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我也要
1、打开WiFi代理，查看服务器和端口，如下：
2、终端执行如下操作，替换自己的服务器和端口
git config --global http.proxy http://127.0.0.1:7890
git config --global https.proxy http://127.0.0.1:7890
3、查看配置是否生效
git config --global --edit
4、尝试下载，看看是否还会报错
git clone https://github.com/github/gitignore.git
5、还报错就尝试关闭https的证书验证
git config --global http.sslVerify false
继续尝试4的操作，能下载就说明成功了。
基于ST32 DAC7311数模转换器驱动代码及电路设计完整版
基于ST32的DAC7311模数转换器的电路设计及驱动代码完整版
cocoapod pod install 安装显示github 443 没有权限错误的解决方法 教程
这里写目录标题在 使用pod install安装 github上面的第三方,有时候会出现 443 权限 报错Homebrew安装官方镜像地址获取github最新ip地址 在 使用pod install安装 github上面的第三方,有时候会出现 443 权限 报错 解决方法是更换 官方的 Homebrew源 Homebrew安装官方镜像地址 Homebrew官方镜像地址 /usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Home
Python地理空间数据库之geopandas使用详解
地理空间数据分析在许多领域中都有着广泛的应用，包括地理信息系统（GIS）、城市规划、环境科学、地质勘探等。Python GeoPandas是一个强大的库，旨在简化地理空间数据的处理和分析。本文将深入介绍GeoPandas库，包括其基本概念、功能特性、示例代码以及在实际应用中的应用场景。
pod install 失败问题
第一种： fatal: 无法访问 'https://github.com/p-rob/Moya-ObjectMapper.git/'：LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to github.com:443 解决： git config --global --add remote.origin.proxy "" 然后继续 podinstall
Telegram AI Bot自动化实战：5步用Make搭建业务工作台
Telegram Bot 是一种轻量级、高抵达率的消息自动化载体，其核心价值在于将结构化消息（如text、photo、callback_query）转化为可编程的事件流。基于 Bot API 的简洁设计与 Webhook 机制，开发者无需复杂鉴权即可实现毫秒级响应。结合低代码平台 Make，可快速构建具备上下文识别、条件路由、多系统分发与错误熔断能力的自动化流程。该方案特别适用于客服分发、数据同步、IoT告警等高频、规则明确、需即时反馈的业务场景，显著降低对 Python/Node.js 编程与 DevOp
抖音 X-Gorgon 加密算法逆向与 Python 爬虫实战（2026 最新版）
抖音（TikTok 国内版）作为日活超 8 亿的超级 App，其反爬体系在国内互联网中属于顶级难度。核心签名参数X-Gorgon和X-Khronos是几乎所有业务接口（视频详情、评论、搜索、用户主页）的“通行证”。没有正确的 Gorgon 签名，服务器直接返回403或。市面上的教程大多停留在2023 年之前的 V4 版本，而抖音在 2025 年底全面升级到了V6 协议，算法结构、加密常数、混淆方式全部重构。
使用CocoaPods管理第三方，添加库的时候，无法连接到github.com端口443的解决方法
代码菇凉今天在使用CocoaPods添加第三方库的时候遇到了坑，唉～～～按理说CocoaPods玩儿了这么久怎么也是比较熟悉了吧，但是遇到新的坑的时候，依然还是要各种Google【T_T】。 列出问题： 在添加'Masonry'库的时候，我pod install之后等了很久很久，然后出现这样子的错误提示： 然后我以为是CocoaPods的版本不够，我就更新了CocoaPods的版
Vue3 + uniapp 踩坑：iOS 真机调试一直报错Maximum call stack size exceeded,和(in promise)MiniProgramError err的解决方法
不是你写错代码，是微信开发工具和 iOS 真机调试的兼容问题。开个空项目都报错，勾个设置就没问题，不是你，是工具的锅。
pod install失败问题
pod install github.com port 443
深度学习在移动开发中的应用：实时姿态估计实战
我们将使用TensorFlow Lite框架，结合专为移动端优化的MoveNet模型，实现一个能够在主流Android设备上达到30FPS的多人姿态跟踪解决方案，并深入探讨其优化技巧和实际应用场景。特别是3D姿态估计、多人长期跟踪等前沿技术的发展，将进一步推动移动端姿态估计技术的应用深度和广度。在下一篇文章中，我们将探讨深度学习在移动端的另一个创新应用：实时手势识别，包括如何在资源受限的环境中实现复杂手势的实时识别，以及这项技术在AR/VR交互、智能家居控制等场景中的应用。第四部分：典型应用场景实现。
13.0 针对跳转不存在Activity崩溃处理,改成弹Toast提示,去掉崩溃弹窗，避免app崩溃退出
在开发过程中，在app跳转到某个没注册的Acitivity时，往往会出现崩溃的场景，这样也不好，接下来就从framework中来拦截这个崩溃，改成toast提示，
写代码装环境连不上github怎么办，一直报443，已解决，ping通github！
解决无法ping通github.com
Java开源海外跨境电商购物商城源码,TikToK商城系统源码,外贸商城在线交易
最近很火的一款商城源码，朋友分享给我的，完整版，java开源代码，带有非常详细的搭建教程，文件都一个多G，喜欢的可以下载来研究研究！3、创建mall 数据库并导入数据，数据库名用户名为：mall 数据库密码保持为：XXKytcACPX3GbdsH。8、进入cd /data/deploy/mall-tool/目录执行./build.sh脚本。7、宝塔ssh进入cd /data/deploy/mall/ 执行./build.sh脚本。2、安装宝塔环境：安装 Redis、MySQL5.7、Ngin1.2。
CoCoPods运行Pod install报错
在你的项目目录下重试：pod install --repo-update。若依旧异常，临时对该仓库强制 HTTP/1.1 再试。如果还报同样错误，再清理缓存后重试。报错内容：pod install。以上就是这次问题的解决方法。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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")
iOS 新Mac安装Cocopods前需要安装的东西
在安装CocoaPods之前，首先需要安装Homebrew。通过终端执行一系列命令，配置Homebrew的Git远程仓库和环境变量，确保使用中国科技大学的镜像源以加快下载速度。安装完成后，通过brew -v验证安装是否成功。如果Ruby版本低于2.6，需通过rbenv升级Ruby至3.1以上版本。最后，通过sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods命令安装CocoaPods。整个过程包括Homebrew的安装与配置、Ruby版本的升级以及CocoaPods的安装
Probability and Statistics - 4th edition
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iOS开发 - 2018年cocopods个人遇到新问题分享
本人近期跟新了Mac系统,导致好应用需要更新或者无法使用,在导入第三方时,pod install遇到问题,也是经过长时间查找,翻资料,翻博客看到的,个人归纳1.更新gem一般情况下，新MAC都有最新的MAC源，但是为了保险起见，我们还是升级一下比较好.以前的安装方法是这样的sudo gem update --system如果出现以下错误Updating rubygems-updateERROR:...
