根据自己的需求选择合适的源进行配置。这里我列出一些国内知名的镜像站，排名不分先后，它们不仅速度快，资源也相对全面，关键都是免费的，一定要用起来。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
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")
使用阿里云镜像站安装python库
这里写自定义目录标题 pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple keras --trusted-host mirrors.aliyun.com 下载库时，只需把上述命令中“keras”换为你想安装的库的名称即可
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
【阿里云镜像】使用阿里巴巴开源镜像站镜像——Kubernetes 镜像
文章目录 一、参考链接 二、Kubernetes 镜像简介 三、Kubernetes 镜像配置方法 基于CentOS / RHEL / Fedora系统配置方法 （1）查看系统版本信息 （2）添加并查看 `Kubernetes.repo` YUM源 （3）关闭或允许SELINUX安全模式 （4）安装kubernetes （5）启动kubernetes 一、参考链接 阿里巴巴开源镜像站：阿里巴巴开源镜像站 阿里镜像站—Kube...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
阿里云镜像下载ubuntu
阿里巴巴开源镜像站-OPSX镜像站-阿里云开发者社区阿里巴巴开源镜像站，免费提供Linux镜像下载服务，拥有Ubuntu、CentOS、Deepin、MongoDB、Apache、Maven、Composer等多种开源软件镜像源，此外还提供域名解析DNS、网络授时NTP等服务，致力于为互联网用户提供全面，高效和稳定的基础服务。
ubuntu阿里云镜像站下载地址
阿里云镜像站 https://developer.aliyun.com/mirror/ 或者是直接去阿里云镜像下载目录（以ubuntu14.04为例） https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/14.04/ 选择要下载的版本 i386 或 amd64 desktop桌面版、server服务器版 需要哪个就下...
dashboard 镜像源_基于阿里云镜像站安装Kubernetes | ljchen's Notes
kubernetes官网的文档比较详细，但是所有的安装步骤都有个前提(你有足够自由的互联络)，之前在香港和亚马逊的服务器都是直接照着手册执行脚本一路顺畅。无奈天朝的网络只能够借助于阿里云镜像站了，先前只是在使用该站点的各种linux发行版安装包，最近发现还支持了kubernetes。具体可以访问阿里巴巴开源镜像站。安装二进制文件主要是安装kubelet、kubeadm以及kubectl这三个可执行...
Ubuntu通过阿里云镜像站安装docker，安装GPG证书的新方式
笔者最近在服务器上面安装docker的时候发现很慢，于是乎跑到阿里云镜像站换源。新版本将不再支持原来那种apt-key的方式安装GPG证书[具体我也不清楚]，笔者发现阿里云镜像站还是这种方式，便参考官网稍微改了一下。
构建阿里云海外镜像站
查看基于kubeadm工具，官网下载k8s镜像的版本 # 查看安装k8s官网镜像下载版本 [root@k8s-master-01 ~]# kubeadm config images list k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.21.3 k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.21.3 k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.21.3 k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.21.3 k8s.gcr.io/p...
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