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我也要
OIM 11gR1和R2中关于Role有两点小区别。
1.如下图：
《R1的Role定义》
《R2的Role定义界面》
可以看到在R2的Role定义里面多了一个Organization Tab。这个Tab的作用是：
当assign用户到Role的时候，如果用户所属的Org不在Role定义的Org范围内，assign会不成功。
2. 当Role和Access Policy关联以后，在R1里面会自动立即provision对应的resources，但是在R2里面会需要调用Evaluate User Policies这个schedule job
ANSYS 2024R2安装避坑指南：系统准备、服务配置与多版本共存实战
ANSYS作为工业级多物理场仿真平台，其安装远非普通软件的‘下一步’操作——本质是涉及Windows服务机制、许可证验证逻辑、环境变量隔离与GPU驱动兼容性的系统工程。理解ANSYS License Manager服务注册原理、FlexNet许可框架工作机制，是解决‘Workbench卡初始化’‘License不可用’等高频问题的技术前提；掌握路径规范、端口规划、本地管理员账户策略和防火墙白名单配置，则直接决定仿真环境的稳定性与可复现性。本文聚焦ANSYS 2024R2在高校实验室、企业CAE团队及认证备考
ANSYS入门例程笔记
瞎看胡写，做个笔记
ansys2021r1和2024r1中存在区别，前者在模态里面的“分析设置”里面没有“按需扩展选项”，不知道什么原因，大家有知道的吗？
ansys2021r1和2024r1中存在区别，前者在模态里面的“分析设置”里面没有“按需扩展选项”，不知道什么原因，大家有知道的吗？
ANSYS Electronics Suite 2021 R2
ANSYS Inc. 宣布推出 2021 R1 版 ANSYS Electronics Suite 电子和电磁仿真软件解决方案。 ANSYS Electronics Desktop 是一个综合平台，使电气工程师能够设计和仿真各种电气、电子和电磁元件、设备和系统。它是一个统一的界面，用于创建和分析电磁 (EM)、热和电路设计。 工程师可以使用电气 CAD (ECAD) 和机械 CAD (MCAD) 工作流程访问黄金标准工具，例如 ANSYS HFSS、ANSYS Maxwell、ANSYS Q3D Extr.
ANSYS EM教程.rar
该资源为ANSYS EM的基础教程讲义，主要的内容是关于如何设计滤波器。
ANSYS 19.2
ANSYS 19.2。 最新版ANSYS软件，完整和谐版，为了互相分享资源，希望多多支持。 ANSYS
ANSYS2024R2学习笔记——个人版教程
点击“网格”，点击“更新”，点击“尺寸调整”，网格分辨率是指网格的密度，即网格单元的大小和数量。若要选用已有的材料，例如点击“一般材料”，在下方的“概要”里选择想要添加的材料，例如“不锈钢”，点击对应材料后面的“+”，添加成功后会有类似书一样的标志。如果是装配体的话，要点击“连接”，将系统给定的接触删除，添加其他接触，如选择“绑定”/“键合”，将受力对象选为目标，将施力对象选为接触，点击应用。如果要让导出的数据包含坐标信息，则可以点击“文件”，选择下方的“选项”，选择“导出”，选择“包含节点位置”
Ansys.Products.2021.R2.Win64-SSQ.torrent
Ansys.Products.2021.R2.Win64-SSQ，2021年最新版本，改进了什么，参考官网，迅雷可以离线下载，没下载试验，需要的自己试试。
11g R1 & R2新特性介绍(针对DBA和开发者)
首先我要说明：本文主要目的是帮助初级和中级水平的Oracle专业人士了解Oracle系统及更好地优化它。后面的章节里也介绍了不少专家主题，但首要的任务却是协助那些被性能问题折磨得很沮丧的专业人士，他们正寻求着改善数据库性能的简单诀窍。本书的目标很单纯：提供一个装满此类诀窍的弹药库，在各种不同的情况下您都可以运用它来使系统快起来。 自本书的9i版始，第1章成了讲述新特性的一章(介绍很多调优
Unable to negotiate with XXXX port 22: no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss
打开ssh_config此文件，滑动到最下面，新增自己git主机地址（这里我直接默认*）执行命令 git clone git@xxxxxxxxxxxxx.git。代码仓库已经添加了ssh公钥之后，克隆代码到本地时就报了这个问题。首先是找到git安装目录（根据自己安装时选项，找到这个目录）再进入ssh目录，找到 ssh_config 配置文件。配置完成后，保存配置文件后再次去clone代码。直接复制下面这一段到文件中最底部位置即可。然后进入 etc目录，找到ssh目录。终于可以克隆下来了。
SQL注入-靶场通关 Less 1-21
打开Burp工具--打开内嵌浏览器--进入靶场第六关--打开拦截--输入?id=1'，如果是正确的，说明不存在注入点，如果错误，说明存在注入点，这里是错误的，需要加上注释--+，在回车看结果是正确的，说明找到了注入点。工具，打开内嵌浏览器，打开拦截，输入http://127.0.0.1/sqli-labs-master/Less-9，然后发送到。id=1'--+，后面都注释了，单引号不闭合，报错说明是数字型SQL注入。设置休眠时间为10s，如果执行SQL语句就会加载，说明正确，存在注入点。
ansys 2020r2 中文_ANSYS各版本安装包及安装教程
CAE交流之家，您身边的仿真小助手，欢迎关注ANSYS 安装包及安装教程，点击下方链接即可。1、ANSYS中文版(2020R2)来了。。。； 2、ANSYS2020R1安装包及安装教程分享；3、ANSYS2019R1安装包及安装教程；4、ANSYS19.2安装包及安装教程；5、ANSYS19.0安装包及安装教程分享；6、ANSYS18.0安装包及安装教程分享；7、ANSYS17.2安装...
