解决“鼠标关机后仍然发光”的方法

Ubuntu下OpenOCD+GDB的安装、编译及使用 目标开发板(芯片):stm32mp157aaa 仿真器:ST-Link 操作系统:Ubuntu 18.04 调试软件:OpenOCD OpenOCD的安装 首先下载OpenOCD有多种方式,可以GitHub上下载,目录下打开终端,输入 git clone git://git.code.sf.net/p/openocd/code openocd 下载完整的OpenOCD的文件夹。进入到OpenOCD的目录下,开始安装。 接着,OpenOCD适用于微处理器的debug和烧写,需要下载相关库 sud 阅读详情

解决“鼠标关机后仍然发光”的方法  

       现在朋友们用的鼠标大多数都是光电鼠了,但是大家注意到这样一个现象没有呢?就是在正常关机以后鼠标仍然在继续发光而不会灭,为什么呢??如何才能解决这样的问题呢??下面就介绍一下“让鼠标在关机以后不再发光”的一个小技巧。

∷解决方法∷

主板的键鼠开机功能是造成鼠标在关机后仍然发光的最普遍的原因。主板的BIOS中一般都提供了对键鼠开机功能的设定,大家可以进入BIOS主菜单的 “Power Management Setup”页面找到“S3 KB Wake-Up Function”或者是含义相近的选项,将其设置为“Disable”,关闭主板对键鼠的+5VSB供电,PS/2光电鼠在关机之后自然就不会亮了。另外,有些USB光电鼠标也会在关机后继续发光,解决的方法基本和PS/2相似,进入BIOS主菜单的“Power Management Setup”页面,将“USB Wake-Up From S3 ”或者是含义相似的选项设置为“Disable”就可以了.

封装POD与PinMap文件总结学习-20250516 芯片封装外形图(POD)和PinMap是芯片设计和制造中的关键文档。POD详细描述了芯片的物理尺寸、引脚布局和封装类型,而PinMap则提供了芯片封装上各个引脚的位置、名称和功能的详细信息。这些文档在芯片设计、制造和应用过程中起到“地图”的作用,帮助设计人员理解芯片的物理和电气特性。在PCB设计中,POD用于确定socket的footprint和pogo的选型,而PinMap则用于器件的合理布局和布线。这些信息对于确保芯片的正确安装和功能至关重要。 阅读详情

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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. 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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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