gbpoll.exe

STM32F407ZGT6最小系统:从原理图到PCB的实战设计与避坑指南 本文详细介绍了STM32F407ZGT6最小系统的设计与实现,从原理图到PCB布局的完整流程。重点解析了电源、时钟、复位和调试接口等核心模块的设计要点,提供了实用的PCB布局技巧和常见问题解决方案,帮助开发者避开设计陷阱,快速完成稳定可靠的STM32F407ZGT6最小系统设计。 阅读详情
  href="../../../../style.css" type="text/css" rel="stylesheet" />  


进程知识库

gbpoll - gbpoll.exe - 进程信息 name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1195292630218&lmt=1195292627&format=336x280_as&output=html&correlator=1195292630218&url=file%3A%2F%2F%2FC%3A%2FDocuments%2520and%2520Settings%2Flhh1%2F%E6%A1%8C%E9%9D%A2%2F000stthk.exe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1397507768.1195292630&ga_sid=1195292630&ga_hid=1390572954&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">

进程文件: gbpoll 或者 gbpoll.exe

进程名称: GoBack Polling Service
 
描述:
gbpoll.exe是Roxio公司的GoBack产品相关程序。GoBack软件用于让你在出现错误时,还原Windows系统配置到备份时的正常状态。

出品者: Roxio
属于: GoBack

系统进程: 否
后台程序: 是
使用网络: 否

硬件相关: 否
常见错误: 未知N/A

内存使用: 未知N/A
 
安全等级 (0-5): 0

间谍软件: 否
广告软件: 否
病毒: 否
木马: 否

应用程序进程列表

 Top Applications  
 [System Process] 000stthk.exe 1xconfig.exe
 3dm2.exe AcctMgr.exe acrobat.exe
 acrord32.exe acrotray.exe ACS.exe
 acsd.exe adgjdet.exe AdobeUpdateManager.exe
 adservice.exe adusermon.exe agent.exe
 agrsmmsg.exe AgtServ.exe aim.exe
 aim95.exe AIT alogserv.exe
 anvshell.exe AOLacsd.exe AOLDial.exe
 aom.exe apntex.exe apoint.exe
 asfagent.exe ashWebSv.exe astart.exe
 ati2evxx.exe ATIevxx.exe atiptaxx.exe
 atrack.exe aupdate.exe autochk.exe
 avconsol.exe AVENGINE.EXE avgserv.exe
 avgupsvc.exe avgw.exe avpcc.exe
 avsynmgr.exe backweb-137903.exe backweb-8876480.exe
 bacstray.exe bcmsmmsg.exe blackd.exe
 bpcpost.exe BRMFRSMG.EXE brss01a.exe
 BRSVC01A.EXE bttnserv.exe ca.exe
 calc.exe carpserv.exe CCAP.EXE
 ccapp.exe ccevtmgr.exe ccproxy.exe
 ccpxysvc.exe ccregvfy.exe cdac11ba.exe
 cdantsrv.exe cdplayer.exe cfd.exe
 cfgwiz.exe cftmon.exe charmap.exe
 cleanup.exe cli.exe cmanager.exe
 cmmpu.exe Companion.exe comsmd.exe
 cpd.exe crypserv.exe crypserv.exe
 cthelper.exe ctnotify.exe ctsvccda.exe
 cvpnd.exe dadapp.exe dadtray.exe
 damon.exe dap.exe DavCData.exe
 dcfssvc.exe ddcman.exe defwatch.exe
 delayrun.exe devenv.exe devldr.exe
 devldr16.exe devldr32.exe dfrgntfs.exe
 digstream.exe directcd.exe dit.exe
 ditexp.exe dkservice.exe dlg.exe
 dllcmd32.exe dmadmin.exe dpmw32.exe
 dpps2.exe dragdiag.exe drwtsn32.exe
