17小时玩转AS3,时间没白费!

博途V17实战:步进电机组态与硬件接线优化指南 本文详细介绍了博途V17在步进电机组态与硬件接线优化中的实战技巧。从PLC型号选择、PTO脉冲控制配置到限位开关设置,提供了全面的避坑指南和实用技巧,帮助工程师高效完成步进电机控制系统的搭建与调试。特别强调了硬件接线的防干扰措施和端子排优化布局,确保系统稳定运行。 阅读详情
这两天一直在研究AS3,初次使用,由RH73跨越到AS3,确实有很多东西不适应,配置方法也不太一样,下面就我在安装配置时出现的一些问题在这里说明一下

我的系统挂了MYSQL、PHP、APACHE2,做了SQUID和NAT、SAMBA、DHCP、SENDMAIL+SMTP认证、PROFTPD

1、安装MYSQL4.0.18
下了MYSQL以后,解压缩
[quote:6f57b6b1f4]
./configure --prefix=/usr/local/mysql
make
make install
useradd mysql
chown -R mysql /usr/local/mysql/var
[/quote:6f57b6b1f4]
启动MYSQL,/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=mysql

2、安装APACHE 2.0.48
解压缩
[quote:6f57b6b1f4]
./configure
make
make install
[/quote:6f57b6b1f4]

3、安装PHP 4.3.4
解压缩
[quote:6f57b6b1f4]
./configure --with-mysql --with-apxs2=/usr/local/apache2/bin/apxs --enable-versioning --disable-debug --enable-track-vars
make
make install
[/quote:6f57b6b1f4]

修改/usr/local/apache2/conf/httpd.conf
看有没有以下两行
[quote:6f57b6b1f4]
LoadModule      php4_module     modules/libphp4.so
AddType         application/x-httpd-php .php
[/quote:6f57b6b1f4]
默认应该有第一行,第二行要自己添加

增加默认页面index.php
[quote:6f57b6b1f4]
DirectoryIndex index.html index.php index.htm index.html.var
[/quote:6f57b6b1f4]

4、配置SENDMAIL
vi /etc/mail/sendmail.mc
将
[quote:6f57b6b1f4]
dnl # TRUST_AUTH_MECH(`EXTERNAL DIGEST-MD5 CRAM-MD5 LOGIN PLAIN')dnl
dnl # define(`confAUTH_MECHANISMS', `EXTERNAL GSSAPI DIGEST-MD5 CRAM-MD5 LOGIN PLAIN')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]
修改为,以便支持SMTP发信认证
[quote:6f57b6b1f4]
TRUST_AUTH_MECH(`EXTERNAL DIGEST-MD5 CRAM-MD5 LOGIN PLAIN')dnl
define(`confAUTH_MECHANISMS', `EXTERNAL GSSAPI DIGEST-MD5 CRAM-MD5 LOGIN PLAIN')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]

将
[quote:6f57b6b1f4]
DAEMON_OPTIONS(`Port=smtp,127.0.0.1,Name=MTA')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]
修改为,支持远程访问
[quote:6f57b6b1f4]
DAEMON_OPTIONS(`Port=smtp,Name=MTA')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]

将
[quote:6f57b6b1f4]
dnl # MASQUERADE_AS(`platinum.3322.org')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]
改为
[quote:6f57b6b1f4]
MASQUERADE_AS(`platinum.3322.org')dnl
[/quote:6f57b6b1f4]

m4 /etc/mail/sendmail.mc > /etc/mail/sendmail.cf
vi /etc/mail/sendmail.cf
修改
[quote:6f57b6b1f4]
Cwlocalhost
[/quote:6f57b6b1f4]
为
[quote:6f57b6b1f4]
Cwlocalhost platinum.3322.org
[/quote:6f57b6b1f4]

vi /etc/mail/access 添加0.0.0.0 RELAY

vi /etc/mail/local-host-names
添加
[quote:6f57b6b1f4]
localhost
platinum.3322.org
[/quote:6f57b6b1f4]

