墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
229平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
Ctrl+Shift+'+/-' 展开/收起所有代码
大家可以进去一起探讨学习技术，Java学习交流 582482022
基于STM32的多路火灾报警系统设计
本文设计了一款基于STM32的多路火灾报警系统，利用多个传感器组合（如烟雾传感器、温度传感器等）进行数据采集与处理，精确判断火灾情况，并及时发出报警信号，保障生命与财产安全。本系统设计了一款基于STM32的多路火灾报警系统，通过结合烟雾传感器和温度传感器，提升了火灾检测的准确性和可靠性。未来，系统可以进一步集成更多传感器，如气体传感器、湿度传感器等，进一步提升火灾报警系统的智能化水平。本系统采用STM32F103单片机作为核心处理单元，结合烟雾传感器、温度传感器和报警模块，实现多通道火灾报警功能。
Idea快捷键大全（Windows简单总结）
1.点中某行任意位置Ctrl+c 复制整行 2.复制历史 Ctrl+shift+v 3.Main方法 psvm main 4.剪切光标所在行 Ctrl+x 5.Alt+shift+上下 当前行向上向下移动 移动多行：shift+上，选中两行，Alt+shift+上下移动 6.Home键跳到行首，End键跳到行尾 Ctrl+左右，跳过一个词 Ctrl+shift+左右，选中一个词 7.Alt+左右 左右切换Tabs 8.打开所在文件夹 show in Explorer 9.导航栏切换 点击上面直接切换 1..
分子对接中的相互作用特征分析(目视筛查)
介绍分子对接的相互作用特征，以及如何通过这些特征进行目视筛查
文章标题
Intellij IDEA 快捷键整理（TonyCody） 初次使用 Intellij IDEA，在这之前一直使用 Eclipse Or MyEclipse。 此快捷键是在使用过程中通过IDE、官方文档中挖掘出来的，请尊重作者的劳动成果。 转载请标明出处。如有错误，请微博反馈，谢谢！ http://weibo.com/341086/ 【常规】 Ctrl+Shift + Enter，语句完
小米手机安装Burp证书失败原因与DER格式改造指南
CA证书是HTTPS抓包和移动安全测试的基础组件，其本质是遵循X.509标准的数字凭证，依赖ASN.1/DER编码格式与完整证书链实现可信验证。Android系统默认支持PEM和DER两种编码，但MIUI自14版本起强化安全策略，仅识别DER二进制格式，并强制校验Subject Alternative Name（SAN）、Basic Constraints及证书链完整性。这种企业级加固逻辑导致Burp Suite导出的PEM格式.cer文件在小米设备上‘安装成功但无效’。本文聚焦证书格式转换、SAN字段注入
使用ExcelJS向XLSX单元格居中插入图片
本文记录了使用ExcelJS库向XLSX单元格里居中写入图片的方法。本文内容包括：xlsx 文件格式；xlsx 图片定位的长度单位；使用nativeColOff和nativeRowOff进行定位，不要使用官网给的定位方式；添加图片到数据表的总体流程和样例代码；注意事项等。
IntelliJ IDEA 常用快捷键大全（Windows 版）
IntelliJ IDEA 常用快捷键大全（Windows 版）
解决用VScode写中文注释，Vivado打开之后是乱码的方法
这样就解决了中文注释乱码的问题，此外如果使用notepad++写verilog代码的话直接在notepad++上面将编码格式改为ANSI格式即可，更加方便快捷，所以此方法仅针对习惯用VScode写Verilog的同学，如果有其他好办法的话欢迎评论区补充。首先，VScode中的中文默认编码格式是UTF-8，然后Vivado的编码格式是vivado 默认的应该是ANSI编码格式，刚开始我先按照网上说明的，将VScode中的编码格式改为GBK格式（点击右下角->点击通过编码保存）。
IDEA快捷键
一、与Ctrl有关 快捷键 介绍 Ctrl + F 在当前文件进行文本查找 （必备） Ctrl + R 在当前文件进行文本替换 （必备） Ctrl + Z 撤销 （必备） Ctrl + Y 删除光标所在行 或 删除选中的行 （必备） Ctrl + X 剪切光标所在行 或 剪切选择内容 Ctrl + C 复制光标所在行 或 复制选择内容 Ctrl + D 复制光标所在行 或 复制选择内容，并把复制内容插入光标位置下面 （必备） Ctrl + W 递进式选择代码块。可选中光标所在的单词或段落，连续按会在原有选
从飞机翼型仿真到燃烧模拟：Fluent多物理场耦合的3种实战策略
本文深入探讨了Fluent在多物理场耦合仿真中的三种实战策略，涵盖可压缩流动与燃烧耦合、湍流模型选择及网格策略，以及顺序耦合、强耦合和混合耦合方法。通过具体案例和工程实践，帮助中高级用户提升仿真精度和效率，适用于航空航天和能源化工等领域。
可乐学习NVMe之一：为什么SSD需要NVMe
1. NVMe SSD 结构简图 整体来看，NVMe SSD可以分为三部分，host端的驱动NVMe Driver、PCIe+NVMe实现的控制器以及NAND Flash+DDR4/DDR5存储介质。 芯片回片后Host侧软件或者驱动开发主要在应用层，通过一些测试工具进行benchmark跑分测试，performance性能分析，latency分析、stress-testing等等： 那么，接下来阐述为什么SSD需要NVMe，并再后续的文章介绍NVMe协议分析，个人针对协议的理解，如果有不当之处，还请各
IDEA 快捷键大全 Windows