 dsentry.exe dvzmsgr.exe dw.exe
 dwrcs.exe dwwin.exe dxdllreg.exe
 e_s10ic2.exe EasyShare.exe eausbkbd.exe
 eEBSvc.exe em_exec.exe essspk.exe
 evntsvc.exe excel.exe ezsp_px.exe
 findfast.exe firedaemon.exe firefox.exe
 flash.exe FrameworkService.exe full.exe
 fxssvc.exe fxsvr2.exe gamechannel.exe
 gbpoll.exe gcastdtserv.exe gcIPtoHostQueue.exe
 gearsec.exe ghost_2.exe gwmdmmsg.exe
 hc.exe helpctr.exe helper.exe
 helpinst.exe hh.exe hijackthis.exe
 hkcmd.exe hl.exe hndlrsvc.exe
 hpcmpmgr.exe hpgs2wnd.exe hpgs2wnf.exe
 hphmon05.exe hpoevm06.exe hpoevm08.exe
 hpoevm09.exe hposts08.exe hpotdd01.exe
 HPQTRA08.EXE hpsysdrv.exe hpzipm12.exe
 hpztsb01.exe hpztsb02.exe hpztsb04.exe
 hpztsb05.exe hpztsb06.exe hpztsb07.exe
 hpztsb08.exe htpatch.exe iamapp.exe
 iao.exe iap.exe icepack.exe
 ico.exe icq.exe icwconn1.exe
 ie5setup.exe ie6setup.exe igfxtray.exe
 imgicon.exe InoRT.exe  installstub.exe
 instantaccess.exe ipmon32.exe iPodManager.exe
 ipodservice.exe iPodWatcher.exe irmon.exe
 isafe.exe issch.exe ISSVC.exe
 isuspm.exe iTunesHelper.exe iw.exe
 java.exe javaw.exe JDBGMGR.EXE
 jusched.exe kav.exe kazaa.exe
 kbd.exe KEM.exe khalmnpr.exe
 khost.exe kodakimg.exe kontiki.exe
 lexbces.exe lexpps.exe livenote.exe
 llssrv.exe loadqm.exe logi_mwx.exe
 logon.scr logwatnt.exe ltsmmsg.exe
 luall.exe lucoms.exe lucoms~1.exe
 lucomserver.exe lvcoms.exe LVCOMSX.EXE
 lxsupmon.exe manifestengine.exe mantispm.exe
 mcshield.exe mcvsescn.exe mcvsftsn.exe
 mcvsrte.exe mdm.exe mediadet.exe
 mgabg.exe mghtml.exe mimboot.exe
 mixer.exe mm_tray.exe mmjb.exe
 mmkeybd.exe mmtask.exe mmx.exe
 mnmsrvc.exe mobsync.exe monwow.exe
 mosearch.exe motivesb.exe motmon.exe
 MpfAgent.exe mplayer.exe mplayer2.exe
 mqsvc.exe mrt.exe mrtmngr.exe
 msgsys.exe mshta.exe msimn.exe
 MSKSrvr.exe msmsgs.exe msnappau.exe
 msnmsgr.exe mspaint.exe mspmspsv.exe
 mssvc.exe mssysmgr.exe mstsc.exe
 naimas32.exe naprdmgr.exe navapsvc.exe
 navapw32.exe navw32.exe NclTray.exe
 ndetect.exe nerocheck.exe netscape.exe
 netscp.exe netscp6.exe nhksrv.exe
 nisserv.exe nisum.exe nmain.exe
 nmssvc.exe nopdb.exe notepad.exe
 notifyalert.exe nprotect.exe nsctop.exe
 ntbackup.exe nvsvc32.exe nwiz.exe
 ocraware.exe odhost.exe ofcdog.exe
 olfsnt40.exe omtsreco.exe opscan.exe
 opware32.exe opxpapp.exe osa.exe
 osa9.exe osd.exe OSE.EXE
 ossproxy.exe outlook.exe p_981116.exe
