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我也要
1.在团队开发时，如果你写完代码 高高兴兴的push了，，然后发现有问题，，这是组长把你的打回 你abandon后 想回滚到某一个分支
点击这个分支右键----reset developer to this commit
如果 只是想回滚到这个分支 自己在本地更改的代码还想保留 选项如下图
如果回滚到指定分支，并且自己在本地改的代码也放弃不要了。那么选择如下
选择 Hard - discard all working copy changes ok 本地代码也就恢复更改之前的样子了。如果导入的第三方。切记，showInFinder查看一下第三方包是否还存在，如果存在 删掉。（sourceTree也能看到）
C语言图形化界面——含图形、按钮、鼠标、进度条等部件制作（带详细代码、讲解及注释）
本文借助easyx库函数（提供下载链接），很方便地用C语言实现了鼠标、按钮、进度条、坐标尺等操作，为普通C程序的友好人机交互界面提供了一种简单便捷的方案。
sourceTree远程分支更新慢
输入如下命令，然后再输入git密码即可更新 git remote update origin -p
iOS自动化之打包-xcodebuild命令行打包.app并安装到ios模拟器
xcode xcodebuild xcrun ios模拟器 iOS UI自动化测试 ios自动打包安装到ios模拟器
sourceTree无法启动，解决方案
这里写自定义目录标题sourchTree启动不了1.解决方案1 - 重装2.解决方案2 - 添加user.config配置解决方案3 - 在目录里面去启动程序 sourchTree启动不了 我是在公司安装了 加密系统后，发现sourchTree打不开了，然后不停的卸载，删掉sourchTree全部文件，安装后也没用。然后就是不停搜索、找官方Atlassian解答/修复的历史记录。 1.解决方案1 - 重装 找到目录 C:\Users\Administrator\AppData\Local 将 Local
ADS入门学习笔记——低噪声放大器（2）
1、输入匹配网络； 2、输出匹配网络；
逆向工程师必备：用MDL绕过游戏保护读取内存数据的完整流程（附POC代码）
本文深入探讨了内核级内存访问技术，重点介绍了如何利用MDL（Memory Descriptor List）机制稳定、隐蔽地绕过游戏反作弊系统读取进程内存。通过对比MmCopyVirtualMemory等方法的优劣，提供了完整的MDL映射实战代码与反检测策略，为逆向工程师在内核态进行安全内存操作提供了专业指导。
【自用】解决Git更新库不成功问题
git更新库
YOLO26改进策略【损失函数篇】| AAAI 2025 SD Loss，基于目标尺度动态调整尺度损失和位置损失的影响系数，减少 IoU 标签波动
在红外小目标检测任务里，基于交并比的损失存在波动问题，像边界框（BBox）标签的IoU损失波动最高可达86%，较小目标的IoU损失稳定性更差，严重影响模型稳定性和回归效果。同时，现有损失函数没有充分考虑不同目标尺度下对尺度和位置的敏感度差异，，并且掩码标签的位置损失在处理漏检物体时难以收敛，容易产生误报。这些问题限制了模型在不同尺度目标上的检测性能，为解决这些问题，提出了损失函数。
Windows系统Sourcetree打不开怎么办
2.找到下面图片对应的地方，只保留SourceTree这一个，其他的都删掉，然后在启动程序就可以了。Sourcetree用了好几年第一次打不开，很是莫名其妙，下面是解决方法。1.点击属性找到程序所在的位置，直接打开文件所在的位置。
OPTEE v4.4.0 qemu_v8环境搭建(支持Hafnium)
一、前提条件 二、拉取代码 三、下载工具链 四、修改代码 五、编译 六、运行
寒武纪面试——数字IC，数字逻辑岗
面试过程：面试是电话面试，通话时间大致在40分钟左右！面试体验挺不错的。面试的岗位是数字逻辑工程师。本人双非，拿过一个国一（南京FPGA大赛），一个数学建模省二。
关于windows10上的sourcetree突然打不开的问题的解决策略
win10sourcetree打开失败，日志报错：Unable to load MEF components System.InvalidOperationExcept
【目标跟踪】基于Kalman滤波实现无人机运动轨迹跟踪附matlab代码
1 简介 在近代控制中,需要对某一特定的运动目标进行跟踪监测,并需要对其下一时间的运动位置,运动方向,速度等信息进行预先估算,才能达到对目标的即时控制.本文简要讨论了用卡尔曼滤波算法对单个目标航迹进行预测,并借助于Matlab仿真工具,对实验的效果进行评估. 2 部分代码 clc; close all; %initial state xo=25; vox=2; %Observations **** % X-Direction Calcula
SourceTree使用遇到的问题
SourceTree使用遇到的问题个人认为我sourceTree还是比较好用的git客户端，具体用法本文就不在详细介绍了，可以直接度娘，这里主要说下我在使用时遇到的问题。 问题内容描述 当我们用SourceTree工具向GitHub提交代码时，可能会出现下面的问题。 解决方法1.在新建工程的时候不要勾选Create local git repository for the project 就不
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
记录一下关于sourcetree的使用问题
记录自己在使用SourceTree种遇见的一些问题
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
Sourcetree 闪退问题
Sourcetree，有时我们用着用着就用不了，昨天好好的，今天就不能打开了。我遇到这个问题也找找了好多博文看了，也操作。还重新安装还是重新这样。后面发现麻痹的，这软件的打开的权限被限制了。找到上面的位置，勾上，确认，就可以了。...
