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我也要
之前的vcenter server 只是管理内网测试机，现在需求是外部也有一台esxi机器也需要管理，因为网段不属于白名单网段，所以进行迁移。准备两个安装文件，第一个是server服务端安装文件一个是clent端
592VMware-VIMSetup-all-6.0.0-3343019
VMware-viclient-all-6.0.0-5112508
下载需要Windows server 2008 R2 8G内存 安装提示最低8G
#参考https://www.cnblogs.com/zoulongbin/p/10361396.html
安装--直下一步--嵌入式部署--www.vcenter.com--确定--创建新域--使用本地系统账户--使用嵌入--下一步--下一步--安装
安装完成后需要激活
#配置许可
视图--系统管理--许可--管理vsphere许可证
新建数据中心 之后在数据中心中添加主机
保姆级教程：用VMware vCenter Converter Standalone 6.4把旧服务器无损迁移到ESXi（附Win Server 2022实战）
本文提供了一份详细的VMware vCenter Converter Standalone 6.4使用指南，帮助用户将旧服务器无损迁移到ESXi环境。文章涵盖从前期准备到后期验证的全流程，包括硬件兼容性检查、源服务器预处理、Converter Standalone部署与配置、分步迁移实战演示以及迁移后调优与验证。特别适合企业级用户进行物理到虚拟（P2V）迁移。
VCenter6.0.0的安装过程
背景和实验环境介绍 操作系统环境：windows 2008R2 中文企业版 前期环境配置 配置IP信息，把DNS改成自己的IP 修改主机名和后缀 安装和配置DNS服务 Vcenter 添加dns角色 管理工具里打开dns管理器，创建相应的记录 新建区域--->正向查找区域 下一步 ...
运维系列&Vmware系列【仅供参考-推荐】：VMware vCenter6.7（windows版）升级到vcsa7.0完整步骤
VMware vCenter6.7（windows版）升级到vcsa7.0完整步骤
VMware vSphere6.0 服务器虚拟化部署安装图解(最全，最详细)-搭建的所有步骤
VMware vSphere6.0 服务器虚拟化部署安装图解 一 、VMware vSphere部署的前期规划要点 1、vSphere的优点 (略) 2如何利用现在的设备架构虚拟化环境 在虚拟化过程中，用户大多会考虑目前现有的服务器、存储、交换机等基础设备是否可以使用，这需要根据服务器、存储的性能以及参数综合考虑。 如果是近一、两年新购买的服务器，则考虑将这些服务器整合、扩充，用做虚拟...
服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化VMware-VIMSetup-all-已更新包含电驴地址
《服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化》(vSphere & View)vSphere 4.0u4，4.1u2，5.0u1b，5.1；View 4.6.1，5.0.1，5.1.1[光盘镜像] 修正上个资源Verycd“该内容尚未提供权利证明，无法提供下载。"的问题，已将驴子下载地址包含在文档中。 更有最新版5.1.1的下载地址。 vSphere v4.0u4相关资源 [服务器和数据中心虚拟化].ESX-4.0.0-update04-504850.iso 详情 817.3MB [服务器和数据中心虚拟化].update-from-esx4.0-4.0_update04.zip 详情 661.8MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VMvisor-Installer-4.0.0.update04-504850.x86_64.iso 详情 344.2MB [服务器和数据中心虚拟化].upgrade-from-esxi3.5-4.0_update04-504850.zip 详情 274.8MB [服务器和数据中心虚拟化].update-from-esxi4.0-4.0_update04.zip 详情 274.8MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].ESXi400-201206001.zip 详情 60MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VIMSetup-all-4.0.0-502539.iso 详情 1.8GB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-converter-4.1.1-206170.tar.gz 详情 36MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-convertercd-4.1.1-206170.zip 详情 96.5MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-tools-linux-4.0.0-261974.iso 详情 182.5MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-viclient-all-4.0.0-496403.exe 详情 90.8MB vSphere v4.1u2相关资源 [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VIMSetup-all-4.1.0-493063.iso 详情 2.2GB [服务器和数据中心虚拟化].ESX-4.1.0-update02-502767.iso 详情 669.8MB [服务器和数据中心虚拟化].pre-upgrade-from-esx4.0-to-4.1-502767.zip 详情 23.5MB [服务器和数据中心虚拟化].upgrade-from-esx4.0-to-4.1-update02-502767.zip 详情 594.2MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VMvisor-Installer-4.1.0.update02-502767.x86_64.iso 详情 393.4MB [服务器和数据中心虚拟化].upgrade-from-ESXi3.5-to-4.1_update02.502767.zip 详情 207.3MB [服务器和数据中心虚拟化].upgrade-from-esxi4.0-to-4.1-update02-502767.zip 详情 208.6MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].ESXi410-201206001.zip 详情 85.5MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-vcb-226297.exe 详情 13.1MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-ibm-tsm-integration-150805.zip 详情 22KB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-legato-networker-integration-150805.zip 详情 20.1KB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-veritas-backupexec-integration-150805.zip 详情 18.7KB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-veritas-netbackup-integration-150805.zip 详情 24.3KB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-viclient-all-4.1.0-491557.exe 详情 244MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-tools-linux-8.3.12-493255.iso 详情 91.7MB [服务器和数据中心虚拟化].VMwareDataRecovery-1.2.1.1616-369570-i386.iso 详情 539.3MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-vShield-Manager-4.1.0-310451.ova 详情 536.6MB [服务器和数据中心虚拟化].upgrade_bundle-310451.tar.gz 详情 492.2MB [服务器和数据中心虚拟化].VEM410-201107407.zip 详情 3.1MB 神的分隔线 vSphere v5.0u1相关 -- (部分为5.0) vCenter Server 5.0u1、5.0u1b；zip是iso内文件直接打包 [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VIMSetup-all-5.0.0-639890.iso 详情 2.3GB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VIMSetup-all-5.0.0-639890.zip 详情 2GB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-viclient-all-5.0.0-623373.exe 详情 350.2MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-VIMSetup-all-5.0.0-804276.iso 详情 2.3GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-VIMSetup-all-5.0.0-804276.zip 详情 2GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viclient-all-5.0.0-804277.exe 详情 350.1MB vCenter Server Appliance [服务器和数据中心虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.3324-472350_OVF10.ovf 详情 8KB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.3324-472350-system.vmdk 详情 3.9GB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.3324-472350-data.vmdk 详情 39.6MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.5480-804279_OVF10.ovf 详情 8KB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.5480-804279-system.vmdk 详情 2.3GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.5480-804279-data.vmdk 详情 8.3MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.5480-804279-updaterepo.iso 详情 1.1GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.0.0.5480-804279-updaterepo.zip 详情 1.1GB ESXi5.0u1安装介质 [服务器和数据中心虚拟化].update-from-esxi5.0-5.0_update01.zip 详情 563.1MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-VMvisor-Installer-5.0.0.update01-623860.x86_64.iso 详情 292.5MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-ESXi-5.0.0-469512-depot.zip 详情 288.2MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].ESXi500-201206001.zip 详情 283.7MB [服务器和数据中心虚拟化].VMware-tools-linux-8.6.5-621624.iso 详情 106.2MB vCenter Server 其他组件 [服务器和数据中心虚拟化].VEM500-20110727140-BG-release.zip 详情 3.1MB [服务器和数据中心虚拟化].VMwareDataRecovery-2.0.0.1861-433157-x86_64.iso 详情 403.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMwareDataRecovery-2.0.1.2374-740238-x86_64.iso 详情 393.5MB [服务器和数据中心虚拟化].vCenterOrchestratorClient-32bit-4.2.1-555.exe 详情 50.9MB [服务器和数据中心虚拟化].vCO_VA-4.2.1.0-612841_OVF10.cert 详情 1.9KB 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[服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclient-5.1.0-704644.exe 详情 30MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclient-x86_64-5.1.0-704644.exe 详情 36.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclientwithlocalmode-5.1.0-704644.exe 详情 79.3MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclientwithlocalmode-x86_64-5.1.0-704644.exe 详情 86.2MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-View-Client-1.5.0-710491.dmg 详情 10.8MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-personamanagement-5.1.0-704644.exe 详情 15MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-personamanagement-x86_64-5.1.0-704644.exe 详情 20.4MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-ThinApp-Enterprise-4.7.1-677178.exe 详情 51MB View 5.1.1 [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewconnectionserver-x86_64-5.1.1-799444.exe 详情 117.4MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-personamanagement-5.1.1-799444.exe 详情 15MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-personamanagement-x86_64-5.1.1-799444.exe 详情 20.4MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewagent-5.1.1-799444.exe 详情 64.6MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewagent-x86_64-5.1.1-799444.exe 详情 78.7MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclient-5.1.1-799444.exe 详情 30MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclient-x86_64-5.1.1-799444.exe 详情 36.