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我也要
打开Notepad++软件，看图，现在是默认的样式。灰白边栏和白色背景。
点击菜单栏设置——选择【语言格式设置】，将弹出设置弹框。
要看一下，选择的主题，是否对应上了图片中的主题。确认一样后，点击背景色（方框）——然后点击More Colors
在弹出的颜色框中，分别设置色调80，饱和度97，亮度205，并添加至自定义颜色。
设置好背景色好，并没有立马生效，是因为我没还没有设置让软件，使用全局背景色，所以一定要勾选【使用全局背景色】。
之所以要选择【使用全局背景色】是因为我们设置的这个背景色，是针对全局的，默认情况下Notepad++是分开设置的，每一项都有对应的设置。
AR Tag 与 ROS：从基础部署到机器人视觉定位实战
本文详细介绍了AR Tag技术在ROS环境下的部署与应用，涵盖从基础原理到机器人视觉定位的实战技巧。通过分析AR Tag的特征提取、位姿解算等核心技术，结合ROS工具包`ar_track_alvar`的配置优化，帮助开发者实现高精度的视觉定位系统。文章还分享了深度相机配置、坐标转换及性能优化等实用经验，适用于仓储机器人、物流分拣等场景。
NotePad修改背景
由于最近在用VScode写markdown笔记,而gitee可以实现代码管理和在手机网页端查看.于是就想用gitee管理笔记,并且实现本地和远程仓库的文件同步.结合诸位大佬的的经验实现了功能,在用虚拟机配置一遍同时记录过程加强记忆.本文有两个软件的详细安装方法以及仓库同步的方法.更新日期：20221215。
MPU6050运动中断唤醒STM32低功耗休眠模式实战
本文详细介绍了如何使用MPU6050运动中断唤醒STM32低功耗休眠模式的实战方案。通过配置MPU6050的运动检测中断作为STM32的唤醒源，实现设备在静止时进入低功耗Stop模式，运动时快速唤醒，大幅延长电池续航。涵盖硬件连接、软件配置、参数调试等关键步骤，并提供实际应用案例和优化建议。
notepad++修改背景色和选中字体颜色
【样式Globaloverride】：这个选项荐下的就是文本的背景色和文本的字体颜色。“前景色”就是字体颜色，“背景色”就是背景颜色，记得勾选上“使用全局前景色”、“使用全局背景色”，这样能直接在修改的时候就看到修改效果。【样式Current line background】：选中“Current line background”，修改的是光标所在行的背景色。设置->语言格式设置->语言（Global Styles）->选择语言->选择样式->调整好前景色和背景色->保存并关闭。1、修改光标行的背景色。
ADS中HB仿真自动优化报错问题解决心得
在ADS HB仿真中自动优化出现报错被强制暂停，解决方法如下
ADI DSP开发环境(CCES)下的程序烧录问题(以ADSP-SC589为例)
在CCES环境下将程序烧录到flash主要有两种方式。首先在对项目编译产生文件的属性设置为Release。 在编译完成后，找到每个CORE单独生成的DXE文件： 文件通常位于项目目录下每个core的Release文件中。安装SC589评估板的驱动（ADSP-SC5xx_EZ-KIT_Lite-Rel2.0.0.exe）后，在安装目录下可以找到SPI FLASH芯片的驱动程序(sc589_w25q128fv_dpia_Core1.dxe)： 把文件copy到CCES 的目录下由于SC58x处理器的特殊性
notepad++设置背景颜色为豆沙绿
第三步：设置“色调，饱和度，亮度，红，绿，蓝”——点击“添加到自定义颜色(A)”——选择“自定义颜色”——点击“确定”。第二步：单机“背景色”——选择“More Colours”。第四步：选中“使用全局背景色”——单机“保存并关闭”。第五步：Reach your goals！第一步：选择“设置”——“语言格式设置”。
空频、空时、空域、时域、频域抗干扰介绍
1、时域抗干扰：对时间域序列进行滤波，滤波系数h(n)，采样序列不断进行输入与滤波系数卷积计算，得到响应输出；例如常用的FIR和IIR滤波器。 对于多窄带干扰噪声源和连续波干扰源有较好的处理效果，还可以解决多径问题； 可以通过在接收机前端处理中增加一个嵌入式块实现； 2、频域抗干扰：接收机不容易受到相对于接收机频带以外的强功率干扰； 通常为带通滤波和阻带滤波， 适用于窄带干扰噪声源，连续波干扰源以及较强的频带外干扰噪声源， 3、空域抗干扰：通过多个自适应天线按照特定组合成天线阵列，波束成形，针对
Notepad++中颜色属性设置
基本属性 Indent guideline style 缩进参考线的颜色 Brace highlight style 鼠标指针在框架左右时框架的颜色（如css中{} js中的（）） Bad brace color 错误的框架的颜色（如js中{}里面有错误，这个{}的颜色） Current line background colour 鼠标指向的当前行的背景颜色 Selected tex...