Specs satisfying the “XXX“ dependency were found, but they required a higher minimum~
【代码】Specs satisfying the “XXX“ dependency were found, but they required a higher minimum~
rn项目 假如cocoapods_[冒个泡]CocoaPods集成RN到Swift项目报错及解决办法
背景RN0.31之后的版本，使用CocoaPods集成到Swift项目，编译不通过，报错为'CSSLayout/CSSLayout.h'file not found原因是CocoaPods强制把所有的头文件(包括CSSLayout.h)放到同一个目录里了，而RN还傻乎乎的试图通过『#import 』这种方式引CSSLayout.h文件，当然找不到啦解决方案方案一：把RN的包退回到0.30去方案二：...
Cocopods 安装坑
，1.客户端不好用，环境装坏了，卸掉，客户端资料没多少。 2.全部卸载干净，然后重新安装。 3.卸载参考http://www.meetrue.com/archives/133 4.只跟着做卸载，可以去对应路径看看有没有删掉，卸载完了不要继续. 5.更换淘宝镜像 参考 gem sources --remove https://rubygems.org/ gem sources -a https
mac系统升级后pod命令错误
解决MAC系统升级导致COCOAPODS失效问题 使用pod命令后报错 -bash: /usr/local/bin/pod: /System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/2.0/usr/bin/ruby: bad interpreter: No such file or directory 这是Mac升级系统导致，当你的Mac系统升级系统后，要更新cocoapods。 执行命令： $ sudo gem update --system $ sudo
cocopods【 审核报错】提交构建版本出错：ERROR ITMS-90635
昨天提交审核时出现了这样的错误 晚上有些不负责任的博主没有验证就将答案贴上， 结果就是报出语法错误 正确的方法是platform:ios, ‘7.0’ use_frameworks! target "your app name" do pod 'Reachability', '3.1.0' pod 'AFNetworking', '~> 3.0.4s’ pod 'SDWebImag
cocopods安装步骤及常见错误
第一步：配置环境 打开终端，输入 (注意：一定 是 https 哦) 更新gem sudo gem update --system 更换数据源(换成国内的镜像服务器，因为iOS9.0只支持HTTPS，所以以前不能用了将这里改成HTTPS即可) gem sources --remove https://rubygems.org/gem sources -a http
CocoaPods报错：The dependency `AFNetworking ` is not used in any concrete target
更新第三方插件版本时终端pod install时出错，出错如下： 出错原因：出这个错是告诉我们，我们所用的库没有指定target，它不知道用在哪里，所以就给报错了 权威解决在cocoapods官网地址解决方案： 1.通过终端打开项目的Podfile文件 $open -e Podfile 2.在Podfile中指定target为所要更新的项目名，别忘结尾加end 3.保存关闭，再执
CocoaPods报Unknown object version错误信息解决办法
报错原因就是因为Xocde不断升级，而Cocopods还是之前的版本，导致版本不兼容，需要升级即可 在终端执行如下命令即可 gem install cocoapods --pre 如果还是无法解决最终执行如下命令可解决 sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods ...
cocoapods详细安装和使用
在使用cocoapods时安装和使用借鉴了很多简书上很多朋友的东西，解决了我的问题，这地方我把这些解决方案整理在一起便于以后查找 CocoaPods简介 CocoaPods是OS X和iOS下的一个第三类库管理工具，通过CocoaPods工具我们可以为项目添加被称为“Pods”的依赖库（这些类库必须是CocoaPods本身所支持的），并且可以轻松管理其版本。 1、在引入第三方库时它可以自动为我们...
OS X EI Captian install CocoaPods While executing gem ... (Errno::EPERM) Operation not permitted
有关第三方库的引入，本人一直很纠结。其实目前存在的很多项目，都是大量使用第三方库，一方面是因为项目紧张，没时间研究底层的东西，另一个也有技术实现比较难的考虑，所以AFNetWorking，SDWebImage…这些使用方便的库比较流行，说实话，像这样长期有人维护，并且方便引入的东西，我们确实可以借鉴，成功是站在巨人的肩膀上嘛。。。 但是，就目前国内的情况看，很多公司以为开发者提供便利而谋取自己的利
RN环境搭建填坑指南-iOS
Q：pod install的时候执行到Installing Flipper-Glog (0.3.6)会报错，并且中断安装 A：检查一下xcode中的Xcode-Preferences-Locations-Command Line Tools，有没有配置。选择一个对应的版本后再回到命令行执行pod install～顺利通过 ...
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