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我也要
之前安装过VMware虚拟机，后来由于电脑卡机的原因，删掉后，最近重装VMware,发现安装完成后，在网络连接和网络适配器中均看不到VMnet1和VMnet8，尝试了很多方法，均无效，最终尝试下诉方法，成功！！！
1.在C盘下搜索VM开头的文件，全部删除。
注意绝对路径中含VMware,不要删错了。
2.下载CCleaner，进行注册表清理，清理项全部选中，扫描问题，全部修复。
注意：反复修复几遍
3.关闭防火墙和腾讯管家之流。
电脑裸奔即可
4.以管理员权限安装
即使这样，中途也可能出现什么权限的问题
5.若遇到4中的蓝色问题，重启计算机。
最后一次啦....
6.再次以管理员权限进行安装，安装成功，此时查看虚拟网卡，存在--必须的。
若依然存在问题，那就重头再来一遍吧。（千年估计难遇一回吧）
关于物理机上没有虚拟网卡（VMnet1，VMnet8）的问题
当我们在用虚拟机做实验需要与物理机进行连接时，发现无法连接上，这时候可能是没有Vmnet1或者Vmnet8网卡，又或者是Vmnet1和Vmnet8网卡都没有。 之前试过很多方法，重装、重启虚拟网络编辑器都没有作用！经过不断实验找到如下方法： 这时候有如下方法： 1、卸载重装VMware软件。 这个方法并不对所有人适用，因为可能卸载不干净，有应用残留，亦或者是不敢擅自清理注册...
Windows11系统的电脑中出现网络适配器VMnet1和VMnet8消失问题解决
原文链接：https://pan.baidu.com/s/1BVBxsNtz02JKGRcg0Hf2bg?百度网盘文件的分享主页 https://pan.baidu.com/share/home?声明：测试电脑为联想16pro(Windows11)，亲测有效，请各位大佬多多指点！如果这两个网卡消失，可能是自己误删了这两个网卡的原故（如下图），出现（如下图），在右边的搜索框输入或者直接找到。，就会出现VMnet1和VMnet8啦！鼠标右键出现更改(C)(C)出现（如下图），出现（如下图），点击。
【MCU】一种基于RTOS的无应答重发机制
文章目录一、背景描述二、结构框图三、基于RTOS的信号量的实现（3-1）思路描述（3-2）步骤（3-2-1）定义超时重发信号量（3-2-2）定义发送线程入口（3-2-3）定义接收线程入口四、基于定时器的实现（4-1）思路描述（4-2）步骤（4-2-1）创建定时器（4-2-2）定义定时器超时处理函数（4-2-3）定义发送线程入口（4-2-4）定义接收线程入口 一、背景描述 在微控制器之间进行数据通信时，大多需要添加无应答重发机制，以增强数据交互和通信的稳定性。 在使用UART通信的双方设备，当一次数据传输
使用vmware安装win11没有网络连接的问题
添加网络以后要选择NAT模式的虚拟网络连接。（注：当有一个虚拟网络使用的NAT模式的时候再添加一个新的网络选择nat模式时是选择不了的，即只能有一个网络是nat选项。我这里显示有三台不同的网络设置分别是VMnet0,VMnet1和VMnet8这个应该是在安装vmware中时候就会给自动安装的，分别对应的不同的虚拟网络连接设置。这里我们要使用的是VMnet8的NAT模式，如果没有的话点击下面的更改设置，然后选择添加网络。这里我们选择自定义模式在下拉按钮中找到NAT网络模式的虚拟网络然后点击确定。
ros2 humble cartographer 2D激光雷达建图
Cartographer是一个支持多平台和传感器配置的SLAM的系统。 本文主要讲述在ros2 humble系统上cartographer的安装方法，以及如何配置参数实现自己的ros2 bag包的离线建图。
面积二次矩second moment of area 极惯性矩polar moment of area 转动惯量moment of inertia面积一次矩first moment of area
看论文记录一下力学的名词专业术语，后面可以查看。
如何不重装，解决虚拟机安装后没有显示虚拟网卡的问题