《open3D+pyqt》点云读取、显示与保存
《open3D+pyqt》第一章：点云读取与显示一、效果展示二、环境配置三、代码3.1 qt designer设置3.2 生成ui，qrc的py文件3.3 py文件代码 一、效果展示 二、环境配置 环境配置：Anconda+pycharm+pyqt+open3d+pyqtgraph 显示界面：这里选择pyqtgraph 参考网上教程 三、代码 3.1 qt designer设置 界面布局参照《PCL+QT》教程，界面设置：布局如下： 布局参数参考： 3.2 生成ui，qrc的py文件 3.3 py
linux驱动由浅入深系列：块设备驱动之一（高通eMMC分区实例）
linux驱动由浅入深系列：块设备驱动之一（高通eMMC分区实例）linux驱动由浅入深系列：块设备驱动之二（块设备驱动结构分析）块设备驱动的模型还是基本基于字符设备驱动的，可以简单理解为块设备仅仅增加了操作缓冲区，对用户请求顺序进行队列重拍等等。字符设备驱动的相关分析可以查看本博客相关的博文。 按照本博客的行文习惯，在具体分析块设备驱动代码之前，我们会从整体上了解一下研究对象的特征，以及用户空间...
【护眼色设置】Adobe Acrobat DC / Notepad++ 背景颜色设青苹果绿
Acrobat DC可将纸质图片、文字迅速转化成PDF或文档格式，比如人们通过手机拍照，可让纸质版文字转化成电子版，用户可直接对文档进行修改。Notepad++是Windows操作系统下的一套文本编辑器(软件版权许可证: GPL)，有完整的中文化接口及支持多国语言编写的功能(UTF8技术)。其功能比 Windows 中的 Notepad(记事本)强大，除了可以用来制作一般的纯文字说明文件，也十分适合编写计算机程序代码。
FFMPEG音视频开发: Linux下采集音频(alsa-lib库)、视频(V4L2框架)数据编码并实时推流到RTMP流媒体服务器，达到直播功能(推流)
一、环境介绍 操作系统: VM虚拟机运行的ubuntu18.04 FFMPEG版本: 4.4.2 摄像头： 罗技USB摄像头、电脑自带摄像头 声卡：电脑自带声卡 二、FFMPEG、X264的安装 参考这里:FFMPEG开发: Linux下采集摄像头数据录制成MP4视频保存到本: 地https://blog.youkuaiyun.com/xiaolong1126626497/article/d...
