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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0 http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd"> <mirrors> <mirror> <id> maven-net-cn</id> <name> Maven China Mirror</name> <url> http://maven.net.cn/content/groups/public/</url> <mirrorOf> central</mirrorOf> </mirror> </mirrors> </settings>
http://injavawetrust.iteye.com
FPGA工程师必看：JESD204B同步机制实战指南（含SYSREF信号调试技巧）
本文为FPGA工程师提供了一份JESD204B同步机制的实战指南，重点聚焦于SYSREF信号的调试技巧。文章从同步的核心逻辑出发，深入剖析了时钟、SYSREF与对齐序列这“三驾马车”的协作，并详细阐述了硬件PCB布局、FPGA IP核配置、状态机监控以及使用示波器进行波形分析等关键实战步骤，旨在帮助工程师解决多通道高速系统中的同步难题，确保链路的稳定与确定性延迟。
Maven setting 配置文件
我的Maven的setting文件 配置过了阿里云 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTI...
PT32F030与MT6826S SPI通讯实战：从硬件连接到数据交互全流程解析
本文详细解析了PT32F030与MT6826S通过SPI通讯的全流程，包括硬件连接、电路设计、SPI外设初始化配置以及数据交互协议实现。通过实战案例和代码示例，帮助开发者快速掌握PT32F030与MT6826S的SPI通讯技术，实现精准的角度和速度数据采集。
Maven中的settings.xml文件配置详解
Maven的settings.xml是核心配置文件，用于全局控制构建行为。文件分为用户级（~/.m2/）和全局级（$M2_HOME/conf/），前者优先级更高。主要配置包括：本地仓库路径、代理设置、服务器认证、镜像仓库、环境配置等。典型应用场景包括配置阿里云镜像加速下载、设置JDK编译版本、连接Nexus私服等。配置时需注意安全性（加密敏感信息）、优先级规则和备份原文件，修改后可通过mvn help:effective-settings验证。合理配置能显著提升Maven项目管理效率。
手把手教你为RK3588开发板适配RTL8211F网卡：设备树配置与PHY驱动匹配全流程
本文详细介绍了在RK3588开发板上适配RTL8211F千兆以太网PHY芯片的全流程，包括硬件原理图确认、设备树配置与PHY驱动匹配。通过实战案例和调试技巧，帮助开发者解决常见问题并优化网络性能，适用于嵌入式Linux开发中的Ethernet网络功能实现。
海康SDK实战：如何从PS流中提取H264裸流并实现前端播放（附完整代码）
本文详细介绍了如何利用海康SDK从PS流中提取H264裸流，并构建无插件前端播放的完整链路。通过解析PS流结构、提取H264 ES流，结合WebSocket实时传输与WFS.js前端播放器，实现了低延迟、高可控性的视频流处理方案，为开发者提供了从数据源到前端渲染的实战代码与清晰指南。
maven settings.xml国内仓库配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://mav...
Simulink模块库介绍（一）——信号源模块
Simulink模块库介绍（一）——信号源模块库目录Clock模块Digital Clock模块Band-Limited White Noise模块 目录 simulink模块库中提供了丰富的信号源模块组。逐一介绍，算是对之前做个总结吧 Clock模块 通过时钟模块，输出的时间作为判断呢，如下图，前2s之前为高斯白噪声，后2s为正弦曲线，共计10s。 Digital Clock模块 数字时钟模块主要用于离散系统的计时，sample time表示采用时间，如下图：分别是1s和0.5s的采样时间 Band-
Maven的安装与配置
一、安装本地Maven tips: 官网为外网，下载速度较慢，这里提供3.6.3版本的三方链接下载Maven下载 无视下载速度以及需要其他版本的伙伴点此进入Maven官网下载 选择左侧Download 点击箭头所指的链接进行下载 下载完成后，选择一个路径进行解压 然后配置path环境变量,如图 系统变量:MAVEN_HOME = F:\dev\apache-maven-3.6.1 系统变量:path = %MAVEN_HOME%\bin MAVEN
AXI总线详解完结篇
经过几个月的整理和发文，AXI总线详解系列正式迎来最终篇，内容基本涵盖了上一篇文章的全部内容。 所有文章的链接如下： 1、 AXI总线详解 2、AXI总线详解-总线和接口以及协议 3、AXI协议中的通道结构 4、AXI总线详解-AXI4读写操作时序及AXI4猝发地址及选择 5、AXI4交换机制 6、ZYNQ中DMA与AXI4总线-DMA简介 7、AXI总线详解-不同类型的DMA 8、AXI总线详解-DMA内部寄存器的读写方式 9、AXI总线详解-几种应用DMA的场合 10、Altera Scatter-G.