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclientwithlocalmode-5.1.1-799444.exe 详情 79.3MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viewclientwithlocalmode-x86_64-5.1.1-799444.exe 详情 86.2MB vSphere 5.1 相关 [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-VIMSetup-all-5.1.0-799735.iso 详情 3.3GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-VMvisor-Installer-5.1.0-799733.x86_64.iso 详情 300.6MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-ESXi-5.1.0-799733-depot.zip 详情 297.8MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-viclient-all-5.1.0-786111.exe 详情 347.4MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-tools-linux-9.0.0-782409.iso 详情 63.1MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMwareProtect_8.0.1-3965.exe 详情 58.1MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.1.0.5100-799730_OVF10.ova 详情 1.9GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.1.0.5100-799730_OVF10.ovf 详情 9.1KB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.1.0.5100-799730-data.vmdk 详情 8.4MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vCenter-Server-Appliance-5.1.0.5100-799730-system.vmdk 详情 1.9GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vsa-all-5.1.0.0-825285.iso 详情 1.8GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vsa-all-5.1.0.0-825285.zip 详情 1.7GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-VSAClusterService-5.1.0.0-825153-linux.zip 详情 77.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vsaclusterservice-all-5.1.0-825249.exe 详情 76.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vsamanager-all-5.1.0-825249.exe 详情 973.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vsamanager-all-5.1.0-825249.exe 详情 973.9MB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].VMware-vShield-Manager-upgrade-bundle-5.1.0-807847.tar.gz 详情 1.2GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].vSphere_Data_Protection_-_0.5TB.ova 详情 2.6GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].vSphere_Data_Protection_-_1.0TB.ova 详情 2.8GB [服务器和数据中心虚拟化及桌面虚拟化].vSphere_Data_Protection_-_2.0TB.ova 详情 2.9GB 全选 61GB
VMware-viclient-all-6.0.0
VMware-viclient-all-6.0.0 共4个部分，这是第一部分，下载后全部放到一个文件夹中。使用winRAR工具解压
VMware vCenter Server 热迁移虚拟机
VMware vCenter Server 热迁移虚拟机
10X Genomics数据实战：手把手教你用Seurat处理单细胞PBMC数据（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用Seurat处理10X Genomics的单细胞PBMC数据，从数据获取、质控到降维分析和细胞分群的全流程。通过实战代码演示，帮助研究者掌握单细胞RNA测序数据分析的核心技术，提升对细胞异质性的理解。
vmware vcenter server 6.0 安装与数据迁移
vmware vcenter server 安装与数据迁移vcenter server 安装postgresSql 备份与还原导出数据还原数据 vcenter server 安装 网上有很多vcenter server的安装教程，这里不过多叙述，只讲我安装过程中遇到的两个特殊情况，防止后续有人踩坑。 配置系统名称时，填写局域网IP时，一定要插网络并配置好网络，否则按照过程中会报错。 如果报检测内存不足时，可以使用 SKIP_HARDWARE_CHECKS=1 跳过硬件检测，具体操作步骤如下： a、打开安装
FPGA实战：用DDR3和乒乓操作解决视频帧撕裂问题（附Verilog代码）
本文详细介绍了如何利用DDR3内存和乒乓操作架构解决FPGA视频处理中的帧撕裂问题。通过多帧缓存原理、AXI接口配置和自适应乒乓操作设计，有效隔离读写操作，确保视频流稳定传输。文章包含Verilog代码实现和性能优化技巧，适用于工业相机、医疗影像等高速视频处理场景。
Spring Boot 3.5.4 + LangChain4j实战：用Milvus搭建企业级RAG问答系统（附阿里百炼API配置）
本文详细介绍了如何利用Spring Boot 3.5.4、LangChain4j与Milvus构建企业级RAG问答系统。内容涵盖从架构设计、阿里百炼API安全配置、Milvus部署优化，到RAG检索、会话管理等核心实现，并提供了生产级API设计、监控集成及性能优化等实战经验，旨在帮助开发者打造高可用、可维护的Java AI应用。
虚拟机安装vcenter管理vmware esxi6.5
6.5可用以下许可证： VMware vCenter Server 6 Standard ：NG6D0-DRH12-H89G0-7L2ZH-8KK24（系统许可） VMware vCloud Suite 6 Enterprise for vSphere (CPU)：4U4E2-2DJ5N-M84D0-LKAE0-3P8KD（主机许可） 现在vmware esxi6.5中上传一个wi...
