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我也要
因为自己用的Macbook上的homebrew很难用，安装和更新软件时卡在一半，遇到如下错误。
curl: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to raw.githubusercontent.com:443本质是因为某种神秘的东方力量导致我们与外部的连接受到了小小的限制。
要解决这个办法，我们可以卸载homebrew，并使用国内镜像重新安装。具体参考Homebrew 源使用帮助 — USTC Mirror Help 文档
MacOS上安装Homebrew教程
详细介绍在MacOS上安装Homebrew的步骤
Homebrew更新后出现curl (35) LibreSSL SSL_connect SSL_ERROR_SYSCALL的解决方法
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Mac下homebrew安装
需要替换国内镜像 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/ineo6/homebrew-install/install)" 该脚本用了中科大镜像加速访问，仅修改仓库地址部分，不会产生安全隐患。 关于中科大所提供的 Homebrew 镜像服务 https://lug.ustc.edu.cn/wiki/mirrors/help/brew.git 以下是中科大的Homebrew安装帮助Homebrew..
苹果电脑Mac OS使用brew update出现curl: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL解决方法
MacOS系统使用命令更新软件时，出现报错信息，具体报错信息如下。
用豆包+Skill从零制作AI漫剧：分镜、画面、配音到成片全流程
AI漫剧作为一种新兴内容形态，结合AI绘画与AI视频生成技术，正在改变短视频创作方式。其核心原理是利用提示词工程，将创意转化为结构化分镜脚本，再通过豆包等AI助手的Skill能力，将重复的脚本生成和分镜拆解流程固化为可复用的指令模板，从而大幅降低从构思到成品的生产门槛。这种模式无需剧组、演员和实景拍摄，让个人创作者也能借助图像生成、TTS配音与剪辑合成工具，批量化地生产剧情短片，适用于短视频平台连载、商业定制与个人IP打造。围绕豆包+Skill这条主线，从选题、剧本写作、分镜表设计，到画面提示词生成、视频片
STM32 Proteu直流电机正反转控制系统限位开关-0035
硬件组成：STM32F103C6单片机 +L298N电机控制电路+直流电机+3个按键（正转、反转、停止）+LED指示灯（正转、反转、停止）+限位开关（正限位 反限位） 1.通过3个按键（正转、反转、停止）控制电机的正转、反转、停止。 2.有3个LED指示灯，正转时正转指示灯亮。反转停止对应反转停止指示灯亮。 3.有自动正转反转停止功能，正转时当正限位按键按下时说明正转到最大距离。此时自动停止。反转一样。
curl: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection
使用HomeBrew安装PHP的时候报错： 处理方式 手动下载软件包到缓存目录
在Ansys Simplorer中设计三相逆变器，并与Maxwell FEA耦合，实现160kW PMSM
在这篇博文中，我们将探讨如何使用设计三相逆变器，并将其与Ansys Maxwell中的电磁有限元分析模型耦合，以获得准确的系统级结果。Ansys Electronics为多域仿真提供了强大的生态系统，可实现跨各种物理领域的无缝集成。Maxwell用于电磁有限元分析 （FEA），Simplorer（Twin Builder） 用于系统级逆变器和控制器设计，Icepak用于电子热仿真。例如，我们将使用 Simplorer 介绍160 kW、8 极永磁同步电机 （PMSM）的逆变器设计过程。让我们开始吧！
curl: (35) LibreSSL SSL_connect: Connection reset by peer in connection to raw.githubusercontent.com
但是使用brew 更新软件之后，依然不好使。而且只ping对应的地址是OK的，但是curl文件就失败了。brew 安装 nvim成功，但是curl 获取plug.vim文件失败。最终找到答案，挂梯子的同时需要设置下终端的配置。证明链路是通的，只差最后一步就可以解决该问题。
MTK PE+2.0介绍
PE+2.0介绍： 1. PE+2.0的状态机： 2. 升压波形协议及编码规则： PE+2.0软件设计： 在充电器类型为标充且底层电量SOC在1%—95%之间时，开始PE+2.0升压充电器的检测：首先将VBUSreset至5V，之后发送8.5的current pattern再获取此时VBUS电压和8.5V比较，若其与8.5的差值绝对值在0.5之...