启动服务:
/etc/rc.d/init.d/sendmail start
/etc/rc.d/init.d/saslauthd start
setup,启用ipop3服务
/etc/rc.d/init.d/xinetd restart

测试:
adduser test
passwd test
用OUTLOOK测试

5、做ADSL拨号上网
adsl-setup
一步一步接着下一步
然后修改生成的配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ppp0
将里面的
[quote:6f57b6b1f4]
PPPOE_TIMEOUT=60
[/quote:6f57b6b1f4]
改为
[quote:6f57b6b1f4]
PPPOE_TIMEOUT=0
[/quote:6f57b6b1f4]
这样就不会因为没有数据传输而自动断线了

6、做NAT
vi /etc/sysctl.conf
修改
[quote:6f57b6b1f4]
net.ipv4.ip_forward = 0
[/quote:6f57b6b1f4]
为
[quote:6f57b6b1f4]
net.ipv4.ip_forward = 1
[/quote:6f57b6b1f4]
这样把默认允许转发打开,不用每次还有修改/proc/net/ipv4/ip_forward了
在防火墙里添加控制,允许NAT出去
[quote:6f57b6b1f4]
/sbin/iptables -t nat -A POSTROUTING -s 192.168.0.0/24 -j MASQUERADE
[/quote:6f57b6b1f4]

7、做SQUID
我沿用的RH73的SQUID配置,但在AS3里却遇到了问题
后来仔细看提示才发现,说找不到一个DNS SERVER,奇怪,我的ADSL拨号能PING通www.163.com啊
后来发现/etc/resvol.conf为空,我添加了一个DNS SERVER就行了
我的SQUID做了1000M容量,保存HTTP的1M大小以下的文件,这里就不细说如何配置SQUID了
另外别忘了在iptables里将80端口指向SQUID的端口,我的是默认的3128

8、DHCP
我仍然沿用RH73的dhcpd.conf,结果提示错误,服务无法启动,后来发现需要加个参数
[quote:6f57b6b1f4]
ddns-update-style ad-hoc;
[/quote:6f57b6b1f4]
我的配置文件如下
[code:1:6f57b6b1f4]
ddns-update-style ad-hoc;
max-lease-time -1;
default-lease-time -1;
option subnet-mask 255.255.255.0;
option broadcast-address 255.255.255.255;
option routers 192.168.0.1;
option domain-name-servers 192.168.0.1,202.106.196.152;
option domain-name "platinum.3322.org";
subnet 192.168.0.0 netmask 255.255.255.0 {
        range 192.168.0.2 192.168.0.100;

        host platinum {
                hardware ethernet 00:0a:e6:a9:64:a2;
                fixed-address 192.168.0.2;
                }

        host bchyi {
                hardware ethernet 00:80:c8:e4:c1:e4;
                fixed-address 192.168.0.3;
                filename "/tftpboot/pxelinux.0";
        }
}
[/code:1:6f57b6b1f4]

9、SAMBA
这个是最头疼的,因为这个困惑了我半天的时间
最开始,我沿用RH73的配置文档,发现网上邻居能看见,却无法访问
我的配置文档如下
[code:1:6f57b6b1f4]
[global]
        client code page = 936
        workgroup = HOME
        server string = Samba Server
        security = USER
        encrypt passwords = Yes
        update encrypted = Yes
        obey pam restrictions = Yes
        pam password change = Yes
        passwd program = /usr/bin/passwd %u
        passwd chat = *New*password* %n/n *Retype*new*password* %n/n *passwd:*all*authentication*tokens*updated*successfully*
        unix password sync = Yes
        log file = /var/log/samba/%m.log
        max log size = 0
        socket options = TCP_NODELAY SO_RCVBUF=8192 SO_SNDBUF=8192
        wins proxy = Yes
        wins support = Yes
        remote announce = 192.168.0.255
        remote browse sync = 192.168.0.255
        create mask = 0777
        directory mask = 0777
        printing = lprng