Notepad++背景色修改
Notepad++背景色修改 notepad背景色默认白色，晚上可能有损视力，所以就需要修改背景色。 修改过程 1.打开工具栏的“设置”，点击“语言格式设置”。 2.在“选择主题”一栏中选择： 注： 1.Default(Stylers.xml) 2.Bespin 3.Black board 4.Choco 5.DansLeRuSH-Dark 6.Hello Kitty 7.HotFudgeSundae 8.khaki 9.Mono bIndustrial 10.Monokai 11.MossyLawn
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
NotePad++ 切换主题和背景
一直困扰NotePad++怎么找不到换背景或主题的,即使我修改了windows的窗口的颜色,可NotePad++的颜色依然没有变化。默认的白色刺眼,对眼睛也不太好。于是我把NotePad++的功能都点了一遍,也发现了换主题和背景的选项。NotePad++的默认主题和背景下面开始设置了 : 点击设置 → 语言格式设置会看到这个界面这里可以选择你想要的主题还发现了一个假主题,Hello Kitty主
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")
SAP ABAP编辑器核心操作指南：从创建、保存到激活与模式切换
在软件开发领域，集成开发环境（IDE）是程序员的核心工具，它通过提供代码编辑、语法高亮、编译调试等功能，将抽象逻辑转化为可运行的程序。其工作原理在于将源代码转化为机器可执行的指令，并管理开发对象的生命周期。掌握IDE的高效使用，对于提升开发效率、保障代码质量具有关键的技术价值，尤其在大型企业级应用开发中，如SAP ERP系统的ABAP开发。ABAP编辑器作为SAP GUI中深度集成的开发工具，其核心操作流程——包括代码的创建、编辑、保存与激活——是每位ABAP开发者必须熟练掌握的基础。理解并正确执行“保存”
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
修改notepad++的主题（背景色、前景色、字体等）
在设置-语言格式设置中打开设置的界面：
【notepad++】如何设置notepad++背景颜色？
例如选择护眼色---80，97，205；设置--语言格式设置。
关于Notepad++设置全局背景色
文本工具
使用notepad++设置背景颜
具体图解说明如下： 勾选前景色和背景色的单选框，这样前景色背景色已经发生改变了哟，下面再修改下选中行的背景色吧，你懂的 点击背景色右边的颜色，会出现一个小弹框，然后点击More Colors.... 在弹出的颜色框中，分别设置色调80，饱和度97，亮度200，并添加至自定义颜色，选中刚才自定义的颜色后点击添加到自定义颜色 之所...
Notepad++设置背景（护眼）、主题
** 设置Notepad++的背景色、字体色 ** 默认是白色背景+黑色字体+其他类型识别颜色 设置成 黑色背景+灰色字体+其他类型识别颜色 方式1：打开文件方式，打开stylers.xml文件，修改文件内容，notepad也可打开、编辑这个文件,细节可参考https://blog.youkuaiyun.com/onceing/article/details/51554399 方式2：设置–语言格式设置 便可以对自已想要的颜色进行选择 主题只是一种颜色的主题 实际上应该选择的是色彩样式中的背景色和前景色 以上只是简
notepad++背景护眼色设置
1、首先notepad++是一款不错的编辑软件。 2、用电脑比较多，而且有强迫症，必须把背景设置为护眼色使用起来才顺眼，所以就···。 3、打开notepad++的“设置”——“语言格式设置”。 4、在“语言格式设置”对话框中设置背景色。当然这个对话框中有很多其他的选项，可以自行研究，找到适合自己的方案。这里我就直接设置背景色了。 5、点击“背景色”，会弹出“颜色”对话框，就可以选...
设置notepad++背景护眼色
1、首先notepad++是一款不错的免费编辑软件。2、打开notepad++的“设置”——“语言格式设置”。 图1 3.在“语言格式设置”对话框中设置背景色。这个对话框中有很多其他的选项，找到适合自己的方案。前景色指的是字体的颜色，背景色指的是文本编辑器的背景色。 图2 4.点击上图“背景色”，选择“More Colours…”，那我就直接设置护眼色了，看下图3： 图3 5.色...
notepad背景护眼模式设置
notepad默认是白底黑字，查看大量日志文件，这种模式有点费眼，强迫症的我就将其设置为护眼模式了。 1、设置 --> 语言格式设置 2、点击“背景色”，自行定义颜色 3、色调84、饱和度91、亮度205，添加自定义颜色，使用。效果如下： ...
notepad++ verilog代码 护眼色等其它参数设置
目的： 有的时候在其它电脑上干活的时候，在自己电脑配置的不能用，所以需要在其它电脑上手动配置一下方便一些。做个记录，下次再次调整的时候更快。其余冲突的随便改（一遍就是shifl + Alt + ctrl + 其它的字符或者F1 之类的）原因： 白色的notepad++ 时间长了眼睛会特别累，需要换护眼色保护眼睛。3 调整Verilog 字体其它颜色（为了好用，微调一下）3-2 背景色是护眼的时候，这个数字颜色需要调整深一点。其它的默认是对的，不过也可以核对一下，具体有下面几个。
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