【MATLAB代码】蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）路径规划（避障）仿真程序，订阅专栏后可直接查看完整源代码
基于蚁群算法的路径规划系统。可自定义起点、终点和障碍物地图，系统通过蚁群算法自动计算最优路径，并输出路径坐标、障碍物地图和收敛曲线。完整MATLAB源代码直接运行。适用于复杂障碍环境下的路径优化问题。
解决：curl: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to raw.githubusercontent.com:443
解决：curl: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to raw.githubusercontent.com:443
深度学习实战42-基于大模型开发MathGPT的原理介绍,让数学问题智能解答变为可能
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战42-基于大模型开发MathGPT的原理介绍,让数学问题智能解答变为可能。在去年ChatGPT的发布后，各种国内外的大语言模型层出不穷涌现，但是大家都知道现在的模型的诟病的数学能力不足，就算是简单的数学题都可能算错，今天我就来给大家引入MathGPT的模型，用来解决GPT解决数学问题，对于简单的初中数学高中数学都可以解决，让数学问题精准答题得到实现。
MacOS安装Homebrew
目录一、Homebrew介绍1、Homebrew的好处2、安装方式方法一：brew官方安装方法二：brew 镜像安装脚本（亲测最快速最有效）二、安装步骤1、安装国内镜像2、配置路径3、必备配置、按需配置1.必备设置2.按需设置4、Homebrew 安装时如何避坑1.若出现 Error: Checksum mismatch.2.若卡在了Cloning into...三、Homebrew组成四、Homebrew 基本用法有哪些macOS的包管理器，安装brew之后，仅需执行相应的命令，就能下载安装需要的软件包，
Android 10.0 kenel中修改rom系统内部存储的大小
在10.0的系统rom产品开发定制中，在对一些产品开发中的配置需求方面，由于在产品后续订单中，有些产品是出口的，但是硬件方面已经定板，时间比较仓促，所以 就需要软件方面在rom内部存储的大小方面作假，修改rom真实的大小容量，所以就需要在kenel驱动部分来修改这部分的值最好了，接下来分析下计算rom容量的 相关代码，然后做出修改
【软件系统架构】系列六：MBSE（基于模型的系统工程）
基于模型的系统工程（MBSE）是一种以模型为核心的系统工程方法论，通过结构化、可视化的模型取代传统文档，实现从需求到验证的全生命周期管理。MBSE采用SysML建模语言，包含需求、功能、架构和验证四大要素，支持自动追踪、仿真分析和代码生成。相比文档式工程，MBSE具有变更影响自动分析、跨团队协作和高可视化等优势，广泛应用于航空航天、汽车电子等领域。典型开发流程包括需求建模、行为建模、架构建模等阶段，配合MagicDraw、Cameo等工具链实现。MBSE正与数字孪生、AI技术融合，推动自动化建模和智能验证的
Homebrew安装
Homebrew 默认使用国外源，特别是 GitHub，这会影响国内用户的下载速度。您可以通过将 Homebrew 的源配置为国内镜像（如清华、中科大或阿里云）来提高安装速度。配置下载源后，后续的安装过程会更加顺畅且更快速。设置为 JDK 21验证 Java 和 Maven 版本确保 Maven 指向。使用卸载。清理环境并验证 Maven 和 JDK 是否正常工作。
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
Homebrew的安装指南
1. 官方安装 ???? Homebrew官网 终端输入命令： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)" 要么是连接失败，要么是网速超慢导致失败。 2. 镜像安装 从上面命令的链接中下载脚本 ???? install.sh 打开脚本文件，修改远程...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
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")
【Homebrew】Homebrew 介绍与安装
目录 一. 介绍 1.1 啥是 Homebrew 呢？ 1.2 Homebrew 能干啥 ？ 1.3 Homebrew 简单命令 二. 安装 三. 参考 一. 介绍 1.1 啥是 Homebrew 呢？ macOS（或 Linux）缺失的软件包的管理器 1.2 Homebrew 能干啥 ？ 我简单收集一下官方的描述，整理如下: 使用 Homebrew 安装 Apple（或您的 Linux 系统）没有预装但你需要的东西。 Homebrew 会将软件包安装到独立...
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！
mac上安装homebrew方法
安装套件管理工具-Homebrew 方法一： Homebrew官网获取安装指令，官网地址：https://brew.sh 终端输入安装指令（国内访问会失败）： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" 方法二： 安装brew，终端输入如下命令（百度来的，亲试安装成功）： /bin/zsh -c "$(curl -...
Mac 安装 Homebrew
官网地址：https://brew.sh/zh-cn/ 使用国内镜像源安装Homebrew，打开终端，在终端输入如下命令，按照指引进行操作： 选择下载源（此处选择 1）输入开机密码，选择是否删除之前安装的 brew（此处选择 y）安装完成，再次输入密码退出安装脚本；配置国内镜像源（此处选择 5）删除桌面多出的 Old_Homebrew 文件夹；重启终端安装成功，输入 brew -v，查看当前安装的 Homebrew 版本号中途如果安装失败，先卸载再重新安装；卸载指令： 三、Homebr
安装homebrew
一.什么是homebrew homebrew是MacOS系统里面包的管理工具，主要解决软件或者包下载时的各种依赖包。 homebrew会将下载的软件统一安装在/usr/local/Cellar目录中，并自动在/usr/local/bin目录中创建链接。 详情参照:homebrew官网 二.homebrew的下载方法 1.官网写的很详细, 一行命令搞定 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/H
Mac系统下Homebrew的安装和使用Homebrew安装python
这里向大家推荐一个东西，Mac下很好用的东西，叫做Homebrew。刚开始接触Mac的时候，我也没听过这个东西，但装了以后真的觉得，TMD太碉堡了。 引用一句话：Homebrew is the easiest and most flexible way to install the UNIX tools Apple didn’t include with OS X. 出于同样的原因，怕
安装Homebrew
1、官网安装Homebrew 但由于国内网络的原因，官网提供的方法基本安装不了。 2、sh脚本安装，原理是将官网安装的sh文件下载下来到本地执行(此方法安装很慢)。 将下方的代码复制，在本地用homebrew.sh保存 用sh homebrew.sh执行安装 #!/bin/bash set -u # First check if the OS is Linux. if [[ "$(uname)" = "Linux" ]]; then HOMEBREW_ON_LINUX=1 fi # On
HomeBrew和HomeBrew Cask的安装和使用
HomeBrew和HomeBrew Cask的安装和使用 一. HomeBrew 虽然macOS上的命令行界面具有很多在Linux和其他Unix系统中可以找到的功能，但它没有附带一个好的包管理器。 包管理器是一组软件工具，可用于自动执行软件安装，配置和升级。 他们将安装的软件保存在一个中心位置，并且可以使用常用的格式维护系统上的所有软件包。 Homebrew是一个免费的开源软件包管理系统，可以简化...
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