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清华大学开源软件镜像站：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.0
Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.3
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 对应 python3.6.5
Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe对应python3.7
Anaconda3-5.3.1-Windows-x86-64 安装包下载
内容摘要： Anaconda Distribution 是一个用于数据科学和机器学习的开源 Python 和 R 语言发行版，方便用户进行数据分析、科学计算和大数据处理。Anaconda 3-5.3.1 是其一个历史版本，集成了 Python 3.7 以及大量的数据科学包和工具，适用于 Windows x86_64 系统。 适用人群： 数据科学家、机器学习工程师、学术研究人员、学生和教育者。 使用场景及目标： 1、数据科学与分析：包含广受欢迎的科学计算包如 NumPy、Pandas、SciPy 等，帮助用户有效进行数据清洗、处理和分析。 2、机器学习与人工智能：内置支持 TensorFlow、Keras、Scikit-learn 等机器学习库，方便构建和训练模型。 3、大数据处理：集成了大数据工具如 Dask、PySpark，使用户能够处理大规模数据集。 4、数据可视化：提供 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等数据可视化工具，帮助用户创建简单到复杂的图表和报告。 5、开发与调试：支持 Jupyter Notebook、JupyterLab 等提供调试环境
Windows下安装Anaconda5.3.1+Python3.8+TensorFlow2.13.0-CPU版本总结
Windows下安装Anaconda5.3.1+Python3.8+TensorFlow2.13.0CPU版本总结
Anaconda3-5.3.1安装程序
Anaconda3-5.3.1安装程序
python基础-1（开发环境安装及配置anaconda 5.3.1+py3.7）
python3.7+anaconda下载安装及环境设置！
Anaconda3-5.3.1-Windows-x86-64.rar
清华镜像 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.rar
CAN总线开发必看：报文发送类型全解析（含Cycle/Event/CE/IfActive对比）
本文深入解析CAN总线开发中的四种报文发送类型（Cycle/Event/CE/IfActive），对比其核心特征与工程应用场景。通过典型ECU交互案例和决策矩阵，帮助开发者根据实时性、总线效率等需求选择最优方案，并详解信号发送模式与恢复机制，提升车载网络通信可靠性。
Anaconda版本与python版本的对应
下载anaconda的时候需要指定版本，这个时候如果anaconda版本太高，这样安装python的时候无法安装低版本的适配python，因此需要自己确定需要什么版本的anaconda
手把手拆解：储能电站如何实现‘孤岛运行’与‘黑启动’？从SVPWM控制到无缝并网
本文深入解析储能电站的孤岛运行与黑启动技术，从SVPWM控制策略到电网重构实战。通过详细的三环控制架构和黑启动五阶段技术路线，展示储能电站在电网故障时如何快速切换为独立电压源并实现电网重建。文章还探讨了虚拟惯量补偿、多站协同控制等前沿技术，为电力系统应急恢复提供关键解决方案。
Win10下安装Anaconda3（Python3.7版本）全过程
Win10下安装Anaconda3（Python3.7版本）全过程安装过程：一 、下载Anaconda3（Python3.7版本）1、进入[Anaconda的官网](https://www.anaconda.com/distribution/)进行下载。2、选择你要下载的版本（这里我选择Python3.7版本）。3、选择电脑的操作系统和位数（现在电脑大部分选择64位）。4、点击Download下载...
LVGL在STM32H743IIT6上的性能优化技巧：如何提升图形界面刷新速度
本文详细介绍了在STM32H743IIT6高性能MCU上优化LVGL图形界面刷新速度的实战技巧。通过利用芯片的DMA2D硬件加速模块替代低效的软件画点，将绘制缓冲区放入SDRAM并启用双缓冲机制，以及合理配置CPU缓存与MPU，有效解决了界面卡顿问题。文章还涵盖了LVGL引擎调优、内存架构优化等关键步骤，帮助开发者充分发挥STM32H743的硬件潜力，实现流畅的图形界面体验。
第七章 Wi-Fi连接过程
系列文章目录 第一章 国内下载AOSP最新源码的方法 第二章 下载AOSP WiFi相关的代码 第三章 将源码导入Android Studio（无需编译idegen） 文章目录系列文章目录前言一、Wi-Fi连接是什么？二、Wi-Fi连接的过程1. 手动连接总结 前言 Wi-Fi连接分为下面几种过程，每种的流程都有些许差异： 手动连接 自动连接 在BSS之间漫游 Passpoint热点连接 一、Wi-Fi连接是什么？ Wi-Fi连接是指STA(手机)连接到AP(无线路由器)的过程，这个过程分为链路
anaconda3（python 3.7）版本下如何安装pyltp
anaconda3（python 3.7）版本下如何安装pyltp 各种踩坑，终于配置好了pyltp！！！ 首先因为我的anaconda3是python3.7版本的，一开始没怎么注意，在我需要pip install pyltp之后，才发现python3.6不愧是经典版本。 因为官方给的pip install pyltp 在绝大部分情况下是会满屏红字报错的，最优解就是拿编译好的whl文件直接下载，然后再到本地去pip。 首先whl文件地址链接：https://pan.baidu.com/s/1eOJVqRoy
ICG setup timing violation介绍？
门控时钟(clock gating)在RTL级电路设计过程中进行低功耗优化常用方法，能够有效降低动态功耗（翻转功耗）。Clock gating cell 可以由与门，与非门，或门或者或非门构成，但很容易产生Glitch。在实际使用中，一般用ICG（集成门控时钟单元）来完成clock gating。 下图展示了glitch的产生原因 在CTS时钟树综合的时候，ICG不会被看作sink，通常放置在source点附近，因此就会出现如上图这种结果。上图可以看出，在分析DFF到ICG的setup timing
Anaconda各种版本镜像下载地址
官方地址：https://repo.anaconda.com/archive/ 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 转自：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823 ...