[数据中心]
        comment = DATACENTER
        path = /share/DATACENTER
        read only = No
[/code:1:6f57b6b1f4]
于是我将security = DOMAIN改成了security = USER
结果发现能出来了,但是进去以后,英文目录名没问题,中文全是乱码(大方框)
在RH73和RH9里百试百灵的,怎么在AS3里不行了?
于是我ssh,直接进入我的硬盘ls了一下,结果傻了,原来RH73看到的都是中文名字,现在变成了???等东西
……
经好好先生提醒,我想起来了,可能是和字符集有关系,于是补装ttfonts-zh_CN库,结果发现少装了好多东西,关联东西太多,无奈,又重新装系统……

现在好了,ls,发现仍然是???,无奈,选择默认字符集为GB2312,ls,没事了!
/etc/rc.d/init.d/smb restart
回到网上邻居,进入,发现仍然事乱码!
看来和字符集没关系,和SAMBA的配置有关系
testparm发现,client code page = 936这句话在AS3里并不好使,提示这句话错误
难道没办法显示中文了???
找了N多资料,在一个老外的论坛了找到了正确配置方法(显示中文的东西竟然在老外论坛里),用这两句话替代:
[color=red:6f57b6b1f4]dos charset=cp936
unix charset=cp936[/color:6f57b6b1f4]
现在SAMBA能用了,正确的配置文档如下
[code:1:6f57b6b1f4]
[global]
        dos charset=cp936
        unix charset=cp936
        workgroup = HOME
        server string = Samba Server
        security = USER
        encrypt passwords = Yes
        update encrypted = Yes
        obey pam restrictions = Yes
        pam password change = Yes
        passwd program = /usr/bin/passwd %u
        passwd chat = *New*password* %n/n *Retype*new*password* %n/n *passwd:*all*authentication*tokens*updated*successfully*
        unix password sync = Yes
        log file = /var/log/samba/%m.log
        max log size = 0
        socket options = TCP_NODELAY SO_RCVBUF=8192 SO_SNDBUF=8192
        wins proxy = Yes
        wins support = Yes
        remote announce = 192.168.0.255
        remote browse sync = 192.168.0.255
        create mask = 0777
        directory mask = 0777
        printing = lprng

[数据中心]
        comment = DATACENTER
        path = /share/DATACENTER
        read only = No
[/code:1:6f57b6b1f4]
[color=red:6f57b6b1f4]注意:cp936是微软的磁盘系统中文标准,而gb2312是中国国家中文标准,二者略有不同,在LINUX中使用cp936能更好地与中文磁盘格式兼容[/color:6f57b6b1f4]

10、PROFTPD
这个对我来说是轻车熟路了,装了个1.2.9(最高版本,目前没漏洞),编译好
直接把配置文档贴出来吧
[code:1:6f57b6b1f4]
# This is a basic ProFTPD configuration file (rename it to
# 'proftpd.conf' for actual use.  It establishes a single server
# and a single anonymous login.  It assumes that you have a user/group
# "nobody" and "ftp" for normal operation and anon.

ServerType                      standalone
DefaultServer                   on
AllowRetrieveRestart            on
AllowOverwrite                  on
AllowStoreRestart               on
ServerIdent                     on "Welcome to PLATINUM's FTP !"
DefaultRoot                     ~
DisplayLogin                    .welcome
DisplayFirstChdir               .message
UseReverseDNS                   off
IdentLookups                    off
SystemLog                       /var/log/ftp.syslog
TransferLog                     /var/log/ftp.transferlog
TransferRate    RETR 20 group   hMovie


# MaxClientsPerUser             10      "已超过最大上限 10 个guest用户,请少后再试!"
# MaxClientsPerHost             4

# Port 21 is the standard FTP port.
Port                            21

# Umask 022 is a good standard umask to prevent new dirs and files
# from being group and world writable.
Umask                           002

# To prevent DoS attacks, set the maximum number of child processes
# to 30.  If you need to allow more than 30 concurrent connections
# at once, simply increase this value.  Note that this ONLY works
# in standalone mode, in inetd mode you should use an inetd server
# that allows you to limit maximum number of processes per service
# (such as xinetd).
MaxInstances                    30

# Set the user and group under which the server will run.
  User                          nobody
  Group                         nobody

