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我也要
情人节这一天其实可短暂了， 手一拉一松，一个情人没了，嚎~？ 手再一拉不松，变老婆了，嚎~？ 情人节这一天最痛苦的事儿是啥，知道不？ 就是“和情人一起过，手都不让拉” 情人节这一天最最痛苦的事儿是啥，知道不？
就是“手都拉完了，情人和别人过去了”
情人节这一天最最最痛苦的事儿是啥，知道不？
就是“拉着小情人的手在街上走，碰见老婆的手被别人拉着”
人生最痛苦的事儿是啥？知道嘛，就是“情人节没有情人和你一起过！”；
人生最最痛苦的事儿是啥？知道嘛，就是“情人节所有情人都找你过，嚎~”
情人节最痛苦的事儿是啥？知道嘛，就是“过节了，礼物没准备！”
情人节最最痛苦的事儿是啥？知道嘛，就是“礼物准备了，没情人过节”@_@
最最最痛苦的是啥知道不？“礼物准备了，情人也有了，礼物也送了，情人和别人过去了！“
最最最最痛苦的是啥知道不？“礼物准备了，情人也有了，却被老婆发现了...
手把手教你解决Windows 10网络驱动器无法访问问题（附详细排查步骤）
本文详细指导Windows 10用户解决网络驱动器无法访问的常见问题。通过从现象快速定位到系统排查，提供了从检查网络连通性、修复凭据权限到调整高级设置的完整步骤，特别是针对“找不到网络路径”等错误，帮助用户高效恢复对共享资源的访问。
小沈阳
小沈阳版上班族与情人节 小沈阳版上班族 上班这一天其实可短暂了,电脑一开一关，一天过去了，嚎~？ 电脑再一开一关，又一天过去了，嚎~？ 上班这一天最痛苦的事儿是啥，知道不？就是“下班了，活还没干完”。 上班这一天最最痛苦的事儿是啥，知道不？就是“还没下班呢，活干完了”。 上班这一天最最最痛苦的是啥，知道不？是“上班时没有活，快下班了，来活了...
用SPSS做信效度分析
对问卷进行Cronbach’s Alpha信度检验。如果此值高于0.8，则说明信度高；如果此值介于0.7-0.8之间，则说明信度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明信度可接受；如果此值小于0.6，说明信度不佳。下面利用SPSS进行分析，点击分析–标度–可靠性分析选项，选中所要分析的问卷数据或题目。得到结果，我们要看这个有用的结果，当克隆巴赫Alpha系数（也可以看标准化后的）大于0.8时候，说明问卷信度较高。
情人节搞笑
<br />小沈阳：大哥,不能过于看重钱,情人节这一天其实老短暂了 <br /> ~买个礼物、送个花，这一天就过去了,嚎~~ <br /> 不买礼物、不送花，这一天就难过了，嚎~~ <br /> 你知道今天最痛苦的事儿是啥？ <br /> 知道不，就是“过节了，礼物没准备！” <br />赵本山：还有更痛苦的呢!知道不？ <br /> 就是“礼物准备了，没情人过节” <br />小沈阳：大哥,哪不算啥，最最最痛苦的知道不？ <br /> “礼物准备了，情人有了，被老婆发现了...” <br />赵本山：扯淡
openEuler服务器离线安装实战：从Docker到Samba的完整避坑指南
本文提供了一份详尽的openEuler服务器离线部署实战指南，重点解决了在无网络环境下安装Docker、Samba等软件的依赖难题。文章深入对比了`dnf install`、`rpm`直接安装及禁用仓库安装三种核心方法，并分享了构建本地DNF仓库的进阶策略，旨在帮助运维人员构建高效可靠的离线部署工作流。
AMCL实战：如何用2D激光雷达在ROS中实现稳定重定位（附参数调优指南）
本文深入解析了在ROS中使用2D激光雷达实现稳定AMCL重定位的实战技巧与参数调优指南。针对粒子发散、位姿跳变等常见问题，文章从算法核心原理出发，系统讲解了初始化、粒子滤波、运动与观测模型等关键参数的分类与调优策略，并提供了一套经过验证的调优框架，帮助开发者提升移动机器人在已知地图环境下的定位鲁棒性和稳定性。
学生家乡网页设计作品静态HTML网页—— HTML+CSS+JavaScript制作辽宁沈阳家乡主题网页源码(11页)
1网页简介：此作品为学生个人主页网页设计题材，HTML+CSS 布局制作,web前端期末大作业,大学生网页设计作业源码，这是一个不错的网页制作，画面精明，代码为简单学生水平, 非常适合初学者学习使用。2.网页编辑等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。3.知识应用：技术方面主要应用了网页知识中的: Div+CSS、鼠标滑过特效、Table、导航栏效果、Banner、表单、二级三级页面等，视频、 音频元素 、Flash，同时设计了Logo（源文件）所需的知识点。