脑机接口（BCI）从原理到开发实战 10｜脑控外设：用脑电波控制机械臂/游戏
摘要： 脑机接口（BCI）的“最后一公里”是将分类结果转化为实际动作的关键环节。本文介绍如何通过指令映射、硬件通信和执行反馈实现脑控外设，包括离散/连续控制策略、防抖处理及串口/蓝牙通信方法。通过两个实战案例（运动想象控制机械臂抓取、P300/SSVEP控制游戏）和完整项目（OpenBCI控制小车），演示了从分类标签到设备动作的完整流程，重点涵盖指令生成算法（多数投票）、Python与Arduino的串口通信集成，为BCI系统落地提供实用解决方案。（149字）
How to upgrade vCenter Server Appliance 6.7 to 7.0
VMwarevCenter 7.0has been released for several months now and figured it was about time I upgradedmy home labto the latest version. This post will detail all the steps needed to upgrade vCenter Server Appliance 6.7 to 7.0 without any issues. Getting ...
别再让步进电机‘发烧’了！用FOC闭环驱动实现精准力矩控制（基于P0斩波恒流版）
本文详细介绍了如何利用FOC闭环驱动技术（基于P0斩波恒流版）解决步进电机过热和力矩控制不精准的问题。通过对比传统开环控制的缺陷，展示了FOC在降低温度、提升精度和能效方面的显著优势，并提供了硬件配置、软件实现及性能优化的完整方案。
trae CN 配置ida的mcp教程
本文介绍了在TraeCN中配置IDA Pro MCP服务的完整步骤：1)准备IDA Pro 9.0+和Python 3.11+环境；2)安装MCP服务端并配置插件；3)生成MCP配置文件；4)在TraeCN中添加HTTP类型MCP服务（默认端口13337）；5)测试连接。重点说明了HTTP配置方式的操作流程，包括手动启动服务、正确填写JSON配置等关键环节。
升级至 vCenter Server 6.5 的最佳实践 (2147686)
升级至 vCenter Server 6.5 的最佳实践 (2147686) Last Updated:2017/8/3 Purpose 免责声明：本文为Best practices for upgrading to vCenter Server 6.5 (2147686)的翻译版本。尽管我们会不断努力为本文提供最佳翻译版本，但本地化的内容可能会过时。有关最新内容，请参见英文版本。 ...
