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电子工程师必看：2024年IPC-A-610J和J-STD-001J新标准到底更新了啥？
本文深入解析2024年IPC-A-610J和J-STD-001J新标准的核心更新，重点关注电子制造领域的验收标准与工艺参数变化。新版标准强化了高密度组装和微焊接工艺的规范，包括焊料润湿角调整、BGA空洞率严格化等关键变更，为电子工程师提供实用指南。同时关联IPC-7711/21D和IPC-2221C的配套更新，助力企业快速适应新标准要求。
解决Ubuntu ssh 登录慢问题
如果在Ubuntu 中 ssh 登录非常缓慢，输入用户名后要等好一阵先出现提示输入密码, 这是Ubuntu默认开启了 SSH 的 DNS反解析造成的原因，只要将此选项关闭, 重新启动sshd后反应非常快。vi /etc/ssh/sshd_config在最后添加下面一行,关闭 SSH 的 DNS 反解析:UseDNS no 重启sshd # /etc/init.d/sshd rest
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
ubuntu18.04安装后的登陆问题、卡顿问题及基本环境配置
ubuntu18.04安装教程及基本环境配置 文章目录ubuntu18.04安装教程及基本环境配置1. ubuntu18.04循环登录、卡在开机界面、无法进入图像界面2. 安装显卡驱动3. 确定tensorflow-gpu版本与CUDA和cuDNN版本对应关系4. Ubuntu卸载原有的cuda和cudnn5. 安装CUDA9.06. cudnn的安装7. 安装anaconda38. 使用anaconda安装tensorflow 1. ubuntu18.04循环登录、卡在开机界面、无法进入图像界面 u
CAPL基础篇-----CAPL中如何发送自定义报文
CANOE CAPL CAN消息发送
温度实时检测预警系统（STC89C51RC+DS18B20）
温度实时检测预警系统
ubuntu客户端登陆慢的问题解决
公司新装了一台ubuntu（OS版本：16.04）机器，当做服务器，用secureCRT登陆非常慢，要十几秒，实在受不了。在网上找答案汇总了下答案，简单汇总一下，提到改的地方有两处（下面的1和2），我就都改了，重启之后文件果然解决了。我的操作如下： 1. 以下操作都在root账号下进行，如果没有root账号，有允许sudo操作的账号也可以。 2. vi /etc/ssh/sshd_config
Python中的字典(Dictionary)学习
上一章节，我们学习了列表（List） 和 元组（tuple） 来表示有序集合。而我们在讲列表（list）的时候，我们用了列表（list） 来存储用户的姓名。那么如果我们为了方便联系这些童鞋，要把电话号码也添加进去，该怎么做呢？但是这样很不方便，我们把电话号码记录下来，就是为了有什么事能及时联系上这些童鞋。如果用列表来存储这些，列表越长，我们查找起来耗时就越长。
Ubuntu18.04 SSH密钥登陆 禁用密码登陆
SSH密钥简介： 出于安全性，防止服务器被暴力破解。我们可以选择SSH密钥登陆。 SSH密钥由一个公钥和一个私钥组成一对。公钥安装在服务器上，可以理解成一把锁，私钥安装在客户机上，相当于一把钥匙。 以前，我们输入的密码相当于那把钥匙，但是，很多人为了方便，把密码设置的极为简单(16位以下的密码都是简单密码，字典破解只需要几天时间。)有些人防护意识比较强，设置20-30位密码，但是记忆难度很大...
YOLOv改进 | YOLOv11添加WTConv小波卷积，能够更有效地捕捉局部和全局特征
在计算机视觉目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借“单阶段检测”的高效性（一次前向传播同时完成目标定位与分类），已成为工业界与学术界的主流选择。从YOLOv1到YOLOv11，算法持续迭代优化，在速度与精度之间寻求平衡，广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业质检等场景。为解决上述问题，本文提出一种基于，将输入特征图分解为不同频率的子带（低频全局信息与高频局部细节），并分别通过卷积操作提取局部与全局特征，最后融合多尺度特征，从而更有效地捕捉目标的局部细节与全局结构。
AI编码规则：从提示工程到自动化，提升大模型生成代码质量
在软件工程领域，代码质量是保障软件可维护性、安全性和团队协作效率的核心。其背后遵循着从基础语法规范到架构设计原则的一系列工程实践。随着大语言模型（LLM）在代码生成任务中的广泛应用，如何确保AI生成的代码符合这些工程标准，成为一个关键的技术挑战。这涉及到将人类工程师积累的最佳实践，转化为机器可理解、可执行的明确约束。通过系统化的**编码规则**定义与集成，例如构建涵盖安全、风格、架构的多层次规则集，并将其融入**提示工程**或自动化工作流，可以显著引导AI产出更健壮、规范的代码。这种方法的价值在于，它能将模
ubuntu 打开ssh登陆_详解Ubuntu下ssh服务的安装与登陆（ssh远程登陆）
Ubuntu默认并没有安装ssh服务，如果通过ssh远程连接到Ubuntu，需要自己手动安装ssh-server。判断是否安装ssh服务，可以通过如下命令进行：ps -e|grep ssh输出如下：zht@zht-Ubuntu:~$ ps -e|grep ssh2151 ? 00:00:00 ssh-agent5313 ? 00:00:00 sshdssh-agent表示ssh-cli...
