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我也要
接着，在项目中新建SimpleDLL的类：
关键的一步来了，在SimpleDLL.h中，写：
---------------------------------------------------------------------------------------------------
#pragma once
#
VS2013创建dll动态链接库文件心得
关于创建动态链接库文件，并在程序运行过程中连接调用，我是这么理解的； 首先要生成一个DLL文件和lib文件，才能够供给其他程序动态调用或者静态调用。这篇日志是关于动态调用的； 接下来是总结的一些具体步骤： 1.新建项目，win32，win32项目，输入项目名称，例如：MakeDll。 2.确定，下一步： 3.菜单栏选择项目——添加新项，来创建头文件Make
VS2010 C++生成dll与lib
2、在原有的工程（解决方案）中添加新项目 class __declspec(dllexport) class_name { ......//members }
基于Windows的Fortran90 生成Dll动态链接库给python调用（防踩坑，超细节）
函数的可执行代码位于一个DLL中，该DLL中包含一个或者多个已经被编译，链接并使用它们的进程分开存储的函数，在vs中新建生成动态库的工程，编译成功后，产生一个.lib和一个.dll文件。在vs中新建生成静态库的工程，编译生成成功后，只产生一个.lib文件。动态库的lib：该lib包含了函数所在的DLL文件和文件中函数位置的信息，函数实现代码由运行的时候加载在进程空间中DLL提供，总之，lib是编译的时候用到的，如果完成源代码的编译，只需要lib，如果要使得动态库的程序运行起来，只需要dll。
VS2013 中生成lib和dll库文件
①新建项目-->win32-->win32项目-->输入项目名为DllTest-->选择Dll-->选择空项目-->完成 ②添加头文件和源文件并命名为DllTest.h和DllTest.cpp(方法：分别在头文件和源文件 ：右键---添加---新建项) ③头文件和源文件的定义（这里我们只实现加法运算） // DllTest.h #ifdef DLL_API #else #
vs2010 C++创建和使用动态链接库(dll)
一、用C++创建动态链接库项目： 1、打开Microsoft Visual Studio 2010，选择File->New->Project。 2、在NewProject中选择Installed Templates->Visual C++->Win32。 3、选择Win32 Console Application，设置名称：simpledll，设置解决方案名：zdddll。 4、单
vs2010中C++生成lib和dll文件
在做项目的时候常常会听到同事们说起“库”这个词语，首先我们能想到的就是静态链接库lib和动态链接库dll。 首先我们区分一下lib和dll： 共同点：它们都是共享代码的方式。 不同点： 1、静态链接库lib，lib中的指令都全部被直接包含在最终生成的exe文件中，而动态链接库dll不必被公民信息库在最终的exe文件中，exe文件可以“动态”地引用和卸载dll文件。 2、静态链接库lib，
【通信协议-RTCM】MSM语句(1) - 多信号GNSS观测数据消息格式
注释：RTCM响应消息1020为GLONASS星历信息，暂不介绍，前公司暂未研发RTCM消息类型版本的DR/RTK模块，DR/RTK模块仅NMEA消息类型使用注释：公司使用的多信号语句类型为MSM4&MSM7，也应该是运用最广泛的语句类型，例如本人之前在公司开发的工具全是基于MSM7语句类型来进行的。
【迁移学习综述】
迁移学习的目标是将某个领域或任务上学习到的知识应用到不同的但相关的领域或问题中。迁移学习的研究来源于一个观测：人类可以将以前的学到的知识应用于解决新的问题，更快的解决问题或取得更好的效果。迁移学习被赋予这样一个任务：从以前的任务当中去学习知识（knowledge）或经验，并应用于新的任务当中。换句话说，迁移学习目的是从一个或多个源任务（source tasks）中抽取知识、经验，然后应用于一个目标领域（target domain）当中去。
IBIS模型中的Pullup和Pulldown曲线详解：如何避免信号完整性设计中的常见错误
本文深入解析IBIS模型中Pullup和Pulldown曲线的关键作用，揭示其在信号完整性设计中的黄金法则。通过详细分析曲线特性、常见误区及验证方法，帮助工程师避免设计错误，优化高速PCB设计。文章还展示了曲线数据在动态终端匹配、串扰预测和电源完整性分析中的高级应用，提升设计效率和可靠性。
STM32F4的sct文件理解
原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_898f36590100ya2l.html ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~...
利用易特天下 ipbox&零层壹号 sdwan 组网盒子实现异地组网
一款支持zerotier的异地组网盒子
Mac用户解决WPS中的俄语显示红线问题（WPS添加外语拼写检查）
我所使用的WPS版本：AppleStore 下载的 MacOs版 3.3.0 首先，对于 在访达-应用程序中，找到WPS，右键-点击“显示包内容” 然后按照下图的索引目录（Contents\Resource\office6\dicts\spellcheck），最后进入一个叫“spellcheck”的文件夹 最后将下载好的字典包（例如上图中的 en_US就代表美式英语；ru_RU就代表俄语） 关于字典包资源下载，我在网上找到一个Google云盘，里面包含了法语，德语，西语，意大利语，葡萄牙.
Matterport3D数据集介绍与下载（全网最详细）
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zemax 如何编译用户自定义DLL（含VS下载教程）
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文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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")
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
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