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我也要
在eclipse外面安装pydev有一个版本匹配的条件，
pydev 2.8.2 最高支持到 eclipse 3.6 sr2,即helios版本。
而pydev 3.x版本可以配合 eclipse 比较新的版本，但是同时也要求 jdk 7配合。
老版本的Pydev和eclipse都可以从官网下载到。
所以比较简单的做法就是 jdk 6 + pydev 2.8 + eclipse 3.6
而jdk 7 + pydev 3.x + eclipse 3.7以上版本也是一种选择。
另外，就是jdk有 32bit和64bit两种，对应的eclipse也必须相同，搞错了会报不能装载jvm.dll的错误。
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RSA维纳攻击 一.题目描述 适用于e过大或国过小情况下的RSA加密 题干如下： #coding:utf-8 import gmpy2 import libnum e = 54856417509806712596137531985117125938559627187663765776152288580865785539464797248184444737659643755765127505761012086539564616967122137525108154121304264697865568653100
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
python --eclipse 配置（完成后找不到pydev ，因为java版本不对）
1、在eclipse中install new software 安装pydev ， 网上的教程都是： 输入： http://pydev.org/updates/ ，但是安装完成后 ，还是看不到 2、网上查看是因为pydev与jdk版本不匹配，现在的pydev5.2.0等，都是需要jdk8，而我用的jdk1.7. 按照网上说的安装的时候，取消选择：show only the lastes
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
eclipse 安装pydev插件失败 An error occurred while collecting items to be installed session context
eclipse 安装pydev插件失败 An error occurred while collecting items to be installed session context eclipse安装pydev插件，通常是eclipse->help->install new software->add name:PyDev location:http://pydev.org/...
myeclipse2013+PyDev搭建python环境，（PyDev不出现的解决办法）
弄很久，装了pydev，但是myeclipse中的window->preferences就是不显示PyDev。。后来发现是JDK版本和PyDev的版本不匹配。 · PyDev3.0以后的版本需要JDK1.7以上的版本支持，但是myeclipse2013自带的是jdk1.6，myeclipse默认就关联使用的了，所有myeclipse可以不需要单独装JDK就可以进行JAVA开发。。· 然后去下了
解决 Eclipse+pydev安装配置找不到pydev的问题
最近两天安装ubuntu下的eclipse+pydev各种失败，各种烦！ 具体步骤参考国外的一个tutorial:http://www.vogella.com/articles/Python/article.html 这里只记录说明我遇到的安装问题 刚开始以为是jdk安装有问题，卸载重装，后来在eclipse中安装pydev插件，安装完成后在window-
安装pydev插件遇到的问题
安装pydev总安装不上。连接是http://pydev.org/updates 原来是pydev的版本和python版本不一致了，记得把安装时总显示最新版本对勾去掉，然后选择和python对应的版本，安装即可，详情见以下连接的第三个原因： http://www.iteye.com/job/topic/1133990 最后配合pydev时总不成功，原来是eclipse绿色软件路径有中文...
eclipse配置Pydev环境
eclipse安装Pydev环境，版本一定要搭配，地址不要信http://www.pydev.org/update/，很多下载了之后依然不匹配无法用（泪奔）Python版本Eclipse版本JDKPyDev版本安装插件urlPython 2.6 or newerEclipse 4.6Java 8PyDev 5.8.0http://www.pydev.org/updatesPython 2.6 or...
eclipse离线安装PyDev，搭建Python环境
1.eclipse环境中搭建pydev遇到的问题： 首先，在线安装期间，经常出现安装包超时等问题。 其次，eclipse与pydev安装包不匹配等问题。 最后，受网络影响。 本文选择离线安装，完美解决了上述问题。 PyDev下载地址：https://sourceforge.net/projects/pydev/files/pydev/ 我的python版本3.8.10，所以下载的PyDev版本8.3.0的zip文件。 将下载好后的PyDev8.3.0.zip解压发现有两个文件夹features和p
eclipse添加Pydev插件的过程
eclipse添加Pydev插件的方法之一1.检查eclipse版本和jdK版本，以及Python版本 这一步是非常重要的，如果不匹配的话，会导致安装完成之后在eclipse的windows的Perferences无法显示已经安装的Pydev,在这里先放一张效果图 
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