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Makefile
#CFLAGS = -g -O2
CFLAGS = -g3 -O0
#CXXFLAGS = -O2 -finline-functions -fno-strict-aliasing -Wall -fPIC -D__STDC_LIMIT_MACROS -D_NO_EXCEPTION
CXXFLAGS = -g3 -O0 -finline-functions -fno-strict-aliasing -Wall -fPIC -D__STDC_LIMIT_MACROS -D_NO_EXCEPTION
TFS 本地文件夹映射
TFS 根据工程需要可以设置多个本地文件夹映射对应的项目工程。以VS2013为例，具体做法如下：1，打开TFS，点击“团队”-“连接Team Foundation Server”菜单2，输入相关的连接TFS账户，密码验证通过后，在Vs2013 的左部区域出现“团队管理器”对话框3，在“团队管理器”对话框的解决方案区域，点击下拉三角（如下图），出现“管理工作区”菜单4，点击“管理工作区”菜单，出现“...
VS清除打开项目时的TFS版本控制提示
对于曾经做过TFS版本控制的项目，在版本控制服务不可用的时候，依然会在每次打开项目的时候都提示：当前项目是版本控制的项目，但是当前版本控制不可用，balabala的信息，如果是需要进行版本控制的项目在临时无法连接到版本控制服务器的时候出现这个提示，也属于正常的，但是如果是不再需要进行版本控制的项目，还这么次次打开都这么提示，就有些受不了——关键是，没有TFS，只能想办法删除了。 &...
SLAM算法的优缺点
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）算法是一种通过传感器数据实时估计机器人自身位置和构建环境地图的技术。
详细图解：在TFS2012上配置每日编译
前不久微软发布了最新版的VS2012和与之配套的TFS2012，我在第一时间下载尝鲜了，用到现在感觉非常不错。今天放假，抽了点时间写这篇文章，教大家如何在最新版的TFS上配置每日编译（Daily Build）。 一、服务器端 如果你安装了TFS2012，但从没配置过编译选项，那就必须先定义一个服务器端的编译代理。 1. 打开TFS2012管理界面，选择“Build Configu
LAMMPS ReaxFF模拟后处理：如何用Python精准追踪C-N键的断裂与形成？
本文详细介绍了如何利用Python对LAMMPS ReaxFF模拟结果进行后处理，精准追踪C-N键的断裂与形成过程。通过解析键级输出文件、构建原子类型映射字典，并实现C-N键的统计与可视化，为材料科学和催化反应研究提供了高效的数据分析解决方案。文章特别强调了ReaxFF力场在断键分析中的关键作用，并提供了完整的Python代码实现。
实战案例：用多智能体系统模拟房地产市场的架构设计
房地产市场是典型的复杂自适应系统：买方纠结“要不要上车”、卖方盘算“挂多少钱能快速成交”、中介忙着“撮合两边赚佣金”、政府琢磨“怎么调政策稳房价”——每一个参与者的微小决策，最终都会汇聚成“房价暴涨”“成交冰点”这样的宏观现象。传统的计量经济学模型（比如线性回归）假设“所有人都是理性人”，但现实中没人能算清所有变量——你可能因为“同事买了学区房”就跟风，也可能因为“怕失业”而放弃买房。这时候，多智能体系统（MAS）
今天终于解决tfs问题.
从不知道啥时候开始服务器上面tfs不能创建团队项目了。。。。昨天整理了一天,怎么弄都出错,今天狠下心，吧服务器还原,但是tfs变成2005版本,以前是由2005升级成2008本来想还原然后再升级成2008,不知道最近倒霉还是咋的~~~，tfs2008 Team Foundation Server 在装.NetFramework3.5时候装不上,试了N次,没办法,索性就用tfs2005，没想vs20
使用moveit！控制真实机械臂（5）——编写真实机械臂节点中的action服务程序
上一篇文章中，我们简要介绍了ROS中action的基本知识，为了控制真实机械臂，我们已经修改了moveit配置文件，使得moveti启动后具备一个control_msgs::FollowJointTrajectoryAction类型的action客户端，接下来，我们完成该类型action的另一半，编写C++程序来实现action的服务端。由于底层机器人控制程序一般差别都很大，这里展示的只是编程要点...