DeepSeek研发的精算大模型「精卫」已实现98%精算任务覆盖，中国人寿采用后年节约3.2亿元技术采购成本，形成关键技术替代效应
根据现有资料，精算领域关键技术替代效应的行业标准定义尚未明确具体提及。然而，可以从相关文献中提取一些关键概念和方法来推导出可能的定义。替代效应的基本定义：替代效应是指一种商品价格变动引起另一种商品的相对价格变动，从而导致消费者在维持原有效用水平不变的条件下对商品需求量做出的调整。技术替代效应：在精算领域，技术替代效应可以理解为新技术或新方法对现有技术或方法的替代，从而影响精算模型、数据处理和决策过程。例如，机器学习在精算中的应用日益增长，改变了精算师的工作方式和模型构建方法。。
【图像超分】论文精读：Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps（LAM）
论文题目：Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps —— 用局部归因图解释超分辨率网络CVPR 2021！必读文章！必须会的可视化手段！很多文章中都会对比LAM！图像超分辨率 (SR) 技术发展迅速，受益于深度网络的发明及其连续突破。然而，众所周知，深度学习和深度神经网络很难解释。SR网络继承了这种神秘的性质，很少有作品试图理解它们。在本文中，我们对 SR 网络进行了归因分析。
Anaconda python3.5下载，还有各个版本下载地址
学习的时候环境要求是python3.5，然后去Anaconda官网找不到python3.5的版本，只有3.7。这样需要降级，太麻烦了，直接找到了URL https://repo.anaconda.com/archive https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe是python3.5的 ...
RK3568平台YOLOv11模型部署全流程实战：环境搭建、模型转换与性能优化解析
在AI边缘计算领域，瑞芯微RK3568芯片凭借其强大的NPU算力和丰富的接口资源，成为了众多开发者的首选平台。然而，瑞芯微官方文档虽然提供了YOLO11预训练模型的部署方案，但对于需要自定义数据集训练的开发者来说，从模型训练到板端部署的完整流程却缺乏详细指导。本文将带你走完从环境搭建、数据准备、模型训练到最终板端部署的完整技术路线，并分享实际开发中遇到的各种坑点和解决方案。让我们一起探索如何在RK3568平台上实现30FPS稳定推理的YOLO11目标检测应用！
anaconda安装pytorch-GPU版本（python3.7）
本文主要为安装torch-gpu1.10.1版本，python3.7版本
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
默认python3.7版本的anaconda ——＞python3.6
文章目录方法1：创建虚拟环境python3.6方法2：版本回退 从Anaconda官网上下载的Anaconda安装包，已经对应的是Python 3.7版本， 如果想要安装Python 3.6版，那么有如下几种方法： 方法1：创建虚拟环境python3.6 anaconda 虚拟环境的python3.7 切换为python3.6 Anaconda安装Python 3.6版本 conda create --name py36 python=3.6 conda create --name py36 pyt
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
Anaconda 中默认的python3.6降为python 3.5(WIN 7 支持）
昨天发现这样设置以前，dos系统下，Python的版本仍然是3.6版，后来干脆下载Anaconda3.4，它对应Python 3.5 。下载地址：https://repo.continuum.io/archive/ 以下内容算作废啦 现在越来越多的小伙伴选择WIN10或WIN8的系统。最近在使用TensorFlow框架，WIN7系统下的安装教程比较简略，下载了Anaconda5.1之后，...
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")
在Python3.7版本的Anaconda3中配置Python3.5
笔者在安装tensorflow时突然发现，tensorflow暂时不支持python3.7，天啊撸，作为安装软件喜欢装最新版的人，感觉生无可恋，于是开始了漫长的配环境过程。 1.以下下是anaconda与python对应的版本，在安装时建议安装低版本的，这样兼容性更强。 解释一下，要安装python3.6.0，就安装anaconda3-4.3.0 要安装python2.7.13，就安装a...
安装Anaconda之前，已安装过python版本
conclusion: （1）在环境变量中找到之前安装python的路径并删除；例如D:\Program Files\python2.7 和D:\Program Files\python2.7\Scripts （2）直接将你原来安装的python的整个文件夹拷贝到envs的目录下，激活该版本的Python的名称就是文件夹名 其实要做的就是：（1）修改环境变量（2）移动Python...
各版本的anaconda下载地址
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python3.7+anaconda3-5.3.1+pytorch1.10.1环境搭建
根据github上bert的pytorch版本Readme当中的安装说明，它支持的python版本是3.6以上的，PyTorch是1.3.1以上的，所有我决定用python3.7来运行整个源码 GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. 1.下载python3.7 由于我电脑里的python版本是.
如何下载anaconda python3.7_anaconda python3.7下载
Anaconda3是Python开发环境，Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。为此Anaconda3可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。Anaconda是在conda上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而cond...
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