 patch.exe pccpfw.exe PCMService.exe
 pctptt.exe pctspk.exe pdesk.exe
 pds.exe pelmiced.exe perl.exe
 pinger.exe playlist.exe plib_version
 pntiomon.exe point32.exe pop3trap.exe
 poproxy.exe precisiontime.exe printray.exe
 promon.exe pronomgr.exe prpcui.exe
 ps2.exe psfree.exe ptsnoop.exe
 putty.exe qagent.exe qserver.exe
 qttask.exe quickpar.exe quickset.exe
 qwdlls.exe r_server.exe RAMASST.exe
 ramsys.exe rar.exe RcMan.exe
 realevent.exe realplay.exe realsched.exe
 realtime.exe reboot.exe recguard.exe
 regedit.exe regshave.exe residence.exe
 rmctrl.exe rnathchk.exe rnav.exe
 rndal.exe rscmpt.exe rsednclient.exe
 rtvscan.exe rulaunch.exe rxmon.exe
 s3apphk.exe sagent2.exe savroam.exe
 SAVScan.exe sbhc.exe scandisk.exe
 schwizex.exe SDMCP.exe Search.exe
 selfcert.exe sentry.exe server.exe
 service.exe setup.exe sgtray.exe
 shellmon.exe showbehind.exe shstat.exe
 Shutdown.exe shwicon2k.exe sk9910dm.exe
 slave.exe slmss.exe slrundll.exe
 SM1BG.EXE smc.exe SNDMon.exe
 SNDSrvc.exe sndvol32.exe soundman.exe
 sp.exe srmclean.exe srng.exe
 ssdpsrv.exe starteak.exe starter.exe
 statemgr.exe steam.exe stimon.exe
 stinger.exe stisvc.exe store.exe
 stub.exe studio.exe suchost.exe
 support.exe swdoctor.exe swEudora.exe
 sxgtkbar.exe sychost.exe symproxysvc.exe
 symwsc.exe sync.exe syntpenh.exe
 syntplpr.exe SysAI.exe sysdoc32.exe
 sysdoor.exe sysdown.exe system idle
 Sysupd.exe tcaudiag.exe tclock.exe
 TeaTimer.exe tfswctrl.exe tfswshx.dll
 tgcmd.exe tgfix.exe tkbell.exe
 TkBellExe tmlisten.exe tmntsrv.exe
 TMOAgent.exe tmproxy.exe tppaldr.exe
 tsc.exe TSMSvc.exe type32.exe
 UAService7.exe  ULCDRSvr.exe uninst.exe
 uninstall.exe unrar.exe unwise.exe
 updaterui.exe updatestats.exe updreg.exe
 uptodate.exe UrlLstCk.exe urlmap.exe
 UsrPrmpt.exe vetmsg.exe ViewMgr.exe
 vpc32.exe vptray.exe vshwin32.exe
 vsmon.exe vsstat.exe vstskmgr.exe
 VTTimer.exe W3wp.exe wab.exe
 wanmpsvc.exe waol.exe wcescomm.exe
 wcmdmgr.exe wcmdmgrl.exe wdfmgr.exe
 WEBPROXY.EXE webrebates1.exe webscanx.exe
 webshots.scr win32sl.exe winamp.exe
 winampa.exe winpopup.exe Winrar.exe
 WinSync.exe  winword.exe winzip32.exe
 WISPTIS.EXE wjview.exe wkcalrem.exe
 wkufind.exe wltrysvc.exe wm.exe
 wmplayer.exe wordpad.exe wrapper.exe
 wscript.exe wuser32.exe wwDisp.exe
 wzqkpick.exe xfr.exe xl.exe
 ybrwicon.exe ycommon.exe ypager.exe
 zapro.exe zcfgsvc.exe zlclient.exe