VS的TFS版本控制的使用总结
1.版本控制原理介绍 2.版本控制机制介绍 关于TFS网上有很多入门教程，大多数都是怎么安装，怎样创建项目，对于我这样的程序员B来说，这些都是老大已经做好的事情，所以我的当前主要任务是怎样使用它。对于使用，网上也没有找到太好的教程，所以开个博，将自己所有遇到的使用技巧总结一下。 1.关于挂起更改（包含、排除、撤销）。 对这个东西，使用了很长时间也没理解它是怎么使用，包含、排...
ANSYS Fluent：湍流模型理论与应用
雷诺平均方程（RANS，Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations）是湍流建模中最常用的方法。它通过将Navier-Stokes方程中的瞬时速度分解为平均速度和脉动速度，然后对这些方程进行时间平均，从而简化了湍流的计算。RANS方法的关键在于湍流闭合问题的解决，即如何准确地表示脉动速度的统计量。雷诺应力模型（RSM）是一种更高级的湍流模型，它通过求解六个雷诺应力方程来描述湍流的各向异性。RSM模型能够更准确地预测复杂的湍流流动，如旋转流和分离流，但计算成本较高。
使用C# HslCommunication库实现三菱PLC通信（含完整代码示例）
在工业自动化开发中，上位机与PLC的通信是关键环节。HslCommunication库是一个开源的.NET工业通信库，支持三菱、西门子、欧姆龙等多个品牌PLC的通信协议。本文将演示如何通过库实现C#程序与三菱PLC的通信，并提供完整的代码示例。
IIS调试
点击调试程序的时候默认启动TFS内置的调试服务器http://localhost:51607/，在该处填写自己在IIS上配置的站点就能进入自己的站点调试http://mr.ciwong.com 转载于:https://www.cnblogs.com/wzq806341010/p/3488769.html...
蓝鸟四轴飞控系统C程序V3.0（基础版本）深度解读
2. 解析遥控通道数据（油门 / 横滚 / 俯仰 / 偏航），转换为标准化值（-1000~+1000）；3. 封装PID初始化（PID_Init，配置KP/KI/KD、输出限幅、积分限幅）；，包含姿态角（Attitude_Data.Roll/Pitch/Yaw）、角速度（Gyro_Data.X/Y/Z）、遥控值（RC_Data[0~5]）、电池电压（Bat_Volt）、电机PWM值（Motor_PWM[0~3]）、系统状态（Sys_State），校验和通过Check_Sum()函数计算；
测试人高中低音的软件,【精】Q3原车音箱35TFS调试测试与高中低音设置，放音乐调试结果附最后...
感谢版主设为推荐贴我个音乐爱者，也在从事相关的工作，为自己的车做测试也为了看飞bose音箱的音质如何，当然能有bose音箱的系统当然，测试出来的曲线应该，可惜身边没有这个版本的Q3，等以后车友会壮大了看能不能提供给我做个测试。了话说，现在说测试的细节。工具：笔记本电脑 测试话筒 smarrt7测试软件 PreSonus 声卡 若干话筒线。音源：SD卡...
【数据结构】考点二十八 ： 二叉树的概念：二叉树的度、完全二叉树、满二叉数结点数、哈夫曼结点数、完全二叉树的深度
二叉树（Binary Tree）是一种常见的数据结构，它或者为空（null），或者由一个根节点（root node）和两个子树（left subtree 和 right subtree）组成，这两个子树又分别是一棵二叉树。二叉树的每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点（left child）和右子节点（right child）。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Microsoft Visual Studio 2005 Team Foundation Server架设之权限攻略
弄了一周的TFS !每次的装了很多次都不知道怎么用!每次 都是在本地都能应用起来!可是到其它地方却不能连接!经过今天的努力总算大功告成!TFS 主要分为4部分的权限!1AD用户,统一管理用户的最最基础权限2TFS 浏览最更本的权限,没有他你根本进入不了TFS!需要在TEAM 下面项目里面添加3浏览页面权限,需要在WSS里面站点里面添加用户才能使用!4报表权限,需要在SQL 报表页面里面添加!这样4...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
在唯一密钥属性“fileExtension”设置为“.json”时，无法添加类型为“mimeMap”的重复集合项
TFS获取最新版本之后，本地调试网页出现了JS和CSS加载 500的问题，所有样式都加载不出来，但是所有JS和css路径都是存在且正常的，后来我单独调试SCRIPT路径，发现提示：“在唯一密钥属性“fileExtension”设置为“.json”时，无法添加类型为“mimeMap”的重复集合项”，这段代码是出现在Web.config中,具体方法参考： 如果IIS中已经
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")
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
VisualGDB 6.0 R2 Crack
VisualGDB 是 Visual Studio 的一个非常强大的扩展，允许您调试或调试嵌入式系统。该程序有一个非常有吸引力的用户界面，其中有许多用于调试或调试代码的功能。VisualGDB还有一个向导可以帮助您调试程序，并为您提供强大的指导。此外，该程序还有许多其他功能，分为通用功能、高级功能、可用性功能、Linux 功能、Android 功能等类别，每个功能都已在功能和功能部分为您列出
更改计算机名,VS无法连接TFS
换了新电脑，连接不上tfs，在网上找了很多教程，什么更新工作区，删除工作区，试了好久都没有成功。 最后无奈，试了一下移除与TFS的所有连接,成功了！记录此问题，作为参考。 TFS命令行： tf workspaces /remove:* 转载于:https://www.cnblogs.com/yuan-jiang/p/7203556.html...