# Normally, we want files to be overwriteable.
<Directory />
  AllowOverwrite                on
</Directory>

<Directory /share/DATACENTER/电影>
        <Limit  RNFR DELE WRITE>
                DenyGroup       hMovie
        </Limit>
</Directory>

<Anonymous ~guest>
        User guest
        Group ftp
        AllowOverwrite          on
        AllowRetrieveRestart    on
        AllowStoreRestart       on
        TransferRate    RETR    10
#       MaxClientsPerUser       30      "已超过最大上限 30 个guest用户,请少后再试!"
#       MaxClientsPerHost       4

        <Directory /share/ftp/上传目录>
                Umask   000
                <Limit  RNFR DELE RETR>
                        DenyAll
                </Limit>
        </Directory>
</Anonymous>
[/code:1:6f57b6b1f4]

11、网络安全问题
服务架好了,网络安全不容忽视
这是我的“反弹式”防火墙
[code:1:6f57b6b1f4]
#! /bin/bash
/sbin/modprobe ip_conntrack_ftp
/sbin/modprobe ip_nat_ftp
/sbin/iptables -F -t filter
/sbin/iptables -F -t nat
/sbin/iptables -P INPUT ACCEPT
/sbin/iptables -P OUTPUT ACCEPT
/sbin/iptables -P FORWARD ACCEPT
/sbin/iptables -t nat -P PREROUTING ACCEPT
/sbin/iptables -t nat -P POSTROUTING ACCEPT
/sbin/iptables -t nat -P OUTPUT ACCEPT

# ALLOW ALL in PRIVATE NET
/sbin/iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT
/sbin/iptables -A INPUT -i eth1 -j ACCEPT

# FTP
/sbin/iptables -A INPUT -m limit --limit 100/s --limit-burst 100 -p tcp --dport 21 -j ACCEPT

# SSH & TELNET
/sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT

# MAIL
/sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 25 -j ACCEPT
/sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 110 -j ACCEPT

# VPN
#/sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 1723 -j ACCEPT
#/sbin/iptables -A INPUT -p gre -j ACCEPT

# WWW
/sbin/iptables -A INPUT -m limit --limit 100/s --limit-burst 100 -p tcp --dport 80 -j ACCEPT

# MYSQL
# /sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT

# SOCKS5
# /sbin/iptables -A INPUT -p tcp --dport 8039 -j ACCEPT

# ICMP(PING)
/sbin/iptables -A INPUT -p icmp --icmp-type echo-request -j REJECT
/sbin/iptables -A INPUT -p icmp --icmp-type ! echo-request -j ACCEPT

# NAT
/sbin/iptables -t nat -A POSTROUTING -s 192.168.0.0/24 -j MASQUERADE

# DNAT SQL-SERVER & RADMIN to PRIVATE NET
/sbin/iptables -A PREROUTING -t nat -p tcp -s ! 192.168.0.0/24 --dport 4899 -j DNAT --to 192.168.0.2:4899
/sbin/iptables -A PREROUTING -t nat -p tcp -s ! 192.168.0.0/24 --dport 5000 -j DNAT --to 192.168.0.3:4899
iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -m tcp -s 192.168.0.0/24 --dport 80 -j DNAT --to 192.168.0.1:3128

# DENY OTHERS
/sbin/iptables -A INPUT -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT
/sbin/iptables -A INPUT -j MIRROR
[/code:1:6f57b6b1f4]

终于写完了,不容易,这17小时没白费!
Vmware 17环境下高效部署enspPro华为数通模拟器的实战指南 本文详细介绍了在Vmware 17环境下高效部署enspPro华为数通模拟器的实战指南,包括镜像获取、硬件配置、虚拟机优化及常见故障处理。通过具体案例和优化技巧,帮助网络工程师快速搭建稳定的实验环境,提升工作效率。 阅读详情

相关推荐

别再让电机白费电了!手把手教你用MTPA算法在STM32上实现节能控制(附代码)