23.12.1：夜，欲学习自控，画奈奎斯特图，欲以python得，恐损坏吾之Windows，忽记电脑有一虚拟机，开之，欲装python，无网，辗转两个时辰得一简单法，乐，分享之。
哨兵2植被参数反演避坑指南：SNAP中10m/20m分辨率选择与缺失波段处理
本文深入解析了使用SNAP软件进行哨兵2号植被参数反演时的关键操作与决策。核心在于理解SNAP生物物理处理器NNET10m与NNET20m的架构差异，根据是否需要反演冠层叶绿素含量（Cab）等参数，明智选择10米或20米分辨率工作流。文章详细指导了大气校正、波段重采样及处理L2A数据中B01波段“缺失”等常见问题的解决方案，为生态监测与精准农业应用提供清晰的避坑指南和完整实战流程。
关于Win11 系统本机跑的Vmware 虚拟无法连接网络问题解决 方法
1 本机截图 如下 我的VMnet8显示没有权限连接到网络。2.解决方法 点击最右侧的wifi。始终连接不到Internet。虚机连接模式为Nat 模式。
手把手教你用RMII接口配置以太网PHY芯片（附YT8512实战代码）
本文详细介绍了如何使用RMII接口配置以太网PHY芯片，以国产YT8512为例，提供从硬件设计到软件驱动的全流程实战指南。内容包括RMII接口技术解析、YT8512硬件设计要点、驱动开发实战代码及常见问题排查，帮助开发者快速实现以太网通信功能。
【Bug已解决】Codex App returns 401 Missing bearer/basic authentication after login on multiple Windows la
原始报错：Codex App returns 401 Missing bearer/basic authentication after login on multiple Windows laptops场景：用户在 Windows 笔记本上登录应用成功了，但随后每个业务请求都返回 401，提示"Missing bearer/basic authentication"。登录态像是"假的"——明明登了，请求却没带任何认证信息。多台 Windows 设备都能复现。
安装VMware后，没有VMnet1和VMnet8虚拟网卡，设备管理器里面VMnet1和VMnet8驱动有黄色感叹号的解决方案
本文针对VMware安装后虚拟网卡异常问题（如网卡缺失或驱动报错）提供了三种解决方案：1）还原VMware网络设置；2）手动删除注册表中残留的VMware配置项；3）使用Everything和Ccleaner工具彻底清理残留文件和注册表。作者强调大多数问题源于卸载不彻底，并推荐优先尝试第二种方案。
大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测
自1998年我国取消了福利分房的政策后，房地产市场迅速开展蓬勃起来。同时，随着社会经济的快速开展，居民的经济条件越来越好，住房条件也在不断地提升。而住房是人民根本生活的保障，也是-一个家庭最重要的资产,从一定的层面.上反映了一个家庭整体的生活水王,多方面的因素使得房地产行业在短时间开展成为我国的支柱产业之一;成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业。然而，随着房地产行业的开展，问题也慢慢突显出来，房价一直居高不下成为了一个大问题。 作为国家的支柱产业,房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房
（找了几种方法后的最佳方案）Windows10安装VMware没有虚拟网卡VMnet8、VMnet1的解决方案！
解决方法如下： 1.pip版本问题，可更新下版本 python -m pip install --upgrade pip 2.下载源问题，可改成阿里镜像 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 模块名 问题如下： ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File...
