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
800+累计阅读
818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
GD32模拟IIC读写DVC1124
GD32模拟IIC读写集澈AFE芯片DVC1124
关于FMS连接的权限认证等问题
Flex中调用connect方法连接FMS时，会触发main.asc中的onConnect函数，在这个函数中可以加入对账号、密码、IP等相关信息的验证。 客户端想对服务端传值或取值：NetConnection.call(服务端定义的函数名，返回值接收器-Responder,参数1，参数数二…) 服务端定义的函数格式为：client.函数名 = function(){。。。}
HALCON卡尺模型实战：5分钟搞定工件尺寸测量（附完整代码）
本文详细介绍了HALCON卡尺模型在工件尺寸测量中的实战应用，通过5分钟快速搭建测量系统的完整指南，包括基础配置、高级参数调优和完整代码示例。卡尺模型能自动识别边缘并计算精确尺寸，显著提升工业视觉检测的效率和一致性，特别适用于实时测量场景。
使用red5和OBS搞出自己的直播平台来挑战bilibili(B站)
使用red5和OBS搞出自己的直播平台来挑战bilibili(B站)，为什么文章标题叫这个，其实我学习red5和fms方面的东西是很久了的,加上我最近借助flex，要开发一套医疗远程会诊的系统(web端的视频聊天)。所以我对流媒体使用和环境搭建，还有客户端开发都已经很熟悉了。笔者混迹于B站多年(我大概是是2012年使用哔哩哔哩的，那时候只有弹幕，没有游戏和直播之类的东西)，我之前是打算去面试B站做
保姆级教程：在RK3588 Android12设备树（DTS）中配置MIPI 8 Lane双通道与DSC显示
本文详细介绍了在RK3588 Android12平台上配置MIPI 8 Lane双通道与DSC显示的实战指南。通过设备树(DTS)参数详解、DSC参数计算与PPS配置、双通道同步机制实现等内容，帮助开发者高效完成高分辨率屏幕驱动配置，解决嵌入式显示系统开发中的常见挑战。
cadence数模混合仿真反标sdf
数模混合IC设计时经常要调用一些Verilog模块（最简单的例如SPI接口），在前仿时一般直接用rtl代码来仿真，但是后仿时要关注因寄生带来的延迟，避免这些额外的延迟导致时序错误，因此不能简单地采用RTL来仿真。 一般有两种办法：1是采用由RTL综合得到的门级电路来仿真，这种方法比较简单，但是缺点是规模较大，而且只包括门延迟不包括因版图导致的线延迟；如果想要仿真更精细，就要对该这部分门电路提取寄生参数； 另一种方式是利用sdf文件（standard delay format）来进行仿真。后端工具在布局布
fms 连 mysql_FMS服务器
FMS服务器Flash Media Server (简称FMS) 服务器是用于用户之间相互通讯的新平台。它集成了Flash多媒体交互的特性，又添加了实时音频和实时数据流等新特色 使用该平台，你可以通过网络存储录制下来的音频、视频，也可以共享数据对象，并且可以将这些音频、视频和共享数据对象传递给多个客户端，实现实时同步共享。该平台集成了通讯功能和应用程序功能，它通过Flash Player(Fla...
STM32 RC522串口驱动程序 （简单直接）
rc522作为使用非常多的读写卡芯片，使用SPI芯片读写应用已经非常广了。但有些时候我们只有串口可以使用，或者我们觉得串口使用更加方便，那么就必须要编写串口的驱动程序。不过很难找到可以直接使用的串口程序。所以在此将我这边写好的串口驱动写好如下： 直接上代码 下面是RC522.C的驱动文件。支持读写卡号8位数据。rc522用的是stm32 的串口3，调试显示是串口1； #include "rc522.h" #include "delay.h" /////////////////////////////////
fms安装教程 linux_如何借助Pandora FMS监控CentOS和Ubuntu服务器？
引言Pandora FMS(Pandora灵活监控系统)是一款灵活、高度可扩展的监控软件，可以用来监控网络、服务器、应用程序和虚拟机等环境。Pandora FMS可以监控不同服务器操作系统和服务器应用系统(比如Web服务器、数据库和代理系统等)的状态及性能。Pandora FMS由服务器软件和监控代理组成。我在本教程中将介绍如何将Pandora FMS Server安装到CentOS 7上，以及如...
Linux 服务器上部署 OpenClaw完整教程
2. 全局安装 OpenClaw 3. 初始化配置 配置模型提供商 方式一：使用配置命令（推荐） 方式二：直接编辑配置文件 在 部分添加： 配置多个模型提供商 如果你使用 Antigravity 本地代理，可以同时配置多个模型： 配置飞书集成 1. 创建飞书应用 访问 飞书开放平台 创建企业自建应用 记录 App ID 和 App Secret 2. 配置应用权限 在飞书开放平台，为应用添加以下权限：重要: 必须使用 长连接（WebSocket） 模式，不要使用 HTTP 回调！在飞书开放
【Mode】FDE 求解器工作流程
Lumerical---FDE(Finite Difference Eigenmode) Solver
fms安装教程 linux_linux通过fms搭建流媒体服务器Flash Media Server
环境：centos6.5_x64fms版本:flashmediaserver2.tar.gz //资料说是免费开发版，但是好像有连接数限制。下载地址：http://download.macromedia.com/pub/flashmediaserver/updates/2_0_4/linux/flashmediaserver2.tar.gz解压&执行安装：[root@localhost F...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
mgr linux命令,linux 命令
都是自己工作中用到的。1.解压：[＊＊＊＊＊＊＊]$ tar zxvf FileName.tar.gz压缩：[＊＊＊＊＊＊＊]$ tar zcvf FileName.tar.gz DirNametar -zcvf /tmp/etc.tar.gz /etc <==打包后，以 gzip 压缩2.进入mysql目录1 /usr/local/webserver/mysql/目录2 /data/mys...