本文详细介绍了如何在STM32平台上实现MTPA(最大转矩电流比)算法,以优化电机控制并显著降低能耗。通过精确计算d轴和q轴电流分配,MTPA算法在重载工况下可降低电流幅值20-30%,延长设备运行时间15-25%。文章包含参数标定、代码实现及实测效果分析,为工程师提供了一套完整的节能控制解决方案。

weixin_30363509的博客 398

Samba配置文件常用参数详解

文中有不对或者有不清楚的地方,请大家告诉我,谢谢! Samba配置文件常用参数详解 Samba的主配置文件叫smb.conf,默认在/etc/samba/目录下。 smb.conf含有多个段,每个段由段名开始,直到下个段名。每个段名放在方括号中间。每段的参数的格式是:名称=指。配置文件中一行一个段名和参数,段名和参数名不分大小写。 除了[global]段外,所有的段都...

weixin_33877885的博客 773

Unreal Engine 5.3.2集成AngelScript深度配置指南

AngelScript是一种轻量级、高性能的嵌入式脚本语言,常用于游戏逻辑热重载与C++行为解耦。其核心原理是通过C++ ABI直接绑定UE反射系统,实现零序列化、低开销的原生函数调用。技术价值在于显著缩短迭代周期——避免C++全量编译,支持运行时脚本热替换。典型应用场景包括TA快速关卡脚本化、AI行为树动态调试、独立开发者原型验证等。本文聚焦Hazelight维护的生产级UE集成方案,重点解决VS2022工具链兼容性、Git子模块静默同步失败、UE源码版本(5.3.2)严格匹配等关键链路断点,确保Ange

weixin_34348805的博客 323

as3 tcp前后端

服务端 package { import flash.display.Sprite; import flash.net.ServerSocket; import flash.net.Socket; import flash.events.ServerSocketConnectEvent; import flash.events....

anyan1858的博客 408

HDFView安装及使用教程

简介:直接用记事本打开hdf5文件的话,是一团乱码。HDFView是用来查看hdf5文件的软件,可以免费使用,好多人都有闪退的情况,这是因为没有添加环境变量。

qq_43722079的博客 7万+

欧姆龙多PLC串行链接模式的应用

欧姆龙多PLC串行链接模式的应用 一、如何将两台CP1H进行串行PLC连接(PLC串行链接) 主机侧设定 从机侧设定 二、 如何实现编程通信 主机侧的【PC连接模式】为【全部】的时候 ① 主机会把自己的地址从3100开始,按照【链接字】设定的字数个数发送到每个从机的3100开始进行存储。 ② 从机会把自己的地址从31n0开始,按照主机侧参数【链接字】设定的字数个数发送到主机的31n0开始进行存储。 注:(n为从机的地址号,若从机号不连续,则该编号的地址将不被定义..

u014202847的博客 3081

AS3.0中用于网络通信的类总结

 1.Loader Loader 类可用于加载 SWF 文件或图像(JPG、PNG 或 GIF)文件。也只能是这些对象。网络协议基础:HTTP/RTMP加载方法原型:Loader.load(request:URLRequest, context:LoaderContext = null):void 2.URLLoader URLLoader 类以文本、二进制

ctbinzi的专栏 5892

lattice 黑盒子的生成和使用(Creating Your Own Black Box Modules)

很多客户,特别是外包项目,需要做黑盒子,防止他人看到源码,那么这就需要对相关的源码打包加封了。diamond help 说的也是模糊模糊的,这次给出实际验证过的流程。 1.先将要加封的模块间一个工程,建好工程,写好代码之后,模块名字叫做crosslink(这个使用黑盒子的时候要用),代码如下: module crosslink( output wire[3:0] led, input wire clk, input wire reset ); reg [29:0] cnt; reg [3:0] led1;

qq_39633876的博客 1480

Linux下Samba的配置

前言: 为了实现windows 和 Linux以及其他操作系统之间的资源共享,软件商推出nfs 和samba两种解决方式。由于市场上缺乏象pc-nfs那样的客户端工具,使得Linux和windows的资源共享变得复杂。Samba的出现解决了 这一问题,它以其简洁、实用、灵活配置的特点受到越来越多人们的广泛关注。 Windows利用SMB协议来实现操作系统间文

