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
900+累计阅读
977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
继5个最好的在线文件共享网站之后，我们又发现了一个GB级的文件分发服务，YouSendIt。该网站允许你直接将最高 2GB 的文件通过电子邮件分发给其他人。
YouSenIt 的服务有两种形式，第一种，用户可以直接在 www.yousendit.com 网站，填写收件人地址，上传附件，YouSendIt 网站负责将文件发送给收件人；第二种模式，用户可以在自己的网站嵌入一个 SiteDrop 工具，用户可以直接在你的网站上向你提交文件。后者非常适合那些为用户提交的文件提供服务的公司，如，照片打印，处理等服务。
YouSendIt 并非真正将文件直接传送给用户，所有文件事实上都保存在 YouSendIt 自己的服务器，用户在接到服务通知后可以根据 YouSendIt 提供链接取回文件。
YouSendIt 还提供各种 FTP, Outlook 插件，用户可以直接在邮件客户端，或使用 FTP 实现GB级文件传递。
本文来源：COMSHARP CMS 官方网站
基于开源软件开发的数据中心命令自动分发系统
基于开源软件开发的数据中心命令自动分发系统
使用yousendit通过Internet发送大文件
I have been a fan of yousendit.com for a few years now. This is a decent and reliable service to email large files to others. The maximum size is 100 MB for the free version. You can send larger files...
qcom bypass node介绍
介绍qcom bypass node，以及如何让其生效
公司文件互传的10个工具，比微信，QQ更好用：公司跨网文件传输工具排行榜
跨网文件互传工具应运而生，它们能够提供高效、安全、稳定的文件传输解决方案，帮助企业实现跨网络、跨地域的文件交换，从而提升工作效率和数据安全性。：高效、安全的数据传输技术，支持跨网络文件传输，打破地域限制，提升团队协作效率。：全球知名的云存储服务提供商，稳定的服务质量、丰富的功能集以及良好的安全性。：功能全面的企业级文件传输和管理软件，提供强大的文件加密和权限管理功能。：强大的文件分享与传输功能，高效稳定的传输速度，严格的安全保障措施。：简单易用的界面和强大的功能，支持大文件的快速传输和分享。
树莓派34/100 - Pico读取MPU6050加速度和陀螺仪传感器数据
树莓派Pico连接MPU-6050模块（三轴陀螺仪+三轴加速度），读取运动姿态数据。
从AD到HFSS：Gerber文件驱动的PCB三维电磁仿真全流程解析
本文详细解析了从AD到HFSS的Gerber文件驱动的PCB三维电磁仿真全流程，重点介绍了Gerber文件作为桥梁的重要性、AD端Gerber文件导出实战指南、HFSS 3D Layout导入技巧及高级问题排查方法。通过实际案例和技巧分享，帮助工程师高效完成PCB电磁仿真，提升设计验证效率。
如何使用YouSendIt在Outlook中发送大文件
Have you ever needed to email large files but your IT dept limits attachments to 10MB or lower? Today we will look at a plug-in for Outlook that will allow you to send attachments up to 100MB for fre...
尚硅谷Redis 7学习笔记
尚硅谷Redis 7学习笔记
Rapidshare Tricks,Megaupload,Yousendit,Crack Rapidshare.de
Rapidshare Tips & Tricks (rapidshare.de) | Megaupload Account This article has tips on how to beat Rapidshare time limit, get a free premium Rapidshare account password, search rapidshare and Downl
innovus 命令每日精要 | 掌控Innovus布线的利器——setNanoRouteMode详解
在数字IC后端设计的复杂世界里，布线优化是至关重要的一步。今天，我来给大家深入讲解Innovus工具中setNanoRouteMode命令的精妙之处，让你轻松驾驭布线策略，提升设计质量。setNanoRouteMode是Innovus中用于配置NanoRoute绕线行为的关键命令。通过其丰富的参数，你可以精细控制布局后阶段的绕线策略、信号完整性优化、工艺适配及设计规则修复等流程。下面，我将按功能分类总结其核心选项，并针对不同场景给出建议。
巨型文件免費傳送
電腦用戶經常透過互聯網傳送檔案，一般情况下我們可以使用電子郵件輕易辦到，不過若需要處理巨型檔案的時候，由於電郵一般設有容量限制，這時候就要另?#92;他法了。 所傳檔案容量最高1GB 「開心小發現」知道，互聯網上有一個叫作YouSendIt的網站，能提供巨型容量檔案的傳送服務，而且服務還是完全免費的，值得向讀者推介。 根據YouSendIt的通告指出，該網站能支援傳送最高1GB容量的檔案，而...
