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1在项目文件下 输入ruby script/plugin source http://svn.techno-weenie.net/projects/plugins
会出现added 1 ....的提示
2输入 ruby script/plugin install acts_as_authenticated
回车后会出现很多行代码。说明安装插件成功
1) Install the plugin ./ruby script/plugin install git://github.com/gundestrup/acts_as_authenticated.git 2) create the model + controller ./script/generate authenticated user account
安装插件就是要生成用户插件代码 ruby script/generate authenticatea 模型名称 控件名称 就能生成代码
别再折腾端口了！Kali Nethunter Kex 图形化桌面连接失败的真正原因与一键修复（附Termux命令）
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Everforest 与流行插件集成指南：Airline、Lightline、Lualine 完美适配
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立创EDA手动拼板实战：当自带功能不够用，如何用‘复制粘贴’搞定异形拼版与特殊布局
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ansys workbench lsdyna ACT插件下载方式
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NB-IoT开发避坑指南：STM32下AT指令状态机的设计与优化
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acts使用时遇到的坑
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外设测试 - ATAES132A 加解密芯片测试
原理 使用芯片官方提供的读写操作库，进行先写后读并校验，确认数据一致。 示例代码 int main(void) { uint8_t ret; aes132p_enable_interface(); ret = write_memory_test(); if (ret != AES132_FUNCTION_RETCODE_SUCCESS) { aes132p_disable_interface(); printf
acts_as_list要单独安装，不是标配
http://github.com/rails/acts_as_list/tree/master
科技英语/专业英语——改错总结【2】
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大中型超市收银系统(可直接运行)
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OAuth-Plugin：Rails应用中实现OAuth认证的终极指南
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锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
[rails2.0] first step
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
Acts as Authenticated
用户认证： http://technoweenie.stikipad.com/plugins/show/Acts+as+Authenticated 资料： http://www.caiwangqin.com/post/408
在acts_as_authenticated里实现账号激活
之前写过密码找回的,账号激活的也一起写吧...下面的代码是在之前那个的基础上改的... 在acts_as_authenticated里使用密码找回功能 [url]http://fireflyman.iteye.com/blog/801953[/url] 首先,请不要再问我为什么不使用 restful_authentication这个插件,一句命令就解决了... [code="Ruby...
在acts_as_authenticated里使用密码找回功能
虽然不喜欢这个插件,理由嘛,太老了...但还是要用,过段时间有机会再改吧 具体配置什么之类的,参考前一篇: 用rails实现简单邮件发送测试 [url]http://fireflyman.iteye.com/blog/800955[/url] (1)[code="Ruby"]ruby script/generate authenticated_mailer user[/code] ...
Ruby on Rails 建立用戶系統及加入OpenID
<br />Ruby on Rails 建立用戶系統及加入OpenID<br />每個Web Application 也為了建立一個安全方便的用戶系統或登入系統而遇上麻煩。Don't Repeat Yourself (DRY), 我們可使用RoR的Plugins解決煩惱！<br />說到用戶系統，不能不提 MySpace 或 facebook 等公司也非常投入的OpenID 。在RoR 使用OpenId 是非常簡單的事。<br />Step 1: Signup 登記使用者 <br />先安
Activiti插件安装(二)
Eclipse安装 网络在线安装：1) 打开 Help -> Install New Software. 在如下面板中: 2) 在如下 Install 界面板中，点击 Add 按钮： 配置新装插件的地址和名称3) 然后填入下列字段Name: Activiti BPMN 2.0 designerLocation: http://activiti.org/design...
VS Code + KXApp 开发 iOS 报错排查指南，工程、签名、真机、补全、配置
在 VS Code 里用 KXApp 开发 iOS，报错常不在代码而在环境。本文按失败阶段分五类排查：工程没出现 Xcode 视图（查 .xcodeproj 与 xcode-select）、构建失败（No profiles、Team 签名、CocoaPods 用 .xcworkspace）、真机调试失败（信任、开发者模式、设备未准备好）、没补全或 No such module（等索引、清 clangd 冲突）、设置保存不了（装 xcodeproj gem），每类给现象、日志通道和修法。
GEM5架构解析
让 AI 替我操作这台电脑，先把手能伸多远定下来
早上坐到工位，才想起昨天那份表格还在家里的机器上。这种时候以前只有两条路，开远程桌面自己点，或者等晚上回去。热榜上那篇 OpenClaw 的实测文我看了两遍。它换掉的是这条路。在 Windows 上装一个网关，把飞书、钉钉、Telegram 这些入口接进来，模型听懂你那句话，网关在本机上真的动手。装 Node 22 和 Git，跑一条，选一个 OpenAI 兼容的供应商把 base url 和 key 填上，再接远程访问，手机发一句话，家里那台电脑就开始干活。那篇文把部署讲了很细，截图一步一步都有。
[LLM Wiki理论与实践-05]解读OpenWiki的Personal模式构建的知识库目录结构
[LLM Wiki理论与实践-04：使用OpenWiki的Personal模式构建知识库]介绍了如何执行安装OpenWiki和通过执行`openwiki personal --init`命令以个人模式进行初始化，最终调用`openwiki personal --update`和`openwiki ingest`命令利用配置的Connector加载外部数据源来生成构建个人知识库的Wiki页。这篇文章我们就来看看采用OpenWiki的Personal模式构建的知识库对应目录的结构以及具体文件的内容。
AI行业日报｜2026-11-03：5个热点事件
本期内容覆盖基础模型安全边界演进、数据版权合规诉讼、预测型世界模型架构、AI原生工程基础设施升级及自动化代码审查链路优化。以下信息严格依据公开技术报告与权威媒体披露整理，已按证据来源逐条锚定，未经验证的具体实现细节均已归入架构建议区块，供工程团队对照实施。 Anthropic 发布技术预警，指出其当前模型训练循环已非常接近递归自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）阈值，即行业内所称的“自主构建AI”状态 1 。RSI 指代模型在训练与...
自建 Git 服务器和裸仓库差在哪：要能提合并请求
在一台 Linux 上 git init --bare 就能自建 Git 服务器，但它只能推拉代码，没有网页、合并请求、评审和按仓库分配的权限。对照裸仓库和 AngusGit 各自能做什么，再走一遍在 AngusGit 上发起合并请求的最短路径，以及已有裸仓库怎么完整搬过来。
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