其它进程分类:
- 系统进程列表
- 存在安全风险进程
- 其它进程列表


 

 

 

©Copyright 2000-2005 小土豆。版权所有。
  

OpenLayers6入门,快速搭建Vue+OpenLayers地图脚手架项目 本章针对Vue初学者,对Vue不熟悉,甚至还不会Vue的入门学生读者。本章会详细讲解从环境到环境的各个步骤,再到使用脚手架快速生成项目,以及添加地图库依赖,编写简单的高德地图显示页面的。如果已有VUE项目或者熟悉VUE的读者可以不用看本章,直接添加ol依赖到VUE项目中即可。 阅读详情

相关推荐

逆变器方案(工频全套)工频正弦波逆变器开发板全套设计资

逆变器方案(工频全套)工频正弦波逆变器开发板,24V-72V通用12只TO-247封装MOS管,额定输出功率6500W以下;配有触摸屏操作界面,运行数据一目了然,带市电互补UPS功能,可选择电池优先或市电有限工作,我们的开发板均从实战角度出发,让您的学习更便捷,包含全套设计资料,PCB.原理图.源代码,程序均有中文注释,MCU选用美国微芯公的PIC-8位单片机,民用数字电源首选单片机,抗干扰能力强,运行稳定。...

m0_73494033的博客 895

game.exe

  进程知识库 game - game.exe - 进程信息进程文件:game 或者 game.exe进程名称: W32.Gaze@mm worm  描述:game.exe是W32.Gaze@mm蠕虫病毒的一部分。这个病毒通过Email电子邮件进行传播,当你打开附件时,你就被感染了。该蠕虫会在你的本地建立SMTP服务,用于更大范围的传播。该蠕虫允许攻击者访问你的计算机,

ProcessInfo的专栏 2320

基于gm/id方法的折叠式共源共栅放大器设计实践

本文详细介绍了基于gm/id设计方法进行折叠式共源共栅放大器设计的完整流程。该方法通过确定晶体管的跨导效率(gm/id)作为核心设计参数,将复杂的放大器设计转化为有明确路径的优化问题。文章以设计一个增益80dB、带宽1GHz的两级放大器为例,逐步拆解了从指标分解、关键晶体管工作点选取、到实战仿真与微调的全过程,特别强调了第二级设计对稳定性的影响以及相位裕度的调试技巧。

w8x9y0z1的博客 417

gwsystemservice.exe

  进程知识库 gwsystemservice - gwsystemservice.exe - 进程信息进程文件: gwsystemservice 或者 gwsystemservice.exe进程名称: Genesis World Appllations server  描述:gwsystemservice.exe是Genesis World应用服务相关程序。

ProcessInfo的专栏 1228

renderdoc的使用

renderdoc可以用来捕获帧渲染情况,排查一些GPU渲染、资源规格等问题。 下面讲述一些该软件连接真机调试使用。 一、下载安装renderdoc 软件的下载地址:https://renderdoc.org/可直接点击下载即可。该软件是开源免费的,不用破解。 下载后直接安装即可使用。 二、打开使用renderdoc 打开界面后,默认的界面布局如下图所示,(这里我已经设置了黑色主题,可以忽略这点),renderdo中主要的窗口有Texture Viewer(纹理查看器)、Event B.

x_xingduo_2315的博客 2万+

2021年J题:基于STM32F103的周期信号波形识别与参数测量系统设计(立创EDA+SZPT_ZXL)

本文详细复盘了2021年全国大学生电子设计竞赛J题获奖项目,手把手教你如何基于STM32F103微控制器设计并实现周期信号波形识别与参数测量系统。文章深入剖析了硬件电路设计(包括程控放大、工作点抬升与滞回比较器)与核心软件算法(如动态采样、FFT频谱分析与波形识别逻辑),并分享了DMA传输、FFT库使用等实战要点与避坑指南,为嵌入式信号处理与电赛备赛提供了宝贵经验。

weixin_32673065的博客 230

Ghostexp.exe

  进程知识库 Ghostexp - Ghostexp.exe - 进程信息进程文件: Ghostexp 或者 Ghostexp.exe进程名称: Ghost Explorer  描述:Ghostexp.exe是Norton Ghost相关程序,支持打开和编辑Norton Ghost镜像文件。

ProcessInfo的专栏 913

如何利用DeepSeek自动生成PLC程序?