OsgEarth —— 笔记1 - 创建地球的earth文件
效果 正文 1、准备一张全球的渲染图（tif格式）、一张全球的高程图（tif格式） 2、创建并编写.earth文件 在步骤1目录下创建china-simple.earth，并将如下内容写入。 <map name="Globe" type="geocentric" version="2"> <!-- 全球影像图 --> <image name="GlobeImage" driver="gdal"> &l
大文件通过邮件发送的绝佳新方法
大文件通过邮件发送的绝佳新方法 2006-11-06 16:23:04 不知道你有没有碰到过这样的问题，你要通过邮件发送的文件大小超过邮箱服务的限制，或者是你的文件大小接近服务的限制，但是发送时进度条不动了。这都是苦恼的事，那么怎么把一个大的邮件发送给自己的好友呢，其实解决的办法也很多，我们可以把大的文件拆分成几个小的文件然后发送过去，对放再组织...
用 SE84 反查 SAP 消息号：弹窗一闪而过也能抓到 Message ID 和 Number 的小技巧
SAP开发技巧：通过消息文本反查Message ID和编号 在SAP开发中，经常遇到系统只显示错误消息文本而缺少技术信息的情况。本文介绍两种实用方法： 使用SE84工具：通过输入带通配符的短文本（如"错误文本"）反向查找消息类和编号 直接查询T100表：利用消息文本在T100表中检索完整的消息技术信息 这些技巧特别适用于处理弹窗消息、框架层错误等无法直接获取技术细节的场景。掌握消息ID和编号后，开发者可以更高效地进行问题定位、代码调试和错误处理，尤其在SAP Gateway、RAP等现代
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
服务程序访问共享文件_最佳的免费程序和在线服务，用于发送和共享大文件
服务程序访问共享文件Last week, we published a list of websites for sharing photos with friends and family. Of course, you can also share your photos by emailing them, but many email services impose a limit on t...
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")
android 文本框 大文件,如何从您的Android发送大文件 | MOS86
有时你有一个大文件你想发送。也许是您转移到SD卡上的电影或其他文件，以在Android手机上使用。您不能总是通过电子邮件发送这些文件。我知道我已经尝试通过电子邮件发送我的8MP摄像机拍摄的视频，我不能。我听到过几个人试图通过Android设备通过电子邮件发送大文件的恐怖故事。该文件继续尝试发送，但从未。一直以来，该文件正在消费者的发送者的数据计划导致超量，糟糕的Android电池寿命和更慢的数据的...
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
网络硬盘[U盘]大全
01.FlashSave无限硬盘简介：100G上传空间，上传单个文件大小无限制。可以选择共享给其他人，也可以下载其他人共享的文件。FlashSave无限存是一个基于互联网平台的梦幻服务，它可以最快捷的远程存储和传输百兆以上的大文件。它拥有其他类型网络硬盘所没有的好友共享、文件群发、个人相册、个人网站、电影音乐在线视听等多种功能，还整合了强大的交友和P2P传输功能。需注册。网址：http
免费空间注册
一、无需下载客户端.不需注册的,这类一般可以上传比较大的文件.而且一般上传的速度很快.存放有期限.过期删除.或者文件小,但是文件存储没有期限,只要记住下载地址就行了.中国活动通信(注:与:http://www.mofile.com/实名相同)硬盘类型:不需客户端,不需注册.硬盘大小:一次性最大800M推荐指数:★★★★★硬盘网址: http://www.chinamofile.com简介：1、上传
如何在Windows安装LocalSend并结合内网穿透实现公网跨平台远程文件互传
另外它的网址是由随机字符生成，不容易记忆。使用上面的Cpolar https公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到 LocalSend 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了Cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到公网访问 LocalSend 了！最后,我们使用固定的公网https地址在手机浏览器打开访问,同上面一样操作，可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地进行异地访问LocalSend来进行文件传输了！
速度与效率是工作中永恒的主题，五款文件分发软件，帮你更好解决文件分发困扰（工作效率篇）
在当今快节奏的工作环境里，信息的迅速流动和高效分发是企业竞争力的关键。想象一下，你手中握有一份至关重要的文件，它需要在几分钟内传遍整个组织，就像一股强劲的电流，瞬间点亮每一盏灯。以上是五款常见的文件分发软件，您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的软件。提供用户管理和权限设置，可精细控制用户对文件和目录的访问权限。这是微软推出的一款综合性的系统管理工具，其中包含文件分发功能。欢迎进入文件分发的神奇世界，这里，速度与效率是永恒的主题。方便的云端存储和访问，用户可以在任何有网络的地方获取文件。
探索高效文件分发新境界：Desync 开源项目深度解析
探索高效文件分发新境界：Desync 开源项目深度解析 在分布式存储和大规模数据传输的背景下，Desync 正是这样一款旨在提升效率并保持跨平台兼容性的强大工具。本文将从项目简介、技术剖析、应用场景以及核心特性四个方面，深入浅出地为您展现 Desync 的魅力所在。 项目介绍 Desync 是一个基于 Go 语言实现的开源项目，它复刻了 popular 的 casync 工具的众多功能，并做了进...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
463
扫一扫
