Visual format language(1)

龙芯3A5000开发板PMON升级UEFI固件实战指南 固件是计算机硬件与操作系统之间的关键桥梁,负责初始化硬件并引导系统启动。其工作原理是在上电后执行自检、加载引导程序,最终将控制权移交操作系统。在国产化平台中,采用标准化的UEFI固件具有重要技术价值,它能提供图形化配置界面、统一硬件驱动模型,并支持安全启动等现代特性,从而显著提升硬件兼容性与系统管理效率。这一技术广泛应用于PC、服务器及嵌入式设备,尤其在需要运行银河麒麟等主流操作系统的龙芯开发板场景中,将传统PMON固件升级至UEFI,能实现更流畅的系统安装与更稳定的运行体验。本文基于固件升级与UEFI引导 阅读详情

需求:添加一个控件,高度40,距离顶部,左边,右边 20

    // 1.创建控件
    UIView *blueView = [[UIView alloc] init];
    [self.view addSubview:blueView];
    blueView.backgroundColor = [UIColor blueColor];
    //不要将AutoresizingMask转为Autolayout的约束
    blueView.translatesAutoresizingMaskIntoConstraints = NO;
    
    // 2.添加约束
    //水平方向约束
    NSString *vfl = @"H:|-20-[blueView]-20-|";
    NSDictionary *views = @{@"blueView" : blueView};
    NSArray *constraints = [NSLayoutConstraint constraintsWithVisualFormat:vfl options:kNilOptions metrics:nil views:views];
    [self.view addConstraints:constraints];
    
    //垂直方向约束
    NSString *vfl2 = @"V:|-20-[blueView(40)]";
    NSArray *constraints2 = [NSLayoutConstraint constraintsWithVisualFormat:vfl2 options:kNilOptions metrics:nil views:views];
    [self.view addConstraints:constraints2];

优化后的代码:

    // 1.创建控件
    UIView *blueView = [[UIView alloc] init];
    [self.view addSubview:blueView];
    blueView.backgroundColor = [UIColor blueColor];
    //不要将AutoresizingMask转为Autolayout的约束
    blueView.translatesAutoresizingMaskIntoConstraints = NO;
    
    //间距
    NSNumber *margin = @20;
    
    // 2.添加约束
    //水平方向约束
    NSString *vfl = @"H:|-margin-[blueView]-margin-|";
    NSDictionary *views = NSDictionaryOfVariableBindings(blueView);
    NSDictionary *metrics = NSDictionaryOfVariableBindings(margin);
    NSArray *constraints = [NSLayoutConstraint constraintsWithVisualFormat:vfl options:kNilOptions metrics:metrics views:views];
    [self.view addConstraints:constraints];
    
    //垂直方向约束
    NSNumber *height = @40;
    NSString *vfl2 = @"V:|-margin-[blueView(height)]";
    NSDictionary *metrics2 =NSDictionaryOfVariableBindings(margin,height);
    NSArray *constraints2 = [NSLayoutConstraint constraintsWithVisualFormat:vfl2 options:kNilOptions metrics:metrics2 views:views];
    [self.view addConstraints:constraints2];



重装系统后,恢复Oracle的.ORA文件 前几天,系统莫名奇妙产生很多宏病毒,进而感染整个C盘,不得已,格式化后重装了系统。 重装系统之后,突然想到D盘中的oracle中很多数据没导出来备份,安装文件下有很多有用的.ORA文件,抱着死马当活马医的态度,居然成功了。 1、将原来D盘(D:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl)下的数据文件备份下其他盘,将D盘的oracle目录名改成oracle1。安装数据 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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调整UI的布局总是令人头大,我们需要用很大一部分代码来设置UI的布局,使得他能在不同的版本,不同的设备上友好显示。嗨...做人难,做程序员更难。 为了更好的帮我们解决这个问题,苹果从OS X引进了Auto Layout,我们来稍微了解一下: 苹果注意到,一大部分的的界面布局可以用一个方程来解决,即: object1.property1 = (object2.property2 * multi

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