用 Custom Entity 打造 RAP Value Help：从能跑到好用的深度踩坑笔记
本文介绍了在RAP项目中实现Value Help（Fiori输入帮助）的完整流程。通过Custom Entity方式，开发者可以灵活构建不依赖数据库实体的值帮助功能，但需手动实现CDS原本提供的过滤、排序、分页等能力。文章以一个典型场景为例，详细说明了如何为Partner维护界面的City字段创建可搜索的值帮助，包括创建查询实现类、绑定CDS Custom Entity、服务发布等关键步骤，并特别指出了处理排序分页请求等常见问题。最后强调在ABAP Cloud环境下需要自行实现查询能力，而非依赖传统工具类。
ubuntu重复循环登陆
问题描述：在ubuntu的登陆器上输入密码后，屏幕闪过，然后又重新回复到刚才的输入密码界面，如此反复。 一.环境变量原因 1.在登录界面按下ctrl+alt+F1进入命令行模式 2.输入你的用户名，然后输入密码登录 3.然后输入: $ /usr/bin/sudo /usr/bin/vi /etc/enviroment ( $ sudo vi /etc/environmen
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
ubuntu系统安装及远程免密登陆实现
最近由于教研室项目需求和个人学习需要，需要一台linux主机来进行实验，所以找到了上届学长留下的废弃主机，装上ubuntu系统进行，并且实现远程登陆。第一次发帖，记录一下安装中遇到的问题以及解决方法，供大家参考。
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
ubuntu18.04系统下使用锐捷校园网两种方法：锐捷客户端登陆和Mentohust登陆方法
ubuntu18.04系统下使用锐捷校园网两种方法：锐捷客户端登陆和Mentohust登陆方法 这是我的第一篇博客，记录一下自己在平时学习中遇到的问题，分享给大家自己学习中遇到的一些坑，同时给出摸索之后得到的安装方法和步骤，如果有错误不当的地方，希望得到大家的批评指正。 Linux系统使用校园网的方法不同于Windows系统，一般Windows下我们只要安装相应的锐捷客户端就可以使用校园网账号密码...
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")
ubuntu 打开ssh登陆_Ubuntu下开启root登陆--并开启SSH登录验证
Ubuntu下开启root登陆亲手安装过Ubuntu的童鞋都知道，默认安装只会添加一个普通用户名和密码，而超级用户权限则是利用sudo命令来执行。在Ubuntu下使用root登陆或者在shell中用su命令切换到root时会提示错误“认证失败”。因为在安装过程中就没有启用root，也没有给它分配口令。乌帮图用过的其他Linux发行版像Fedora、Mandriva等一般在安装过程中会要求设定roo...
AWS EC2 ubuntu 使用密码登陆
第五步： 进入/etc/ssh/sshd_config.d目录，目录下会有一个*-settings.conf的文件。PermitRootLogin和PasswordAuthentication 修改为yes。编辑这个文件，内容改为 PasswordAuthentication yes。第三步：为root用户或者其它用户配置密码 passwd user。第四步：修改 /etc/ssh/sshd_config。第一步：先以ubuntu用户登陆 EC2。第六步：重启ssh服务。第七步：验证密码登陆。
ubuntu server用户必须本地登录后才能远程ssh登陆
给家里闲置的笔记本装了个ubuntu server扔在家里跑点小任务,设置了证书的ssh登陆,无意中重启的时候发现必须要先将本地的用户登陆后才能ssh远程登陆该用户,否则一直提醒publickey无效.以为是sshd服务没启动,排查后发现开机已经启动了sshd服务.查看/var/log/auth.log发现是登陆被down掉.设置tty自动登陆该用户也无解,必须先登陆该用户才...
输入正确的密码，依然无法登陆ubuntu系统
这个问题一直困扰我好几天，网上也找到好几天，今天终于找到终极解决方案了。 问题：进入ubuntu登陆界面，输入正确的登陆密码，屏幕闪一下，又回到登陆界面，无法登陆到系统 解决方法： 按--键，通过console进入系统，删除home目录下的.Xauthor*文件： root@kevin:/home# find -name .Xauthor* ./kevin/.Xauthority-c .
ubuntu命令行登陆校园网
链接: link.
ubuntu之ssh登陆认证慢的解决办法(转)
http://www.cnblogs.com/whhacker/archive/2009/08/16/1547499.html 步骤一 关闭ssh的gssapi认证 vi /etc/ssh/ssh_config 注释掉如下两行 GSSAPIAuthenticationyes GSSAPIDelegateCredentialsno 步骤二 关闭ssh的...
Linux：Ubuntu实现远程登陆
Linux
Ubuntu中的密钥环密码与登陆密码不同
Ubuntu装完，想修改密码，于是在右上角的用户处更改了密码，但是重新登陆后提示：您用的登陆密码与密钥环中的密码不同，请输入密钥环密码。我还有设其它密码吗？于是我用了旧密码输入，解锁了密钥环，但是我想去掉这个提醒。 原理：某些应用程序，比如一个获取邮件的程序，他会保存你的登录密码到密钥环中，下次使用时直接访问密钥环来获取密码，而密钥环中的密码都是明文保存的，所以，系统默认的密钥环是加密的，密码为登录密码，这样一来，如果有程序需要访问密钥环就必须提供密码才可以。 这样说来，密钥环的初始密码
Ubuntu 反复登陆解决
问题描述 近期在Ubuntu上遇到了一个问题，就是在登陆界面输入密码并回车之后，屏幕闪一下（有时会有多行命令行）然后又重新回到输入密码的界面。 其他解决方案 这种情况出现的原因有很多种，包括权限问题之类的。在下面贴出一些网友的解答。 修改profile文件：https://blog.csdn.net/mm_bit/article/details/48056157 修改.Xauthority...
Ubuntu Docker Desktop 无法登陆、登陆卡住
Ubuntu Docker Desktop 无法登陆、登陆卡住
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