手把手教你学simulink（16.2）--基于Simulink的高通滤波器（High-Pass Filter）项目
基于Simulink的高通滤波器（High-Pass Filter）项目的详细实例介绍。这个项目将重点放在高通滤波器的设计、实现和仿真上，帮助你理解和应用高通滤波器在信号处理中的作用。
Maven 配置国内源
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YOLO26优化：AAAI2026 | 融合PartialNet Block的C3k2-YOLO高效目标检测网络 | 轻量化涨点设计
PartialNet Block 结合YOLO26的C3k2模块，进行二次创新。
Maven配置文件settings.xml详解
此文同时在简书发布：https://www.jianshu.com/p/32f348dbf3d4 此文同时在优快云发布：https://blog.youkuaiyun.com/nthack5730/article/details/84347849 转载要加原文链接！谢谢支持！ 一、配置分级 首先需要了解的是Maven配置文件以及配置方式的分级，才能做到我们自己在日常开发配置中灵活使用。 根据Maven官...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
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。
IntelliJ IDEA 自带Maven插件找不到settings.xml配置文件
Apache Maven 是一套软件工程管理和整合工具。基于工程对象模型（POM）的概念，通过一个中央信息管理模块，Maven 能够管理项目的构建、报告和文档。使用 Maven 构建项目好处很多，springboot项目一般都是 Maven 构建的。我们使用的开发工具 IDEA 也自带了 Maven 插件，但是问题来了（IntelliJ IDEA 自带Maven插件找不到settings...
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")
全面详解Maven的配置文件settings.xml
Maven是一个用于构建和管理Java项目的强大工具，它依赖于设置文件来配置和管理其行为。其中最重要的之一便是settings.xml文件。settings.xml文件是Maven的配置文件之一，用于定义Maven的全局设置、仓库、代理、插件、配置和个人用户信息等。这个文件通常存储在Maven安装目录的conf文件夹下。让我们深入了解settings.xml文件的结构和功能。
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maven的settings配置文件详解
目录 1、settings.xml的作用 一，概述 1、settings.xml的作用 它是用来设置Maven参数的配置文件。并且，settings.xml是Maven的全局配置文件。settings.xml中包含类似本地仓库、远程仓库和联网使用的代理信息等配置。 2、settings.xml的文件位置 settings.xml文件一般存在于Maven的安装目录的conf子目录下面，或者是用户目录的.m2子目录下面。 3、配置的优先级 其实相对于多用户的PC机而言，在Maven安装目录.
Maven全局配置文件settings.xml详解
用户目录下的settings.xml文件一般是不存在的，但是Maven允许我们在这里定义我们自己的settings.xml，如果需要在这里定义我们自己的settings.xml的时候就可以把Maven安装目录下面的settings.xml文件拷贝到用户目录的.m2目录下，然后改成自己想要的样子。每个远程仓库都会有一个id，这样我们就可以创建自己的mirror来关联到该仓库，那么以后需要从远程仓库下载工件的时候Maven就可以从我们定义好的mirror站点来下载，这可以很好的缓解我们远程仓库的压力。
maven的settings.xml和pom.xml配置文件详解
maven的配置文件主要有 settings.xml 和pom.xml 两个文件。其中在maven安装目录下的settings.xml，如：D:\Program Files\apache-maven-3.6.3\conf\settings.xml 是全局配置文件用户目录的.m2子目录下的settings.xml，如：C:\Users\chenxc.m2\settings.xml 配置只是针对当前用户的配置文件项目根路径下的pom.xml主要是对当前项目的配置。
maven全局配置文件settings.xml详解
概要 settings.xml有什么用？ 如果在Eclipse中使用过Maven插件，想必会有这个经验：配置settings.xml文件的路径。 settings.xml文件是干什么的，为什么要配置它呢？ 从settings.xml的文件名就可以看出，它是用来设置maven参数的配置文件。并且，settings.xml是maven的全局配置文件。而pom.xml文件是所在项目的局部配置。 Set...
maven的配置文件settings.xml 详解
setting.xml配置文件 maven的配置文件settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：${M2_HOME}/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，对操作系统的所有使用者生效；后者被称为用户配置，只对当前操作系统的使用者生效。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的s...
Maven配置文件settings.xml
一、作用 # settings.xml是配置Maven全局参数的文件，包含本地仓库、中央仓库等 # settings.xml一般存在Maven的安装目录下的conf文件夹中 二、settings.xml文件顶级元素 <settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0" xmlns:xsi="http:/...
maven 配置文件详解 settings.xml
Maven项目对象模型(POM-Project Object Model)，可以通过一小段描述信息来管理项目的构建，报告和文档的项目管理工具软件。 软件版本: IntelliJ IDEA 2019.2.4 (Ultimate Edition) apache-maven-3.6.3-bin.zip IDEA 内置的 Maven: 在IDEA中，maven的默认配置是如下图 Ma...
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