深入理解鸿蒙输入子系统驱动：HDI接口、HAL层与内核驱动的协同机制
/ 扫描输入设备// 打开指定输入设备// 关闭指定输入设备// 获取指定设备信息// 获取所有设备列表鸿蒙输入子系统驱动采用分层架构设计，通过HDI接口层实现硬件抽象，HAL层提供统一的事件处理机制，用户空间驱动层负责设备管理和事件分发。整个系统支持多种输入设备类型，包括触摸屏、按键、鼠标、键盘等，并提供了完整的HID设备支持。分层架构：清晰的层次划分，便于维护和扩展事件驱动：基于epoll的高效事件处理机制设备管理：完善的设备生命周期管理HID支持。
赛博朋克的浪漫，硬核AI“神助攻”！
例如：你可以随便找一张人像照片，把她变成你喜爱的样子，换个发色，多生成几个表情，打造出一位不会穿帮的假女友，在秀恩爱的朋友圈中，占领一席之地！“沈阳·太一”多模态推荐模型，就是一个庞大的推荐系统，模型参数规模10亿，融合文本、图像、社交、知识图谱等多模态信息，分析海量数据，推荐精准内容，让“随便”变成企业与用户间的“心有灵犀”。情人劫，对于单身的程序员来说，又是吞下那些猝不及防的狗粮，何不用自身的强大技能，创造属于自己的专属AI，在朋友圈中硬气一回——带她去山川里的河水清流和田野间小路，感受大自然的气息。
08 rk3568 模拟smi mdio RTL8367RB（一）
前提需求：硬件连接普通gpio ，RTL8367RB需要mdio通信 使用的gpio是 MDC GPIO3_B3 （SMI时钟线） MDIO GPIO3_B4 （SMI数据线） 2. 数据结构与枚举 3.1 GPIO 初始化（地址映射） 内核无法直接访问物理地址，通过ioremap将 GPIO 控制器的物理地址映射为虚拟地址，后续通过虚拟地址操作 GPIO 寄存器。 3.2 设置引脚方向 3.3 设置电平 3.4 读取电平 6. SMI 总线时序实现 SMI 总线通信依赖严格的时序（起始信号、
DSP开发环境及工具之CCS
CCS（ Code Composer Studio）是美国德州仪器（TI）公司的嵌入式处理器的开发环境，可以用于TI公司的各个系列处理器的软件开发和调试，如DSP，MCU，ARM等。CMD的专业名称叫链接器配置文件，是存放链接器的配置信息的，我们简称为命令文件。从其名称可以看出，该文件的作用是指明如何链接程序的。编辑完C语言设置，添加cmd文件之后，然后检查编译配置选项。主要的操作都是在这个窗口之间做相应的切换。
web前端期末大作业 基于HTML+CSS家乡主题毕业设计源码 (1)
📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件
yolov26改进 | Neck/颈部创新篇 | 独创HFPN利用分层特征融合块HFFB模块融合多层次特征改进yolov26（全网独家创新）
本文提出了一种创新的分层特征融合模块HFFB（Hierarchical Feature Fusion Block）来改进YOLOv26的neck部分，构建了名为HFPN的新型特征金字塔网络。该模块通过三分支结构融合局部特征（CNN提取）、全局特征（Swin Transformer提取）和中间特征，并包含空间注意力（SA）、通道注意力（CA）和残差反向MLP（IRMLP）等组件来优化特征融合效果。实验表明，该方法能针对不同尺度目标（大/中/小）进行自适应检测，可根据具体数据集需求选择不同配置。文章详细提供了核
web前端期末大作业 基于HTML+CSS家乡主题毕业设计源码
📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件
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")
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
想过个浪漫情人节？不妨先看看这些城市和图书
情人节即将到来之际，亚马逊中国发布2017年度浪漫城市及浪漫图书排行榜，这是亚马逊中国连续第四年发布此类榜单。该榜单根据2017中国GDP排名TOP50城市中，不同城市读者2017年在亚马逊中国购买浪漫类（爱情、婚恋、浪漫等题材）纸书和Kindle电子书总和在各城市全年购书量的占比排出。郑州、合肥、石家庄夺得亚马逊中国2017年度浪漫城市排行榜的前三甲，其中郑州已连续三年荣登该榜单冠军。亚马逊中国
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
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