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")
SourceTree使用问题
初学Git之SourceTree遇到的一些问题汇总 1、push时提示no new changes 1）第一次想push到leader去review，结果没提交直接push。 没理解提交和推送的区别：提交时提交到本地分支，推送时更新到远程服务器分支。需要先提交，再push，同时在push时，在分支名前面加：refs/for/ 提交后push按钮应该会显示1，表示有一
sourcetree初次下载安装会出现的问题
sourcetree初次下载安装步骤及问题处理方法
mac下gitLab、sourceTree使用遇到的问题小记
同事离职后，账户被销毁，在切换电脑使用时，账号切换过程中，遇到点问题，先记录一下。 公司开发工具用的gitlab和sourcetree，其中sourcetree还需要Atlassian （需要翻墙，然后才可以使用）。 当我在sourcetrees上切换账号去sourcetree 偏好设置 通用里 更改用户，当改成自己的后拉去提交远程仓库出现问题：报错账号被锁或远程仓库不存在，原因是gitla...
SourceTree 一直提示输入密码问题
项目是走ssh克隆下来的，之前也配置过密钥。按理来说不应该出现这样的问题，在日常开发过程中突然需要我输入密码？
SourceTree 的初次使用的两个小问题
菜鸟才开始使用SourceTree，出现了两个小问题，特此整理一下，希望对各位新手有帮助。刚开始以为装了SourceTree就不用装git了，其实不然，不装git就会出现下面第一个问题： 1、新手使用SourceTree 一定要装git客户端才行，不然克隆远程url会一直提示 “这是一个无效的源路径/URL”(本人已经掉坑里一次了，希望读者不要再犯这么简单的错误) 如图所示 ...
Sourcetree无法推送问题
Sourcetree无法推送问题
sourcetree用https连接久遇到问题
今天sourcetree遇到了一个问题： git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false fetch origin git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false pull origin master From https://pangtong.l9
解决SourceTree中Git账户密码修改问题
因为公司要求，三个月就需要更改一次密码，每个账号同步更改 这就导致了soucetree的使用出现问题，连接git时，sourcetree不会自动去更新密码，而需要你手动去更改密码 在网上找了几个解决的办法，都是让删除一个名为：passwd 的文件，然后打开sourcetree会让你重新输入密码、 但是我的电脑中竟然没有这个文件，只能另寻他法了 后来慢慢找到解决办法 1.打开SourceT...
SourceTree 使用问题
最近使用SourceTree Clone项目时，遇到了一些小问题，问题不大但是之前没有遇到过踩了不少坑才走出来，现在写个笔记记录一些 解决方法： 1：通过SSH 在用户目录下创建.ssh文件夹—已有则跳过 生成公钥和私钥 ssh-keygen -t rsa -C 'xxxxx@company.com' 1：文件名称 2：秘钥密码 3：重输密码 3.配置本地SSH 执行ssh-add ~/.ssh/xx 将sshkey添加到sourceTree 执行ssh-ad...
关于SourceTree 使用代理后,连不上仓库的问题
代码仓库要用代理去访问之后,就一直连不上了,很奇怪,但是用git命令去pull和push很正常.然后就去看了下设置.终于找到问题所在.在设置,git一栏里面,这个system点击一下变成灰色的就可以了.应该是sourcetree 使用的是本身自己的命令而不是git.
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