Idea快捷键大全 一、提高代码编写速度 序号 快捷键 功能 说明 截图 1 Ctrl+Alt+L 格式化代码 略 略 2 Ctrl+/ 单行注释 光标当前行或者被光标选中的行会被‘//’注释 3 Ctrl+Shift+/ 多行注释 光标当前行或者被光标选中的内容会被‘/**/’注释 4 Alt+Enter 解决报错 快速提示解决方案，导入包，自动修正代码，智能提示 略 5 Alt+Insert 快速生成方法（Generate） 自动
交通规划仿真软件：TransCAD_（7）.公交系统规划与分析
通过TransCAD进行公交系统规划与分析，可以有效地评估公交网络的性能，优化线路设计，提高服务质量。数据准备、模型建立、仿真运行和结果分析是公交系统规划与分析的关键步骤。在实际应用中，规划者和分析师可以根据仿真结果提出具体的优化建议，不断完善公交系统的运行效率和乘客体验。
IntelliJ IDEA 常用快捷键
是一款功能丰富的集成开发环境，拥有大量的快捷键来提高开发效率。由于版本更新可能会带来快捷键的变化，以下列出一些常用的IntelliJ IDEA 快捷键。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
intellij idea 常用快捷键以及代码自定义快捷键设置
安装了intellij idea后，不熟悉新的环境，参考了网上的相关资料后，总结了一下最常用到的快捷键，以及自己定义intellij idea代码快捷键的方法。 1.常用快捷键 分类 功能点 IDEA快捷键 搜索 搜索文本 Ctrl + F Ctrl + R 查找替换 Alt + P/A 逐个/全部替换 Alt + F3 查找当前...
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")
IntelliJ Idea常用快捷键详解
掌握IntelliJ IDEA的快捷键可以极大提升开发效率，希望本文的总结能够帮助你在日常开发中更加得心应手。记得实践这些快捷键，让它们成为你的第二天性。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章）-优快云博客IntelliJ IDEA 快捷键说明大全（中英对照、带图示详解）-腾讯云开发者社区-腾讯云。
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
IntelliJ IDEA 常用快捷键 Windows版本
前言 IDEA快捷键默认支持两种，一种是从熟悉Eclipse开发工具转到IDEA过来的开发这，一种就是操作系统默认的，例如WIndwos就是Default copy，Eclipse就是Eclipse copy，Mac的话就是另外的一套了，这里总结一下WIndwos系统默认的IDEA快捷键，基本都是从网上借鉴过来的，方便高效率的开发和调试，方便我们快速的Coding。 一、IntelliJIDEA_ReferenceCard官方提供快捷键文档 IntelliJIDEA_Reference： https:
idea继承后重新方法快捷键_IntelliJ IDEA常用快捷键总结
之前开发项目一直用的是eclipse进行开发，近期在使用IDEA这个工具进行项目开发，之前在eclipse上能使用的快捷键方法放在IDEA上很多都不适用了，因此在此总结一下关于IDEA快捷键的使用方法：首先先说一下从IDEA上获取关于IDEA快捷键使用的方法步骤：点击进去可以查看到所有快捷键的使用方法：这上面给出的很全的，但是都是英文，所以在此自己总结一下常用的快捷键使用方法以及注释(查阅百度总结...
IntelliJ IDEA 的常用快捷键
IntelliJ IDEA 的常用快捷键
IntelliJ IDEA 常用快捷键一览表
本文总结了IDEA的各种快捷键，包括日常快捷键和Debug快捷键，让你的开发更加流畅！
IntelliJ IDEA 在 Windows 下的常用快捷键以及其他常用的快捷键
IDEA 全称IntelliJ IDEA，是java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一，掌握它的快捷键可以大大提升你的编码效率。 Alt+回车 导入包,自动修正 Ctrl+N 查找类 Ctrl+Shift+N 查找文件 Ctrl+Alt+L 格式化代码 Ctrl+Alt+O 优化导入的类和包 Alt+Insert 生成代码(如get,set方法,构...
IntelliJ IDEA常用快捷键
在 IntelliJ IDEA 中，掌握常用快捷键可以显著提高开发效率。以下是一些常用的快捷键：Ctrl + Space：代码补全。Ctrl + Shift + Space：智能代码补全（基于上下文）。Ctrl + / 或 Ctrl + Shift + /：单行注释/取消注释。Ctrl + Alt + L：格式化代码。Ctrl + Alt + O：优化导入。Ctrl + D：复制当前行或选中内容。Ctrl + Y：删除当前行。Ctrl + Shift + Up/Down：移动当前行或选中内容。如果你使用的是
idea查看git分支快捷键_IntelliJ IDEA常用设置及快捷键
1. IntelliJ IDEA常用设置1.1 Maven配置选择菜单：Configure -> Settings ->Build,Execution,Deployment -> Build Tools -> Maven设置：【Maven home directory】【User settings file】1.2 代码提示与补充：不区分大小写选择菜单：Configure...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2030
扫一扫
