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电源完整性之Cadence Sigrity Power SI_AC阻抗仿真
之前和大家分享过电源完整性之仿真设计原理链接: [link](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41808082/article/details/117065140?spm=1001.2014.3001.5501).今天接着上一篇文章总结一下电源AC阻抗的的仿真操作流程及一些simulation中的设置参数，用到的时候Cadence Sigrity 中的Power SI组件，下面开始享受仿真的快乐吧： 1.仿真模式选择与文件导入 选择Cadence Sigrity下的Power SI
shell命令之zip压缩和解压
zip压缩和解压命令
数据中心机房设备标签规范建议
机房的维护工作中，标识管理是极其重要的一部分，从基本的线缆上跳接信息的标识，到设备、机柜标识规范的实施，不同程度的体现了标识管理的重要作用。本规范适用于机房主设备、线缆、机柜（含PDU插排）、仪器仪表、动力配套设备（各类空调、消防设备、配电柜、UPS等设备）、网络口、电源插座口的标签、标识规定。动力设备的设备编号、设备名称、生产厂商及厂商技术支持热线、设备型号、设备序列号、设备使用部门、设备责任人、设备启用时间及设备保修年限、条形码。各类标签、标识可根据设备和机柜的尺寸、大小进行调整。
【Shell 命令集合 备份压缩 】⭐⭐Linux 压缩和归档工具 zip命令 使用指南
在Linux中，zip命令用于将文件和目录压缩成一个压缩文件。它是一种常用的压缩和归档工具，可以将多个文件和目录打包成一个单独的文件，以便更方便地传输、存储或备份。
避坑指南：LVGL在Arduino环境编译报错？3步搞定lv_conf.h路径问题（附ST7789屏幕调试技巧）
本文详细解析了在Arduino环境中配置LVGL图形库时，如何解决常见的“lv_conf.h file not found”编译报错问题。通过三步法：定位并复制模板文件、启用核心配置并指定路径、配置基础参数，从根本上解决路径问题。文章还结合ST7789屏幕驱动，分享了使用TFT_eSPI库进行显示适配、内存优化及背光控制等实战调试技巧，帮助开发者建立清晰、可维护的嵌入式UI工程基础。
win11一直弹出用户账户控制怎么解决
用户帐户控制简称UAC，是微软公司在其Windows Vista及更高版本操作系统中采用的一种控制机制。近期有部分Win11用户想要关闭UAC，但是不知道应该如何操作，对此下面我就教给大家操作方法，大家可以去尝试看看。...
常用的shell命令之文件压缩与解压（tar、gz、zip、rar等）
常用的shell命令之文件压缩与解压（tar、gz、zip、rar等）
别再只接个放大器了！压电传感器测量电路（电压/电荷放大器）的5个实战配置要点
本文深入解析压电传感器测量电路中的5个关键实战配置要点，包括电缆长度选择、输入阻抗匹配、过载保护设计、低频噪声抑制及放大器选型策略。特别针对电压放大器和电荷放大器的应用场景差异提供工程实践建议，帮助工程师有效解决信号失真、噪声干扰等常见问题，提升测量精度和系统可靠性。
shell命令之tar压缩与解压
Linux系统shell命令之tar压缩与解压
数据分析：美团大赛的具体案例制作
在数据集中，存在三个变量的经纬度数据，分别是商家的经纬度数据（'sender_lng', 'sender_lat'），顾客的经纬度数据（'recipient_lng', 'recipient_lat'）和骑手的经纬度数据（'grab_lng', 'grab_lat'）。根据结果可知，平台订单创建时间的中位数为2022-10-21 02:59:01，平台订单创建时间的众数为2022-10-19 03:29:41、2022-10-23 03:29:47，与直方图相符。接下来，我们对是否为预定订单变量进行分析。
大数据NiFi（十一）：NiFi入门案例一
注意：数据写出的目录可以不需要提前在对应节点上创建，默认是可以自动创建，可以通过“Create Missing Directories”属性配置。将输出文件的权限设置为此属性的值，格式必须是UNIX rwxrwxrwx，用-来代替被拒绝的权限(例如rw-r--r--)或八进制数字(例如644)，可以使用表达式，例如${file.permissions}。这里需要使用到的处理器是“GetFile”和“PutFile”，完成以上需求对“GetFile”和“PutFile”相关属性进行配置。
shell: zip/chmod
chmod 是一个在 Unix 和 Unix-like 操作系统（如 Linux）中用于修改文件或目录权限的命令。权限决定了哪些用户可以对文件或目录进行读取、写入或执行操作。
【LAMMPS学习】五、LAMMPS命令(8) Pair_style 势
所有LAMMPS pair_style命令如下表所示。有些样式有加速版本。这由括号中的附加字母表示:g = GPU, i = INTEL, k = KOKKOS, o = OPENMP, t = OPT。
压缩和解压缩，tar命令，文件上传以及shell相关知识
解，压缩，tar归档，shell一小点知识
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
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。
Linux压缩文件及shell总结
1.使用tar命令进行文件归档。Linux 中的tar和gziptartar是一个归档命令，用于将多个文件或目录组合成一个文件，通常称为 tarball。tar本身不具有压缩功能，它只是将文件打包成一个单独的文件。你可以通过tar命令创建 tarball，也可以使用它来解压缩已经存在的 tarball。常见的用法有：选项：c（创建）、v（详细）、x（提取）、t（⽬录）、f（⽂件）gzip是一个压缩工具，用于压缩文件。它通常与tar结合使用，将 tarball 压缩为.tar.gz或.tgz格式的文件。
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
shell命令总结（主要用于自己练习和复习）
shell命令总结 一、文件、目录操作命令 ls命令 //功能：显示文件和目录的信息 ls //以默认方式显示当前文件列表 ls -a //显示文件包括隐藏文件 ls -ls //显示文件属性，包括大小、日期、连接符，是否可读、是否可以执行 ls -lh //显示文件大小 ls -lt //按照修改时间显示文件 cd命令 //功能：切换当前工作目录 cd dir //切换到当前工作目...