在工业自动化领域,PLC是核心控制设备,其编程效率和质量直接影响生产线的运行效果。 然而,传统PLC编程依赖工程师手动编写代码,不仅耗时耗力,还容易出错。通过自动生成PLC程序,DeepSeek不仅大幅提升了编程效率,还优化了代码质量。 那么DeepSeek到底能否自动生成PLC程序呢? 有位电气工程师就尝试让DeepSeek设计一套五层电梯控制系统的PLC程序,下面就让我们看看吧。 技术原理:DeepSeek如何实现自动编程DeepSeek利用自然语言处理技术,将工程师输入的文本指令转换为PLC代码。例

Qinmingyue13的博客 6181

graph.exe

  进程知识库 graph - graph.exe - 进程信息进程文件: graph 或者 graph.exe进程名称: Microsoft Office Graph Facility  描述:graph.exe是微软Microsoft Office家族相关程序,用于文档和报表中的图形相关功能。

ProcessInfo的专栏 888

MTK-AWB 小结 (二)

调试总结:可以将offset 对应的ratio加大,保留更多的喜好色(偏色),影响WF statistic gain,从而影响最终的awb gain。这一部分前期CCT校准的时候就会算出一组默认值,当然这个offset offse 值用于优化T,S,wf 光下的偏色喜好度. offset。后面遇到 A H Shad 光收白或者偏色,还可以优化 A 的offset ,H offset,shad offset.new offset 计算过程(Day locus offset 和M/G offset )

qq_46056347的博客 1170

【FPGA教程案例59】深度学习案例6——基于FPGA的CNN卷积神经网络之整体实现

在课程,我们对的基本原理有了初步认识。在上一个课程,我们完成了CNN的Relu激活层、pool池化层、卷积层以及图像输入层的实现,如下图所示:在本课程中,我们将上述四个模块结合起来,构建一个简单的CNN卷积神经网络。...

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 2637

gamechannel.exe

  进程知识库 gamechannel - gamechannel.exe - 进程信息进程文件: gamechannel 或者 gamechannel.exe进程名称: GAMECHANNEL  描述:gamechannel.exe是Wil Tangent计算机游戏的相关程序。用于自动从网络升级Wild Tangent游戏。

ProcessInfo的专栏 814

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

grpconv.exe

  进程知识库 grpconv - grpconv.exe - 进程信息进程文件: grpconv or grpconv.exe进程名称: Windows Program Group Converter  描述:grpconv.exe是Windows操作系统的工具。它用于转换Windows 3.1的文件夹格式升级至Windows 95以及更高版本的Windows。这个程

ProcessInfo的专栏 726

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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。

gesfm32.exe

  进程知识库 gesfm32 - gesfm32.exe - 进程信息进程文件: gesfm32 或者 gesfm32.exe进程名称: RANDEX.C   描述:gesfm32.exe是RANDE病毒相关进程。 出品者: 未知N/A属于: RANDEX.C Virus系统进程:

ProcessInfo的专栏 725

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

gwmdmpi.exe

  进程知识库 gwmdmpi - gwmdmpi.exe - 进程信息进程文件: gwmdmpi 或者 gwmdmpi.exe进程名称: GWMDMPI  描述:gwmdmpi.exe是Gateway电脑补丁程序,用于修正Gateway笔记本电脑在Windows XP的问题。 出品者

ProcessInfo的专栏 677

gra.exe

  进程知识库 gra - gra.exe - 进程信息进程文件: gra 或者 gra.exe进程名称: GRA  描述:gra.exe是Gateway电脑系统资源监控程序。 出品者: Gateway, Inc.属于: Gateway System Resource Monitor系

ProcessInfo的专栏 671

go.exe

  进程知识库 go - go.exe - 进程信息进程文件: go 或者 go.exe进程名称: Go!Zilla Monster Downloads  描述:go.exe是gozilla下载软件的一部分。用于进行下载管理和计划任务下载。 出品者: DigitalCandle, In

