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我也要
根据网上教程安装好虚拟机和ubuntu后，自己电脑有网，但是虚拟机没网…
1.点击虚拟机（M）->设置（S）
2.根据如图设置（把仅主机模式改为NAT模式）
3.重启一下虚拟机（restart），在输入 ping www.baidu.com, 出现下图所示，代表有网了~~~sker~
1.点击虚拟机（M）->设置（S）
2.步骤如图所示
3.重启，在终端输入 ping www.baidu.com, 出现下图所示，代表有网~
配置完后，发现想新安装一个软件，网速太慢，所以摸索了一下发现：
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使用STM32对航模遥控器的PPM信号进行解析
虚拟机中ubuntu系统无法正常连接网络
网络连接标志不见，或者链接状态无，或者如下图 解决办法：桥连接模式 桥连接模式就是直接使用物理主机的网络 假设物理主机在局域网中，IP地址为192.168.20.24/24，因此网段为192.168.20.0 使用桥接连接模式：从局域网中分配一个空间的IP地址，例如192.168.20.25 物理主机和虚拟机处于同一个网段，可以认为主机与虚拟机的地位相同。 局域网内的其他主机可以直接与虚拟机通信。 这种虚拟机占用了局域网的IP，如果局域网内主机较多的时候，不推荐。 第一步 第二步 第三步 第四步
从触觉到视觉：GelSight传感器的工作原理与实战应用指南
本文深入解析了GelSight光学触觉传感器的核心工作原理，它通过将物理接触转化为视觉图像，为机器人提供了高精度的触觉感知。文章详细介绍了其在工业微观缺陷检测、机器人灵巧操作等领域的实战应用，并提供了从系统搭建到算法开发的完整指南，帮助工程师将这一前沿技术落地于实际项目。
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这是通过命令行方式重启网络最简单的方法。它相当于是通过图形化界面重启网络（重启 Network-Manager 服务）。还是没有ip，使用sudo dhclient ens33命令动态分配IP。删除旧有的网络配置，重新让networkmanager自动配置文件。针对不同Linux系统，网络服务名称不一样，我的是下面这个成功解决。Ifconfig -a有ens33网卡但没有ip地址。方法2：network manager 服务。方法3：ifconfig查看（万能方法）.：打开终端，依次输入命令。
白话详细解读（七）----- CBAM：Convolutional Block Attention Module
一、CBAM简介 论文链接：https://x.sci-hub.org.cn/scholar?hl=zh-TW&as_sdt=0%2C5&q=CBAM%3A+Convolutional+Block+Attention+Module&btnG=&oq=CB CBAM这篇论文是在2018年提出的，自提出之后，已经被引用上千次，可见其影响力。CBAM是一种专门为了卷积神经网络而设计的注意力模块，传统的卷积存在只关注局部信息，而往往忽略全局信息的弊端，以3*3卷积为例，滤波器有9个
YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
为了弥补现有 IoU 损失在不同检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题，·Inner-IoU·通过引入比例因子 “ratio” 来控制辅助边界框的尺度大小，利用不同尺度的辅助边界框来计算损失，从而加速边界框回归过程。
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LPDDR6 Efficiency Mode 技术探讨
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linux（ubuntu）无法连接网络
首先查看ifconfig,查看网卡信息 方法一 1、示例：编辑网卡文件 默认配置显示 2、这里有两种配置方式，选择一种即可：1、配置静态IP 2、配置动态IP ； enp2s0为自己的网卡 3、尝试静态IP、动态IP设置，最后都需要重启网卡和重启电脑。 方法二 如果上面的方法还是无法解决问题，尝试方法二1、先查看网卡信息 2、查看网卡型号和网卡驱动型号是否一致 #查看网卡型号 命令：lspci | grep net ，型号8168 3、查看网卡驱动型号：ethtool -i enp
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多图详解VSCode搭建Python开发环境
本文通过多图的方式详细介绍了VSCode搭建Python开发环境，希望能对学习Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. VSCode的介绍和安装 2. 安装插件 2.1 安装中文插件 2.2 安装Python插件 2.3 安装远程插件 3. 远程连接服务器 3.1 配置ssh 3.2 运行代码 3.3 调试代码
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
VMware Workstation Pro虚拟机linux Ubuntu系统没网解决方法
摘要：解决VMware Ubuntu虚拟机无网络问题 通过切换VMware Workstation Pro的网络模式可修复Ubuntu系统无网络问题。在虚拟机设置中检查网络适配器连接状态，若为桥接模式则改为NAT模式，反之则切换为桥接后重新启用NAT模式（模拟网线重插）。此方法适用于因网络配置异常导致的连接故障。
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一.Linux学习心得(Linux环境搭建-ubuntu16.04)
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Linux系统编程学习常见问题（一）：VMware虚拟机下Ubuntu18.04突然上不了网的问题解决方案
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NUC972---虚拟机的安装过程
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mac pro M1(ARM)安装：ubuntu虚拟机禁用内核更新｜解决apt指令自动更新内核导致软件无法启动问题
之前讲解了如何在mac for m1环境下安装ubuntu虚拟机，但是有同学反馈在ubuntu虚拟机中安装docker容器，如tomcat,mysql容器时，使用apt指令，重启后无法启动虚拟机
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记录一个软件实施交付转运维学习的第一天：安装VM虚拟机与Ubuntu系统
打开VMware，点击“创建新的虚拟机”——选择“典型”模式——选中刚下载的ISO镜像——设置用户名密码（没搞清楚这个用户名密码是干嘛的好像后续运行的时候也没什么障碍）——分配磁盘空间（我给了200G，勾选“将虚拟磁盘存储为单个文件”）——点击完成。本来我以为我已经安装完成了，去找我之前一起做过项目的朋友咨询一下，系统初始化需要做什么的，结果他远程过来一看，说你这个系统还没装完，因为没装VMware Tools，打开VM虚拟机——点击“编辑”——选择“虚拟网络编辑器”，进行网络配置。也就是肉眼能看见的“
虚拟机重装（VirtualBox+Ubuntu23.04）
虚拟机安装、软件安装、硬盘挂载
小白安装ubuntu desktop是否需要断网安装
作为刚刚开始学习的小白在安装系统时总会遇到各种各样的问题，同为小白的我在安装Ubuntu时就在到底要不要断网之间犹豫，今天我分享的是ubuntu安装时断网和联网两种情况，如有错误请手下留情。
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