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我也要
eclipse 3.7在线一直安装不上！提示缺少包 很是烦恼！
后来在网上看了下 其实这个安装是要对应上版本的
下面贴出版本信息的URL：
http://wiki.eclipse.org/EGit/FAQ#Where_can_I_find_older_releases_of_EGit.3F
比如（一部分）：
| 1.3.0.201202151440-r | 3.7.2 (Indigo SR2) | Eclipse 3.5.2+ (Galileo) |
| 1.3.0.201202151440-r | http://download.eclipse.org/egit/updates-1.3 |
到上面这个链接找到版本对应信息 然后根据你的eclipse的版本 复制相应的url 就OK了
整个的流程就不说了 ，网上多的是！
【医学影像】Deep Learning for Automatic Pneumonia Detection
写在前面的话： 这篇论文是北美放射学会（RSNA）在Kaggle平台上托管的肺炎区域检测挑战赛取得第二名成绩的解决方案。因为笔者需要用到其中的图像增强方案，因此本篇博客只介绍了数据集和图像增强，关于模型的改进和其它改进点没有涉及。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.13899 代码地址：https://github.com/tatigabru/kaggle-rsna 比赛地址：https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-c
Eclipse下设置github开发环境
1.按照github上的指南配置（http://help.github.com/win-set-up-git/）基础的git环境。 2.在github上创建一个Repository。 3.在Eclipse中通过“Eclipse Marketplaces”，在Market Places里搜索egit并安装。 可能会出现以下错误： Missing requirement: Git
Anolis龙蜥内核升级实战：从查询到配置的全流程指南
本文提供了一份详尽的Anolis龙蜥操作系统内核升级实战指南。文章从升级的必要性出发，逐步讲解了升级前的系统检查与备份、从官方源获取正确内核包、分步安装与验证、配置默认启动项以及升级后的功能验证与安全回滚方案。旨在帮助运维人员安全、平稳地完成内核升级，以获取性能提升、新硬件支持及重要的安全漏洞修复。
关于eclipse安装egit时遇到的问题
关于eclipse安装egit时遇到的问题 我的eclipse版本为eclipse-jee-indigo-SR2-win32，按照官方的说明 1.3.0.201202151440-r 3.7.2 (Indigo SR2) Eclipse 3.5.2+ (Galileo) 应该使用1.3版本的 1.3.0.201202151440-r http://download...
量化平台深度测评：聚宽 / 米筐 / 迅投 QMT 对比分析
本文对比测评国内主流量化交易平台聚宽、米筐和迅投QMT，从回测性能、实盘稳定性和高级功能三方面展开分析。测试显示：聚宽在低频策略回测中效率最高（128秒），米筐次之；迅投QMT凭借C++直连架构实现最低延迟（150ms）和最高订单撤销成功率（98.5%）。平台特色方面，QMT的智能拆单算法可减少25%滑点损失，聚宽的因子库支持版本控制和缓存复用。建议低频策略选聚宽，高频交易选QMT，团队协作优先考虑聚宽。测试数据均来自合规实盘环境，建议根据策略特性进行试用验证。
MDT部署实战：除了Office，这些“装机必备”软件也能一键静默安装（含静默参数）
本文详细介绍了如何利用Microsoft Deployment Toolkit（MDT）实现企业级软件的静默安装，包括浏览器、开发工具和系统增强工具等“装机必备”软件的部署方案。通过命令行参数和MSI属性，IT运维团队可以高效构建标准化工作环境，提升部署效率并确保版本一致性。文章还提供了安装顺序控制、结果验证和常见问题排错等高级技巧。
终于都搞定eclipse3.7的m2eclipse和egit安装了
原文链接: http://comments.gmane.org/gmane.comp.ide.eclipse.plugins.m2eclipse.user/9758 大概就是说3.7过时了,官方已经不维护了,不过考虑到还有很多人用3.7,所以我们专门做了一个indigo的安装网址,要在3.7下用m2e的用这个网址安装就可以了 Indigo is no long
CANoe/CANalyzer新手必看：从零配置到报文分析的完整流程（附B站官方教程实操）
本文为CANoe/CANalyzer新手提供从零配置到报文分析的完整流程指南，涵盖硬件连接、工程配置、报文捕获及信号级分析等关键步骤。通过详细的实操案例和B站官方教程，帮助工程师快速掌握汽车电子总线分析工具的核心应用，提升诊断效率与通信系统理解。
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文章目录一、简介二、下载指引三、配置信息 一、简介 在Mac上安装Git之前，可以先使用git --version来查看一下是否安装了Git，因为Mac系统可能自带了Git，或者在你安装XCode（或者XCode的命令行工具）时，可能已经安装了 Git。 如果Mac还没有安装Git的话，则会跳出弹窗提示您安装Git。上述是因为在安装Homebrew时，自动下载安装了XCode的命令行工具，所以已经安装了Git。 二、下载指引 如果尚未安装Git，或者已安装的Git版本过低，这里我们可以去Git官网ht
scannet数据集下载文件
scannet数据集下载文件 由于大家会申请scannet数据集，审批比较慢，我将下载的文件里面的内容贴出来，大家可以复制放进py文件中，运行就可以下载 ps:别再私信要数据集了，这个自己下载，如果光三维数据的话，还是很快的，当然如果路由器翻了墙的话，下载会更快。 #!/usr/bin/env python # Downloads ScanNet public data release # Run with ./download-scannet.py (or python download-scannet.
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【Git】Git下载安装详细步骤
讲述Git安装的具体步骤，以及git环境配置和通过命令测试git是否安装成功。
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。
git之安装
在 Windows 安装好的 Git 上，您会得到以几种功能。我们只需要打开我们刚刚在安装时设置的安装位置中。Git Bash：Git Bash 提供了一个模拟 Linux 终端的命令行界面，在这里可以执行 Git 命令。它是一种强大的工具，适用于熟悉 Linux 或 macOS 终端界面的开发人员。您可以在 Git Bash 中输入各种 Git 命令，比如克隆代码库、提交更改、合并分支等。如下图。
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")
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温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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