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")
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
FMS3.5 Linux (Centos 5.3)安装
牛股中国FMS3.5 Linux (Centos 5.3)安装2009-10-05 14:04近期对adobe FlashMediaServer 产生了浓厚的兴趣。<br />本人比较喜欢Linux 并且2台服务器也是Linux的，安装的操作系统是 Centos 5.3。<br /><br />查阅了相关资料，分别在2台服务器上成功安装 FlashMediaServer3.5.<br />这里做个笔记，方便自己，服务他人。<br /><br />首先我们要拿到安装包。<br />本人是从adobe官网下载的
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
centOS5.5 上的FMS3.5.1
拿到FlashMediaServer3.5.tar.gz之后（这是linux安装包的）。上传到自己的服务器上。进行解压： tar -xzf FlashMediaServer3.tar.gz 解压完毕，进入安装目录： cd FMS_3_5_1_r516 进入安装目录之后执行安装： ./installFMS -platformWarnOnly 注意：-platformWarnOnly
FMS 文件管理系统(开源私有文件云盘系统)-支持WebDAV协议以及存储镜像管理-可软替代NAS
FMS 文件管理系统是一个自托管的端到端加密私有文件管理服务，支持 WebDAV、文件分享和多镜像存储。核心功能包括 AES-256-GCM 客户端加密、跨平台访问（含 Android App）、存储池自动故障转移等。系统采用 Node.js+Redis 架构，提供 Windows/Linux 一键安装脚本。特色功能包含回收站、批量分享、邮件验证码注册等，所有文件上传前在客户端加密，确保服务器无法读取明文。项目开源且支持 Docker 部署（计划中），适合需要私有化安全文件管理的用户。
fms安装教程 linux_第四十九天linux安装nginx入门教程
1. nginx安装环境nginx是C语言开发，建议在linux上运行，本教程使用Centos7作为安装环境。n gcc安装nginx需要先将官网下载的源码进行编译，编译依赖gcc环境，如果没有gcc环境，需要安装gcc：yum install gcc-c++n PCREPCRE(Perl Compatible Regular Expressions)是一个Perl库，包括 perl 兼容的正则表...
Linux下非root权限安装与使用GDAL库的方法
学习GDAL的话推荐两个网站。 GDAL的官方文档：www.gdal.org 李民录老师的博客：http://blog.youkuaiyun.com/liminlu0314/article/category/777646 下面进入正题。 笔者的系统为RHEL4。 建议Linux的使用者习惯非root权限的操作，这是一个好习惯，在工作中会很有帮助。 首先安装GDAL依赖库PROJ.4和GEOS。 ...
Linux中jar包自启动实现方式以及遇见问题
首先实现自启动需要两个文件，一个是.sh文件，该文件存储jar包启动命令；一个是.service文件，.service文件通常用于管理的服务。你不能直接“执行”一个.service文件，但你可以使用systemctl命令来启动、停止或管理服务。.service文件通常位于或目录中，它们定义了如何启动和管理一个特定的服务或应用程序。
每天一个linux命令：scp命令
scp是secure copy的简写，用于在Linux下进行远程拷贝文件的命令，和它类似的命令有cp，不过cp只是在本机进行拷贝不能跨服务器，而且scp传输是加密的。可能会稍微影响一下速度。当你服务器硬盘变为只读 read only system时，用scp可以帮你把文件移出来。另外，scp还非常不占资源，不会提高多少系统负荷，在这一点上，rsync就远远不及它了。虽然 rsync比sc...
Linux运维必会的命令详解
Linux运维必会的命令详解 1. mkdir 简介 创建文件目录 语法 mkdir [-p] dirName 参数 -p 确认目录是否已经存在,若不存在则建立目录而不会报错 示例 创建test文件夹及在其中创建new文件夹 $ mkdir -p test/new 2. find 简介 文件搜索 语法 find path -option [ expression ] [ -exec -ok command ] {} \; 参数 expression表达式默认是 -print -mount
每天一个linux命令tar,[转]每天一个linux命令(48)：scp命令
Linux中的scp是secure copy的简写，用于在Linux下进行远程拷贝文件的命令，和它类似的命令有cp，不过cp只是在本机进行拷贝不能跨服务器，而且scp传输是加密的。可能会稍微影响一下速度。当你服务器硬盘变为只读 read only system时，用scp可以帮你把文件移出来。另外，scp还非常不占资源，不会提高多少系统负荷，在这一点上，rsync就远远不及它了。虽然 rsync比...
Red5安装与入门 与FMS配置
转自：http://www.rosoo.net/a/Media/Streaming/201010/10343.html red5安装时出现问题解决：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2007/11/26/973109.htmlred5安装设置： 首先需要安装Red5运行所需的java研发环境jdk,我所有...
每天一个linux命令（67）：scp 命令
https://www.cnblogs.com/webnote/p/5877920.html scp是secure copy的简写，用于在Linux下进行远程拷贝文件的命令，和它类似的命令有cp，不过cp只是在本机进行拷贝不能跨服务器，而且scp传输是加密的。可能会稍微影响一下速度。当你服务器硬盘变为只读 read only system时，用scp可以帮你把文件移出来。另外，scp还非常不占资...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1226
扫一扫