龙图腾的博客 996

一维光子晶体态密度计算与应用解析

态密度(DOS)是凝聚态物理和光子学中的核心概念,描述了量子态在能量空间的分布规律。基于麦克斯韦方程组的周期性介电结构分析表明,一维光子晶体通过布拉格散射形成光子带隙,其态密度曲线呈现典型的范霍夫奇点和禁带特征。这种特性使光子晶体在光学工程中具有重要价值,特别是在滤波器设计和传感器开发领域。通过转移矩阵法等数值计算手段,可以精确预测带隙位置和宽度,其中折射率对比度与周期数是关键设计参数。实际应用中,1550nm通信波段滤波器常采用Si/SiO2交替结构,而引入缺陷层则能产生高Q值缺陷模。计算优化时需注意数值

weixin_36487018的博客 192

【Unity实战篇】| 游戏轮播图效果,多种实现思路及完整教程

在众多游戏的主界面、商城、图鉴或关卡选择界面中,我们常常能看到轮播图的身影。 它以动态、直观的方式展示游戏角色、皮肤、成就或场景,不仅极大地提升了界面的美观度和交互性,还能高效地引导玩家聚焦于核心内容。 本篇文章将从零开始,一步步在Unity中构建一个功能完备、性能优良的游戏轮播图。 使用UGUI系统,通过代码驱动,实现包括自动轮播、手动拖拽、分页指示器、无限循环等核心功能。 无论是UI新手还是希望优化现有方案的开发者,这篇文章都将为你提供清晰的思路和完整的解决方案。

努力前行,总会成为自己心中的那道光 4万+

[AS3进阶讨论区] 深入了解AS3 Socket 和TCP

磨刀不误砍柴工,让我们从概念入手,逐步深入。         所谓socket通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄。应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。Socket通讯是我们开发多人在线游戏中的常用通讯方式,它主要有流式Socket(SOCK_STREAM)和数据报式Socket(SOCK_DGRAM)两种类别,AS3中我们一般使用的是基于TCP

yaonai2003的专栏 1475

手把手教你学Simulink——基于传统电网建模与稳定性分析的场景实例:基于同步发电机的单机无穷大系统建模与稳定性分析

本文详细介绍了使用MATLAB/Simulink进行单机无穷大系统(SMIB)建模与稳定性分析的方法。教程从系统结构设计入手,包含同步发电机、输电线路、无穷大母线等核心模块的建模步骤和参数配置示例。重点讲解了七个关键步骤:项目创建、模块配置、控制系统集成、负载添加(可选)以及仿真运行与结果分析,并提供了具体的MATLAB代码示例。最后通过性能评估指标(功角差、电压跌落、频率偏差)分析系统稳定性,为电力系统动态特性研究提供了实用指导,强调准确参数设置对仿真结果的重要性。

MHD0815的博客 298

终于拿到美团的实习offer了,啃了一个月的面经没白费啊

拿到了美团后端开发的实习offer邮件,我的春招算是画上了一个圆满的句号,但可能对于美团他们来说可能就是招来了一个噩梦的起点吧。哈哈。记录一下我的找实习的历程(我是真的菜的扣脚,能找到实习真就纯是运气好)。双非本,学习相关知识的时间也不长,我说话还磕巴的还巨严重(真是要了亲命了)。所以在刚开始的时候难得很,屡战屡败。

the shy 1728

【图像去噪】论文精读:Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

论文题目:Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration —— Restormer:用于高分辨率图像恢复的高效变压器高效Transformer模型用于图像恢复!由于卷积神经网络 (CNN) 在从大规模数据中学习可泛化的图像先验方面表现良好,因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近,另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务中显示出显着的性能提升。

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 1523

粒子群算法Particle Swarm Optimization超详细解析+代码实例讲解

粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。

猫敷雪 890

Qwen 3.8 max干了20分钟没干完,免费模型3分17秒搞定,问题出在哪?