钣金设计高薪进阶：从材料工艺到DFMA降本增效全解析
钣金设计是机械制造领域的核心技术之一，它涉及将金属板材通过切割、折弯、焊接等工艺成型为所需零件。其核心原理在于深刻理解材料特性、制造工艺约束与结构力学，以确保设计在功能、成本与可制造性之间取得最佳平衡。这项技术的价值在于，优秀的钣金设计能直接驱动产品降本增效，通过优化材料利用率、简化装配工序和避免设计缺陷，为企业节省大量模具与生产成本。其应用场景广泛，从机箱机柜、汽车部件到电子设备外壳无处不在。本文将聚焦于实现这一价值的关键路径，深入探讨面向制造与装配的设计（DFMA）原则在钣金领域的实战应用，并剖析如何通
升级到vCenter Server 6.5的最佳实践（2147686）
升级到vCenter Server 6.5的最佳实践（2147686） 最近更新时间：6/23/2019分类：最佳做法 1个 订阅 目的 本文提供了vCenter Server 6.5和相关组件的升级前信息。 解析度 警告： 尽管可以使用不同的升级路径，并且可以成功完成升级，但是VMware不建议使用其中的某些拓扑。 如果您的服务分布在多台计算机上，...
使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居火灾报警系统
智能家居火灾报警系统旨在通过烟雾传感器、温度传感器等设备监测家庭环境，一旦检测到异常情况（如烟雾或温度骤升），立即触发警报并采取相应措施。在这个教程中，我们将使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居火灾报警系统，包括数据采集、处理以及响应机制。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
物理服务器windows server 2003迁移到vmware虚拟化平台
近期实施项目，将物理服务器windows server 2003迁移到vmware虚拟化平台，利用vmware vcenter converter 6.1版本成功迁移到vmware esxi7.0平台。vmware vcenter converter 6.2 失败。vmware vcenter converter 5.0 失败。备注：vmware vcenter converter 6.4 失败。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
vcenter6.7升级到vcenter6.7U1，Esxi6.7升级到Esxi6.7U1
1.下载vcenter升级包，格式为：VMware-vCenter-Server-Appliance-6.7.0.20000-10244745-patch-FP.iso，使用原版的VMware vCenter Server 6.7U1进行升级是无法升级的。下载地址：https://my.vmware.com/group/vmware/patch#search2.vcenter升级好以后，再升级底层...
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")
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...
VMware vSphere 6.7特性和认识
介绍 VMware vSphere 6.7是混合云的高效安全平台，通过提供简单高效的管理规模，全面的内置安全性，通用应用程序平台和无缝混合云体验，助力数字化转型。 VMware vSphere 6.7 包含ESXi 6.7 and vCenter Server 6.7。vSphere 6.7专注于简化大规模管理，保护基础架构和工作负载，是应用程序的通用平台，具有嵌入式平台服务控制器的增强链接模式等功能将简单性重带回到vCenter Server体系结构中，对TPM 2.0（Total Productive
VMware vCenter Server6.5升级至6.7
VMware vCenter Server6.5升级至6.7 原创李严省虚实之路2018-09-04 大家使用VMware vCenter Server6.5最不爽的地方是哪里？我想一定是vSphereWeb Client的flash版本，反正超级慢，但html5版本的功能又不全，因此对Web Client又恨又爱。VMware vSphere 6.7u1版本很快就会发布了，其中一个最重要的改进就是html5版本的web client支持全功能了，就是说以后不用再使用flash的...
使用PowerCLI跨vCenter Server迁移虚拟机
由于现有环境使用的vCenter Server为6.7版本，没有跨vCenter迁移的功能，但又有跨vCenter迁移的需求，故借助VMware PowerCLI完成跨vCenter迁移虚拟机，顺便对迁移过程做一个记录。注意：如需要使用VMware PowerCLI需要安装相关的PowerShell模块。
VMware vCenter6.5/6.7（windows版）升级到vcsa7.0完整步骤
自动关闭旧vCenter，并将新VCSA的IP从临时IP更改为旧vCenter的原始IP。：在您的虚拟化平台（如ESXi）中，为Windows版vCenter 6.7的虚拟机。如果严格按照上述步骤操作，遇到的具体报错（如TLS、NTP）也都有明确的解决方案。这是核心阶段，在另一台能访问管理网络的电脑上，使用VCSA 7.0安装程序完成。通过迁移助手建立桥梁，使用临时IP部署新设备，最后通过自动切换实现IP不变。：部署完成后，向导进入第二阶段。镜像，并通过校验和（如SHA256）验证其完整性，避免文件损坏。
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