台区同期线损智能诊断与闭环治理体系及工程化实践
高损台区：同期线损率＞预设阈值（通常为8%，可根据区域、台区类型调整）；负损台区：同期线损率＜0，即供电量小于售电量，多由档案、计量、拓扑错误导致；波动损台区：月度线损率波动幅度＞预设阈值（通常为5%），且无合理原因；持续异常台区：连续2个及以上周期线损率不达标，且未完成有效整改。台区同期线损智能诊断与闭环治理体系，以电力大数据为基础、智能诊断模型为核心、标准化流程为保障，彻底解决了传统线损治理“异常发现慢、定位难、整改乱、无闭环”的痛点，实现了线损治理从“人工经验驱动”向“数据智能驱动”的根本性转型。
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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请看这张图，如果知道这是啥，请绕道，您也可以选择看完，我若有不足的地方希望能得到您的批评与指正！ 在我每次查看自己的IP地址时都会出现这些，在我不知道这些什么VMnet1，VMnet8时我看的头皮发麻，不知道到底这些是指什么，干什么用的，通过我上网查阅资料，结合自己的理解，不能说全部吧，八成是懂了这是做什么的，现在分享给大家，咱们共同学习，比心~ 请在继续看这张图：
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关于VMware安装后没有虚拟网卡VMnet1和VMnet8
安装VMware后通过 命令行命令 ipconfig/all 发现没有VMnet1和VMnet8 然后我首先尝试打开虚拟网络编辑器 然后点击还原默认设置经过一段时间的等待后发现VMnet1和VMnet8的主机连接还是没有连接然后我点击将主机虚拟适配器连接到此网络 点击之后主机连接由 - 变成了已连接但是点击确认后再点开虚拟网络编辑器发现主机连接还是 “-”之后只能重装VMware 重装之后发现
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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
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解决VMware安装完成后没有虚拟网卡的问题
windows10首次安装VMware，安装完成后，没有出现如下图所示的两个虚拟网卡（VMnet1和VMnet8）。
虚拟网卡不能用，物理机没有VMnet1、VMnet8（VMware）
虚拟网卡不能用，物理机没有VMnet1、VMnet8（VMware） 问题表现： cmd ipconfig后没有虚拟网卡信息 只有本地连接1和10（是物理机用来上网的）三个以太网的信息都没有 网络设置>更改适配器选项 只有正在连接的WLAN无线局域网，其他什么都没有 网络设置>查看网络属性 有WLAN、VMnet1、VMnet8等，但VMnet1、8的状态均为不存在 VMware工具...
快速解决VMware安装后没有VMnet1和VMnet8网络
困扰了很久，vmware安装后没有虚拟网卡，尝试了很多方法，发现都不能找回VMnet1，VMnet8；最后发现是因为上次卸载VMware软件时没有清理干净原有注册表信息导致的。 解决办法： （1）下载注册表清理工具ccleaner 下载地址为：http://www.ccleaner.com/ccleaner/download （2）该工具的主要用途是清理无效注册表；清理完成后，将电脑重启一下。 （3） 在VMware中，打开虚...
在win10环境下安装vmware软件后没有vmnet1、vmnet8虚拟网卡！
在win10环境下安装vmware软件后没有虚拟网卡！ 此问题困扰已经半年之久，差点重装系统，更甚至更换笔记本，网上的方法几乎全部用过了，最后一波自己尝试终于解决了！！！ 解决办法： 环境确认win10, 1：确认关闭windows firewall 服务，最保险的关闭时先把服务改为手动再关闭防止塔自动启动！ ...
Win11安装Vmware后，网络适配器没有vmnet1和vmnet8
Win11安装Vmware后，网络适配器没有vmnet1和vmnet8
主机找不到vmnet1和vmnet8，主机vmnet1vmnet8解决方法
打开虚拟机，突然发现无法ping通网络了，但是能ping通虚拟机ip，打开我的window的网络适配器发现居然没有vmnet 8虚拟网卡了，防火墙什么的都设置好了，仍然不行，后来发现，在网络和共享中心已经看不到vmnet1和vmnet8了，更改适配器设置也只有本地连接和宽带连接，大约明白怎么回事儿了，只需要做一个设置即可。鼓捣了好长时间，终于解决了问题。 图中红框未勾选的，将之勾...
安装VMware后，本机网络适配器中没有虚拟网卡VMnet1、VMnet8
1、打开本机服务，开启相关的服务。 2、重置虚拟网络编辑器 1>打开VMware,点击下图左上角标注的"编辑"，然后选中并进入"虚拟网络编辑器"。 2>还原默认设置 如果 “还原默认设置” 如上图一样是灰色的话，那么点击旁边的 “更改设置”。然后再点击 “还原默认设置”。 待删除、安装完成后，打开本机的网络适配器，就能看到新增了两个网卡。如果新增的网卡名称不是VMnet的形式，选中...
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