就这么个活儿,Qwen 3.8 max干了20分钟,直接把我的5小时额度烧光了,然后工作还没完成。停在了一半的地方。

DEVELOPERAA的博客 220

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

Qwen3-ASR-1.7B实战手册:处理长音频(>1小时)的分段识别与拼接技巧

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-ASR-1.7B镜像,以解决长音频转文字的难题。该平台支持一键部署,用户可利用该镜像对超过1小时的会议录音、讲座等长音频进行高精度的分段语音识别与文本拼接,高效完成语音转写任务。

weixin_35935514的博客 1012

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

读者自学Python找到爬虫的工作,总算一年的努力没有白费

在我的极力要求之下,他终于同意写下这段宝贵的转行经历,因为我告诉他,在这里,仍然还有很多的小伙伴,正在转行之路上努力着,他们急需你的这份成功的案例,给他们打一针强心剂。让他们知道,在不远处就是黎明。

m0_59236127的博客 343

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

挣脱时间的枷锁 | 闲暇时间中的生命印记

……

u013669912的博客 1433

2024 VMware 17.0 环境下 CentOS-7 与 CentOS-8 高效安装指南

本文提供2024年在VMware 17.0环境下安装CentOS-7与CentOS-8的详细指南。针对开发、测试与运维场景,详解从软件准备、镜像下载、虚拟机创建到系统安装与优化配置的全流程,重点对比两个版本在软件选择、网络配置等关键步骤的差异,并给出安装后的必备优化建议与版本选择参考。

h6j7k8l9p0的博客 717

一个专科生的 Python 转行之路!虽然很艰险!但是改变了人生!

最近有一位小伙伴,在微信上告诉我,他找到通过自学 Python 找到了一份爬虫的工作,心里五味杂陈。总算一年的付出没有白费。这位朋友,在找工作的时候,我曾经给过他一些建议。所以在找到工作后,也第一时间的跑来给我报喜。真的很替他开心。在我的极力要求之下,他终于同意写下这段宝贵的转行经历,因为我告诉他,在这里,仍然还有很多的小伙伴,正在转行之路上努力着,他们急需你的这份成功的案例,给他们打一针强心剂。让他们知道,在不远处就是黎明。:以下就是其真实的转行经历,禁止任何形式的转载。

Python_cocola的博客 248

招投标投诉驳回率71.3%!三大雷区紧急预警,速自查

2026年的招投标和政采监管趋势已经很明朗了——只会更严,不会更松。投诉渠道虽然畅通,但它保护的是合规者,而不是投机者。对真正想做长线生意、想稳稳当当拿项目的团队来说,最划算的投资从来不是“怎么打好投诉官司”,而是“怎么让投诉找不到你头上”。把标书写扎实,把细节管到位,借助专业工具做足功课,比什么都强。希望大家都能把精力花在拿项目上,而不是陷在投诉的泥潭里。共勉。

doudouhhh的博客 333

【收藏干货】2026大模型零基础转行攻略!土木老哥5个月逆袭,面17家斩获大厂AI算法offer

5个月系统学习打磨完毕后,我开启了高强度求职模式,1个月内密集面试17家企业,涵盖头部大厂、中型互联网公司、AI独角兽,在大量实战中总结出2026大模型面试专属避坑技巧1、技术面核心考察3大模块,精准备考大厂常规3轮技术面,核心考点固定:中等难度LeetCode刷题实操、Transformer/SDXL等模型底层原理、项目全流程细节深挖。面试官会追问技术选型逻辑、落地难点、优化方案,甚至要求现场梳理核心代码逻辑;中小厂更侧重项目实战能力,弱化算法刷题难度,重点考察大模型基础认知和工程落地经验。

ytt0523_com的博客 288

10.17知识整理

1.取小数后几位只需要 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { double n; cin>>n; cout<<fixed<<setprecision("几位小数")<<n; } --------------------------------------------------------------------------------------------

Zbh_2008_9_17的博客 186
上一篇: Red Hat linux9 初装配置
下一篇: 安装网卡设备记实- 我的网卡终于正常了
wangxd
博客等级 码龄26年 4粉丝 3原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值