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")
Hadoop常见的shell命令
目录 一、Hadoop 命令 1、查看Hadoop的版本 2、查看Hadoop命令的格式 2.1、压缩文件archive 2.2、在两个HDFS之间拷贝数据 （hadoop distcp） 3、通过Hadoop fs 查看HDFS的格式 二、hdfs命令 1、查看hdfs的版本 2、查看hdfs命令的格式 3、管理员操作命令hdfs dfsadmin ...
【Linux】shell命令运行原理---认识Linux基本指令
【Linux】shell命令运行原理---认识Linux基本指令
Linux shell 使用
目录 shell 简介 Shell指令实操-入门命令 man函数 echo date reboot wget yum elinks 系统状态检测命令 ifconfig uname uptime free who last history sosreport 工作目录切换命令 pwd cd ls 文本编辑命令 cat more head tail...
linux系统命令及shell
linux常用命令 及 shell语言
Linux学习-3shell命令-目录/文件/文本相关
tar jxf /tmp/etc-backup.tar.bz2 /root --将tmp目录下的打包etc-backup.tar.bz2文件。tar zxf /tmp/etc-backup.tar.gz /root --将tmp目录下的打包etc-backup.tar.gz文件。tar cf /tmp/etc-backup.tar /etc --将etc目录打包到tmp为etc-backup.tar.这里用的是。mkdir -p /a/b/c/d/e --这样就可以每一级目录都创建好一直到e目录。
Linux命令速查手册
一. 启动,关机,登入,登出相关命令<login> 登录<logout> 登出<exit> 登出<shutdown> 停止系统<halt> 停止系统<reboot> 重启动<poweroff> 切断电源<sync> 把内存里的内容写入磁盘<lilo> 安装
linux文件解压缩应用截图,Linux(四) 文件的简单压缩解压和shell应用技巧
一、文件的压缩和解压缩1、gzip压缩文件文件后缀.gz只能压缩文件不能压缩目录不保留源文件2、解压缩gunzip或者gzip-d3、tar打包目录后缀名.tar.gztar[选项][目录]-c产生tar打包文件-x解包.tar文件-v显示详细信息-f制定压缩后的文件名-z打包同时压缩4、file文件名判断文件类型5、zip会保留源文件压缩文件eg:zip...
dd命令打包多个文件_Linux Shell常见命令总结大全
Linux shell命令应该算是非常入门的东西，但是实际上在使用的时候，会遇到各种各样的问题，前几天我在我们的项目上需要做一个功能，根据进程名字杀死这个进程，下面是过程。(1) 我们正常需要的操作是$ps |grep xxx $kill -9 xx (2) kill命令是常用的，但是用killall命令会更快$killall -9 xxx (3) 令我困扰的是我用的那个没有killall然后我...
shell命令查阅端口信息_Linux shell常用命令
一、文件、目录操作命令1、ls命令功能：显示文件和目录的信息ls 以默认方式显示当前目录文件列表ls -a 显示所有文件包括隐藏文件ls -l 显示文件属性，包括大小，日期，符号连接，是否可读写及是否可执行ls -lh 显示文件的大小，以容易理解的格式印出文件大小 (例如 1K 234M2G)ls -lt 显示文件，按照修改时间排序2、cd命令功能：改名目录cd dir 切换到当前目录下的dir目...
shell怎么使用制表符_Linux命令使用总结（第一部分）
先说一个shell，啥是shell，shell其实就是操作系统的人机接口。人类通过shell和机算计沟通，告诉计算机想干什么。计算通过shell告诉人类结果是什么。常见的shell有：sh、csh、ksh、bash、zsh、dash。我们一般常用的是bash使用命令查看我们安装了哪些shell 查看当前使用的shell 修改登陆shell可以使用命令chsh -s /bin/zsh这样就登...
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