【原创理论】Stochastic Coupled Dyadic System (SCDS)：一个用于两性关系动力学建模的随机耦合系统框架
基于二人爱情耦合系统动力学、稳定性与最优策略的综合性理论的数值模拟与分析
ansys 2020r2 中文_ANSYS2020R2 结构有限元的中文界面来了
不出所料，近期ANSYS又更新了新版本，该版本命名为2020R2版本，在该版本中，终于在结构模块中推出了中文界面，解决一部分工程师的操作语言障碍，为软件学习进一步降低了门槛，调整为中文的界面的方法如下：图1 打开主界面的选项界面图2 选择偏好选项，激活测试选项图3 选择语言选项，激活中文测试选项然后用户，重新启动ANSYS Workbench，重启之后重新进入软件界面后，就可以看到中文界...
用R语言做WGCNA分析全步骤一（附代码解读）【转载】
代码逐句分析一、文章来源二、基因共表达网络构建及模块识别1.数据导入、清洗及预处理2.检查过度缺失值和离群样本3.聚类做离群样本检测4.载入临床特征数据三、自动构建网络及识别模块1.确定合适的软阈值：网络拓扑分析2.一步构建网络和识别模块 一、文章来源 初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~ 原文链接：WGCNA简明指南 二、基因共表达网络构建及模
WorkBuddy 技能指南：基础办公与文档处理
WorkBuddy 不仅仅是一个对话工具——它通过技能（Skills）系统，将通用 AI 助手转变为具备专业领域能力的智能助手。每个技能都是一套经过精心设计的"能力包"，包含专业知识、工作流程和专用工具。本文聚焦于文档处理类技能——这是日常工作中使用频率最高、最实用的能力集合。
Oracle+Identity+Management+11g+Release+1+安装 （OID、OIM）
前言 本文记录了安装Oracle Identity Management (11.1.1.5.0) （以下简称oidm），Oracle Identity and Access Management (11.1.1.5.0) （oiam）的过程。 安装文件包括 Oracle Identity and Access Management (11.1.1.5.0) ofm_iam
IDEA出现闪退或打不开的解决方法
本身项目比较大，为了打开这个软件，可调节IDEA中安装的bin目录下有个。打开IDEA的时候过一会便闪退，可以再IDEA的右下角看到如下提示。（如果没有该提示，软件右下角也会有个红色感叹号，点开查看原因即可）闪退的多数原因大致是out of memory，内存溢出。查看任务管理器中的进程：（发现内存随时有溢出的情况）但也需要注意，该参数并不是越大越好，适中即可。只有个别原因是需要管理员权限就可执行！可以尽量减少软件的启动。
#OIM查错#OIM API调用，报java.net.ConnectException错误
最近遇到一个问题，是当调用OIM调用API的时候，出现以下错误： Exception in thread "main" javax.security.auth.login.LoginException: java.net.ConnectException: t3://10.50.1.235:14000: Bootstrap to 10.50.1.235/10.50.1.235:14000 fai
数学建模学习（120）：使用Python实现基于AHP的供应商选择分析
使用Python实现基于AHP的供应商选择分析
Ubuntu\linux，加载mcp2515的驱动，链接mcp2515，mcp2515的这个驱动默认在linux内核中。jetson nao、香橙派、树莓派
3. 其他文章，还要进行驱动编译就比较复杂了（不推荐）1.树莓派+MCP2515+
OIM API Usage
OIM是Oracle出品的一个身份管理解决方案，提供了API可以给第三方程序调用。今天尝试了一下如何从OIM外部调用API，并调用API完成用户注册功能。 使用的产品是OIM10g，具体版本号是9.1.0.2。具体的步骤我就不写了，这一部分Oracle写的还是比较多。 简单步骤如下：1、先用Eclipse建立一个工程，将OIM相关类引入，按照你的要求编写一个API调用程序，并导
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")
OIM实现OIM用户修改、OIM用户Disable流程审批
OIM产品本身实现了用户自注册、用户自修改、管理员为OIM User申请/启用/禁用/回收Resource的流程管理，但是没有实现用户修改和用户Disable的流程审批的。为了实现这个目标需要按照以下步骤操作：1、创建一个空（dummy）的Resource O
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
#OIM查错#OIM add resource, result into updae failed error.
在OIM中assign AD resource的时候，界面中报出以下的错误。 日志中难以找到有效的错误信息，最终在Resource Object里面发现了异常，如下图： 这个 resource没有provisioning状态，却有两个Revoked状态。将其中一个Revoked改成Provisioning之后，问题消失。 总结：该问题仅仅在手工assign resource里面出
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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