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我也要
如下图，在设置中进行操作，点击分配光驱右侧光碟，选择iso。
当前状态为已经选完
只需要修改以下标红部分
# 执行以下命令
mount /dev/cdrom /mnt
# 执行以下命令
# 当前 nginx 服务已经注入到系统服务中
systemctl start nginx
在物理机浏览器中输入 虚拟机 ip，即可查看iso 中的目录与文件
阔以在局域网内，拿一台服务器，做一个资源共享目录？
nginx镜像配置包
nginx，docker快速部署包
（一）centos7案例实战——nginx服务器搭建详解
centos7下搭建nginx服务
Nginx镜像使用手册
CentOS7.0 64位 PHP5.4 Nginx镜像使用手册V1.3
Centos搭建共享yum源
环境部署： 1、准备两台及两台以上的机器 2、关闭selinux和iptables或者是firewalld 3、保证两台机器在同一网段，并且可以互通 部署过程： 1、将镜像光盘或者是镜像文件进行挂载 mkdir /mnt/share mount -t iso9960 /XXX.iso /mnt/share 2、搭建本地yum源 [roo...
股票行情接口，最全的接入方法
股票行情接口一般有两种，一种是WebSocket，一种是http，通过WebSocket可以获取逐笔的股票tick数据，实时并且高效；通过http接口可以获取股票行情接口中的股票历史数据；WebSocket是一种高效的双向通信协议，它允许数据的实时推送，避免了不断的轮询请求。其次，WebSocket允许您订阅特定的数据源或股票数据产品，只接收您感兴趣的信息，提高了数据的效率和可用性。通过接入股票行情数据的HTTP接口，您可以将数据导入到自己的分析工具或系统中，进行更深入的数据分析、模型构建和决策支持。
揭秘无人机前沿领域的科技新突破
本文旨在系统性地介绍无人机技术在前沿领域的最新突破，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面。我们将重点关注那些正在改变无人机行业面貌的关键技术创新，并分析它们对未来发展的影响。文章首先介绍无人机技术的基础概念和背景，然后深入探讨六个关键领域的技术突破，接着分析实际应用案例，最后展望未来发展趋势。自主导航系统(SLAM)：同时定位与地图构建技术，使无人机能在未知环境中自主导航计算机视觉(CV)：使无人机能够"看"和理解周围环境的技术5G通信：第五代移动通信技术，提供高速、低延迟的数据传输能源管理。
使用Nginx搭建CloudStack本地镜像站
具体来说，这个配置项允许管理员指定一组内部网站的URL地址，这些网站被认为是可信任的，CloudStack可以从这些网站下载虚拟机镜像和其他存储数据。这有助于确保安全存储只能从已知且受信任的来源获取数据，以提高系统的安全性。secstorage.allowd.internel.sites是一个配置选项，用于指定哪些内部网站（Internal Sites）是允许的用于安全存储（Secondary Storage）的。autoindex_exact_size on：这个参数会在目录列表中显示文件的精确大小。
聚类模型-层次聚类
聚类模型 1、层次聚类 2、原型聚类-K-means 3、模型聚类-GMM 4、EM算法-LDA主题模型 5、密度聚类-DBSCAN 6、图聚类-谱聚类 一、层次聚类 一、聚类理论 一般来说，聚类是在训练样本的标签信息不知的情况下，学习样本内在的性质和规律，将有限的集合划分成ccc类。根据“方以类聚，物以群分”的思想，类内对象尽可能的相似，...
国内开源镜像资源站
转载于：[https://gitee.com/gsls200808/chinese-opensource-mirror-site] (https://gitee.com/gsls200808/chinese-opensource-mirror-site) 国内开源镜像站点汇总 一、站点版 （一）、企业站 网易：https://mirrors.163.com/ 搜狐：http://mirrors.sohu.com/（Ubuntu旧发行版同步被冻结，不同步Ubuntu新发行版，Ubuntu源同步正常） 阿里云
Cadence 16.6与17.4双版本共存避坑指南：从安装顺序到环境变量配置
本文是一份详细的Cadence 16.6与17.4双版本共存实战指南。针对硬件工程师和PCB设计者同时处理新旧项目的需求，文章深入剖析了版本冲突根源，并提供了从安装顺序、环境隔离到故障排查的完整解决方案。核心在于通过环境变量精细化管理与脚本控制，实现两个版本的稳定共存与无缝切换，有效解决了文件关联混乱、交互布局失效等常见问题。
[QDS]从零开始，写第一个Qt Design Studio到程序调用的项目
最近在使用Qt Design Studio进行开发，但是简中网上要不就是只搜得到Qt Designer(Qt Creator内部库)，要不就只搜得到一点营销号不知道从哪里搬来的账号，鉴于Qt Design Studio是一个这么强大的软件，自然是需要来进行一下小小的实践的。所以开了这篇文章，方便没有使用过Qt Design Studio 和 QML的开发者也可以快速上手QDS(Qt Design Studio)。在本文中，你将学会如何使用QDS开发一个简单的QML程序，与你的C++后端代码进行交流。
redis 高阶（一）linux环境安装redis
https://www.bilibili.com/video/BV1XV411o7xP 1.linux环境下载安装 http://www.redis.cn/download.html 1.1 下载安装包 wget http://download.redis.io/releases/redis-?.?.?.tar.gz 1.2 解压 tar –xvf 文件名.tar.gz 1.3 编译 make 1.4 安装 make install [destdir=/目录] 2.安装中常碰
【STM32实物】基于STM32+ESP32+手机APP设计的智能宠物喂食系统
本文以STM32单片机为主控MCU，配有压力传感器、温湿度传感器、光照强度传感器、蜂鸣器等，设计了一款可以远程控制的宠物智能喂食系统。用户可以通过APP下达指令，控制宠物的喂食。每天可以根据设置的数据进行精准喂食，成本相对较低的宠物喂食装置。该装置使用步进电机控制投食仓门的开闭，通过压力传感器和时钟系统控制每日的投喂量和投喂时间。每次投食后蜂鸣器会提醒宠物进食，树立每日定点进食的习惯。经测试得出，该设备确实能实现每日定时定量投喂。系统整体运行顺畅，所有预期功能得以实现。它非常适合解决宠物主人不在家时影响宠物
镜像站nginx
server { listen 80 default_server; charset utf-8; server_name monitor.autoai.com; access_log /srv/logs/nginx/monitor.autoai.com_access.log nginxjson; ...