ProcessInfo的专栏 633

GoogleDesktop.exe

  进程知识库 GoogleDesktop - GoogleDesktop.exe - 进程信息进程文件: GoogleDesktop 或者 GoogleDesktop.exe 进程名称: Google Desktop  描述:GoogleDesktop.exe是Google桌面搜索相关程序。

ProcessInfo的专栏 633

ghost_2.exe

  进程知识库 ghost_2 - ghost_2.exe - 进程信息进程文件: ghost_2 或者 ghost_2.exe进程名称: Symantec Ghost  描述:ghost_2.exe是Symantec Ghost程序的一部分,用于创建硬盘镜像克隆备份和还原。 出品

ProcessInfo的专栏 617

gtwatch.exe

  进程知识库 gtwatch - gtwatch.exe - 进程信息进程文件: gtwatch 或者 gtwatch.exe进程名称: Mustek Multimedia  描述:gtwatch.exe是Mustek扫描仪相关程序。 出品者: Mustek, Inc.属于: Mus

ProcessInfo的专栏 616

gcasSWUpdater.exe

  进程知识库 gcasSWUpdater - gcasSWUpdater.exe - 进程信息进程文件: gcasSWUpdater 或者 gcasSWUpdater.exe进程名称: Microsoft AntiSpyware Updater Process  描述:gcasSWUpdater.exe是Giant/Microsoft反间谍软件相关程序。

ProcessInfo的专栏 597

gmt.exe

  进程知识库 gmt - gmt.exe - 进程信息进程文件: gmt 或者 gmt.exe进程名称: Gator Spyware Component  描述:gmt.exe是一个广告软件,通过IE弹出广告窗口。它会回传用户浏览习惯到它的服务器。这个进程的安全等级是建议立即进行删除。

ProcessInfo的专栏 592

循环嵌套(多层 for 循环)

表:order(订单表,order_id, user_id)、user(用户表,user_id, user_name)✅ 优化:先查所有订单,拿到所有 user_id 批量 in 查询,内存 join。✅ 优化:先把优惠券转 HashMap,单层循环查找(hash 查找 O (1))SQL 只有 2 次,O (1) 数据库查询,内存遍历 O (n)。需求:查询所有订单列表,同时带出每个订单对应的用户名称。需求:订单列表、优惠券列表,把订单匹配对应的优惠券名称。复杂度:O (M+N),非常快。

weixin_43732943的博客 224

Python+Agent入门笔记(六):记忆和状态,从“一次性问答”到“能用助手”

滑动窗口的缺点很明显:被扔掉的信息就真没了。如果用户第一轮说“我不吃辣”,隔了二十轮让他推荐餐厅,模型已经忘了。定期把旧的对话压缩成一段总结,作为一条特殊的消息插进去。"""把除 system 和最近 keep_recent 条以外的消息,压缩成一条摘要。返回新的 messages 列表。"""# 把旧消息拼成纯文本,让模型总结content = f"[工具结果]把除 system 和最近 keep_recent 条以外的消息,压缩成一条摘要。返回新的 messages 列表。

qq_41241612的博客 113

【数据结构-5】单链表的实现

单链表,具体来说是单向的、不带头的、不循环的链表。链表由一个一个节点组成,每个节点分为数据域和指针域,数据域存放数据,指针域存放下一节点的地址。这样,就可以根据指针域中的地址找到下一个节点,节点就串起来了构成了单链表。

a bit 217

C# 数据结构和特殊类型

.NET Core(现称.NET)提供丰富数据结构,优化性能与开发效率。日常开发首选List<T>和Dictionary<TKey,TValue>;高性能场景推荐Span<T>与Memory<T>减少内存分配;并发环境使用ConcurrentDictionary等线程安全集合;避免非泛型集合如ArrayList。

cccloveforever的博客 751
上一篇: gator.exe
下一篇: gbtray.exe
ProcessInfo
博客等级 码龄19年 8粉丝 646原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值