Git-TFS项目中的bootstrap命令详解：快速配置Git仓库与TFS同步
Git-TFS是一个实现Git与Team Foundation Server(TFS)版本控制系统之间双向桥接的工具。其中的`bootstrap`命令是一个高效配置工具，它允许开发者在克隆的Git仓库中快速建立与原始TFS仓库的连接配置。 ## bootstrap命令的核心价值 在团队协作场景中，当一位开发者已经通过`git tfs clone`命令从TFS服务器克隆了仓库，并共享给其他团队成...
使用Postman验证TFS Rest API
概述你可能已经了解到，TFS自2015版本发布以来，开始支持通过REST API的方式提供接口服务，第三方平台可以通过通用的HTTP协议访问TFS系统，获取数据、请求编译等。REST API在原有.NET和JAVA SDK的基础上，大幅提高的TFS系统的扩展性。任何支持HTTP访问的客户端或者设备都可以实现与TFS系统的集成。我们在使用TFS的REST API实现集成开发的过程中，往往希望首先测...
关于TFS2012无法发送警报邮件的问题
前几天把公司的TFS从2010升级到2012，整个过程经历了3个小时，过程比较顺利。升级完成后眼馋各种新功能，感叹知识真是待到用时方恨少呐，只得一个一个去摸索了。其中有一个“警报”的功能让我印象深刻（其实以前的版本也有，只是经理没给咱们用。现在经理离职了。。。）。“警报”介绍就不多说了，有兴趣的朋友点这里查看官方介绍。 1.首先需要在TFS管理控制台中开启“电子邮件通知”（也可以使用T...
TFS2010升级后配置Lab Management(更新)
由于升级， TFS2008的老项目不支持Lab Management（由于模板不同，导致工作项的差异造成的） 1 下载模板 在TFS2010应用层上安装团队管理器（任何机器都可以，我喜欢这里装个调试方便） 在TFS2010上安装TFS PowerTool（在任何有团队管理器的机器上安装，省的需要命令行操作,当然批量导入还是用命令行方便，最后会对命令行做简单介绍） Team Foundation Server Power Tools March 2011 http://visualstud
TFS Java SDK使用指南
【2018.3.6 更新】最新版本的TFS Java SDK(14.123.1)支持Java SDK 1.6版本，可以从Oracle的官方网站(http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase6-419409.html)下载。【2017.5.17 更新】 当在Eclipse中...
Git-tfs 性能优化秘籍：如何加速大型 TFS 仓库的克隆和获取操作
Git-tfs 作为连接 Git 与 TFS 的桥梁工具，在处理大型 TFS 仓库时，克隆和获取操作的性能往往成为开发效率的瓶颈。本文将分享 5 个实用技巧，帮助你显著提升 git-tfs 操作速度，让大型仓库管理变得轻松高效。 ## 1. 快速克隆：从指定变更集开始（节省 80% 时间） 对于历史悠久的大型 TFS 仓库，完整克隆可能需要数小时。**`quick-clone`** 命令允许从
TFS实现需求工作项自动级联保存
目前在一个大型的金融客户软件研发平台项目实施和支持过程中，客户的质量管理团队基于该平台以及结合其它的平台数据，针对需求管理和业务过程需要拟定了一套完整的需求提出、评审、设计以及实现的流程。基于这套流程，在许多的流程细节中，需要平台尽可能化的实现规则的自动化，把流程目标的支撑元数据落实到平台自动过程中的各类中间数据中。让平台按业务规则产生各类的在没有平台支持过程中很难产生的研发过程数据，同时提高研发
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