Origin教程004：Origin图形导出
需要编辑的话，双击图形，会自动用origin软件打开图形，这种方式是最开始导出图形的功能，方式一和二都是后面增加的。如果导出的图片边距较大的时候，会影响图片的美观，可以通过。也可以设置在PPT中直接编辑，找到。解决方法是，选择一条线，
PCIe协议之 Equalization篇 之 理论篇 之 FFE
作为最后一道“精加工”工序，DFE利用其不放大噪声的优势，精准地消除残余的、强烈的后光标ISI，最终得到一个非常干净、张得很开的眼图，供判决器使用。信号经过信道衰减后变得模糊，首先由CTLE进行“粗调”，提供一个宽频带的增益，将眼图初步打开，为后面的DFE创造一个可以正常工作的信号环境。，它通过将输入信号在不同时间点上的多个副本（称为“抽头”）进行加权求和，来直接塑造或“整形”输出信号的波形。：这是最主要的信号路径，通常系数为正值，决定了信号的幅度。：将所有加权后的信号相加，产生最终的均衡输出。
nginx反向代理镜像网站做小偷站
我们可以通过Nginx的反向代理，来实现山寨或克隆一个网站也很过瘾
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
本地VM搭建CentOS服务器安装Nginx，并实现局域网访问
1，我们需要一个安装好的VM并且已经安装好了centos我们要先更改虚拟机的网络连接2，安装Nginx，安装前先检查下是否已经安装了find -name nginx我的电脑上已经安装过了，所以现在先卸载掉直接删掉rm -rf /usr/local/nginx-1.7.43，然后我们现在需要安装一下nginx的一些模块需要的lib库，这些库主要有g++,gcc,openss-devel,pcre-d...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
【Nginx】使用nginx搭建文件服务镜像站
使用nginx搭建文件服务镜像站.
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")
nginx 反向代理实现镜像网站配置
下面是本人测试的nginx配置文件，没做注释，不懂的可看你nginx参数就行（包括单个和集群） ## # You should look at the following URL's in order to grasp a solid understanding # of Nginx configuration files in order to fully unleash the power...
nginx镜像站操作记录
1 ls 2 git clone git://github.com/yaoweibin/ngx_http_substitutions_filter_module.git 3 ls 4 wget http://nginx.org/download/nginx-1.8.0.tar.gz 5 ls 6 tar –xvf nginx-1.8.0.
构建nginx 基础镜像
一、下载nginx包并准备好dockerfile文件 二，准备dockerfile文件的内容 # 基础镜像 FROM centos:7 MAINTAINER www.ctnrs.com #执行下面命令，安装基础环境 RUN yum install -y gcc gcc-c++ make \ openssl-devel pcre-devel gd-devel \ iproute net-tools telnet wget curl && \ yum clean all
centos7下nginx无法访问
centos7默认使用firewalld作为防火墙。 centos7用的firewalld，我说iptables怎么没开。。firewalld默认已经安装并启用了，如果需要nginx可以访问需要执行以下命令： firewall-cmd --permanent --add-service=http firewall-cmd --permanent --zone=trusted --add-
centos 7 局域网丢包排查_Nginx搭建局域网yum源问题补充及解决思路与方法转发收藏...
上一篇文章描述了利用Nginx搭建局域网yum源，安装完成后可以使用，但是有的老铁反馈说出现如下错误，可以查询到包，但是安装的时候，提示找不到路径，我这里做了测试，总结到这篇文章中。这里是用安装telnet服务做测试。Error downloading packages:1:telnet-0.17-64.el7.x86_64: failed to retrieve Packages/telnet-...
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