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yum安装包有时候会碰到下面的问题：
You could try using –skip-broken to work around the problem
从网上搜了下，解决方法如下：
1、将/etc/yum.repos.d文件夹下所有repos文件转移，然后把用的那个repo拷贝回来
2、yum clean all
3、重新执行yum install
yum执行出错，There are no enabled repos
1.问题： 手贱把yum源CentOS-Base.repo删除了执行yum install wget报错There are no enabled repos. Run "yum repolist all" to see the repos you have. Loading mirror speeds from cached hostfile There are no enabled repos. Run "yum repolist all" to see the repos you have. T
CentOS8中安装rpm包时报错
报错情况 [root@gezq package]# rpm -ivh erlang-24.0.2-1.el8.x86_64.rpm 警告：erlang-24.0.2-1.el8.x86_64.rpm: 头V4 RSA/SHA256 Signature, 密钥 ID 6026dfca: NOKEY 错误：db5 错误(-30969) 源自 dbenv->open：BDB0091 DB_VERSION_MISMATCH: Database environment version mismatch 错误：
RHEL: rpm2cpio: signature hdr data: BAD, no. of bytes(19987) out of range
如果出现这个错误，建议是升级rpm试试。
signature hdr data: BAD, no. of bytes(47340) out of range
使用yum 安装 gcc 遇到了错误。
【网络图】：附Origin详细画图教程
网络图，是一种由节点（或顶点）和连接这些节点的边（或链路）组成的图形结构。在网络图中，节点通常代表系统中的一个实体（如项目中的一项任务、通信网络中的一个设备、或运输网络中的一个站点），而边则代表这些实体之间的直接联系或流动（如任务的先后顺序、数据的传输路径、或乘客的旅行路线）。 有向图：如果边具有方向性，即从一个节点指向另一个节点，则称为有向图。这种图常用于表示具有明确先后顺序或方向性的系统，如项目管理中的任务依赖关系。 无向图：如果图中的边没有方向，则称为无向图。它适用于表示实体间相互关联但无明确方向性的
PLC编程入门基础知识
PLC即为可编程逻辑控制器，实质是一种专用于工业控制的计算机，其硬件结构基本上与微型计算机相同。
yum安装docker启动报错
从安装开始走一遍： 1、检查内核版本，必须是3.10及以上 命令：uname ‐r [root@localhost /]# uname -r 3.10.0-327.el7.x86_64 2、安装docker 命令：yum install docker [root@localhost /]# yum install docker 输入y确认安装 3、启动docker （1）查看...
Silvaco TCAD | 从极化效应到高频开关：GaN HEMT仿真设计与性能验证
本文深入探讨了使用Silvaco TCAD进行GaN HEMT仿真设计与性能验证的关键技术。从极化效应到高频开关特性，详细解析了2DEG形成机制、器件结构设计优化及高频特性仿真技巧，帮助工程师提升GaN HEMT的性能与可靠性。通过实战案例展示了如何通过仿真优化击穿电压和导通电阻，实现开关品质因数的显著提升。
关于yum install elinks出错的解决办法（虚拟机联网问题）
（本人最初在网上找了各种办法都没有解决这个问题，最近才解决这个问题，最终问题通过是DNS改名写个一样的地址解决。1.通过 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33命令进入ifcfg-ens33。(3) GATEWAY=192.168.***.***(注意必须在自己设置的IP地址范围内)(4)DNS=192.168.***.***(与第3条一致)增加：（2）IPADDR=192.168.***.***(IP地址)DNS1=（与DNS一致）
PLC模糊控制模糊PID(梯形图实现+算法分析)
博途PLC的模糊PID控制详细内容请查看下面的博客文章：Matlab仿真+博途PLC模糊PID控制完整SCL源代码参考（带模糊和普通PID切换功能）_博途怎么实现模糊pid_RXXW_Dor的博客-优快云博客模糊PID的其它相关数学基础，理论知识大家可以参看专栏的其它文章，这里不再赘述，本文就双容水箱的模糊PID问题做详细讲解(包括所有源代码和模糊规则设置参数)。
FD.io/VPP — VPP 的实现原理解析
目录 文章目录目录VPPVPP 的关键创新技术数据报文的矢量处理标量报文处理方式I-cache miss 问题矢量数据报文处理方式标量 v.s. 矢量报文处理流程Packet Processing Graph（数据报文处理图）Packet Processing Graph 的处理流程Graph Node Plugin 机制 VPP WIKI：https://wiki.fd.io/view/VPP Docs：https://fd.io/docs/vpp/master/index.html Github：ht
CentOS7yum install 时出错
root@hadoop01 ~]# yum install openssh-server 已加载插件：fastestmirror, langpacks Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org/?2、删除CentOS-Base.repo文件（注意在root用户下操作，如果不是root就在命令前面加sudo）3、重新下载阿里镜像。
华为OD新系统机试真题 4.26 -最大化游戏试玩资格分发
华为OD机试新系统真题【最大化游戏试玩资格分发】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD新系统机试 4月26号真题【最大化游戏试玩资格分发】。
yum 软件包与预期下载的不符。建议：运行yum --enablerepo= *** clean metadata
问题： 使用yum install 命令安装软件，出错， 错误提示: [Errno -1]软件包与预期下载的不符。建议：运行yum --enablerepo= *** clean metadata 如图： 原因： 下载到本地的软件安装包计算的MD5与软件安装包元信息中的MD5不一致，所以安装失败。 至于MD5计算不一致， 原因1：可能是安装包元信息中的MD5有问题，需要清理yum缓存信息 原因2：接收到的软件安装包错误，导致计算的MD5不准确 解决： 对于原因1： ...
混合精度训练与推理:平衡性能与效率
在深度学习领域，模型的训练和推理通常需要大量的计算资源和时间。随着模型规模的不断增大，如大型语言模型、复杂的视觉模型等，对计算资源的需求也呈指数级增长。混合精度训练与推理技术应运而生，它通过在训练和推理过程中同时使用不同精度的数据类型，在保证模型性能的前提下，显著提高计算效率，减少内存占用。本文的目的是全面介绍混合精度训练与推理技术，包括其原理、实现方法、应用场景以及相关工具和资源，帮助读者深入理解并掌握该技术，从而在实际项目中更好地平衡性能与效率。
基于Simulink实现电动汽车制动能量回收系统的仿真
通过上述步骤，我们成功实现了基于Simulink的电动汽车制动能量回收系统的仿真研究。该系统能够全面评估制动能量回收系统的性能，验证控制策略的有效性，并通过优化设计提高能量回收效率和制动安全性。引入智能预测：结合人工智能技术，实现更智能的能量回收控制策略。扩展功能：增加对多种车型和制动场景的支持，提升系统通用性。实验验证：将仿真模型应用于实际硬件，进行实验验证，评估其在实际工况下的表现。
linux 虚拟机无法执行 yum install lrzsz命令的解决方法
linux 虚拟机无法执行 yum install lrzsz命令 解决方法 分析 查到因为yum源的问题，现在linux不能直接使用yum命令，要修改系统内配置，这里使用腾讯镜像对yum进行配置 https://mirrors.cloud.tencent.com/help/centos.html 步骤 首先确认基本情况，是否root用户登录（sudo su），网络是否良
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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阿里云Centos8.2执行 yum install -y yum-utils 报错问题解决
问题描述： 阿里云部署docker 执行yum install -y yum-utils报错 CentOS-8 - AppStream 19 kB/s | 2.3 kB 00:00 Errors during downloading metadata for repository 'AppStream': - Status...
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