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我也要
使用如下代码，安装VCGLib时报错
git clone https://github.com/cdcseacave/VCG.git vcglib
报错信息为
gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.
参考解决拉取github仓库报错“gnutls_handshake() failed”问题 这篇文章，输入以下代码，成功安装VCGLib。
git config --global http.https://github.com.proxy socks5://127.0.0.1:1080
#取消代理
git config --global --unset http.https://github.com.proxy
修改后git clone github 有时仍会报错，可以多尝试git clone几次，我第一次git clone 报错，第二次git clone就可以了。
跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释
书接上回（跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类）。完成数据降维和细胞聚类后，最主要的环节和工作就是确定各个细胞群，明确是什么类型的细胞，正群的细胞定群很关键，涉及到整个研究，所以这一步宁愿多费时间，也不要出错。当然，这也不是一蹴而就的，需要反复的确认。 要确定各个群是什么细胞，首先需要了解细胞群的marker基因，因为不同类型的细胞突出 表达的基因也是不同的。这里使用FindAllMarkers鉴定各个细胞群的高表达基因。 DefaultAssay(scedata)
ws 留存
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文件无法删除（vue,node）
最近电脑（win10）一直遇到项目启动不了，就重新起项目，但是node_module这个文件夹（编译后）里面很多东西，删除的时候意外删除不了，这个问题困扰了我近一个月！今天意外发现竟然可以重新命名后就可以删除，之前也有网上别的新建文件之类的，希望这个方法能帮助更多小伙伴，加油！ ...
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YOLOv8改进：旋转检测Loss损失函数angleLoss：即插即用 | 独家首发原创新颖｜公开数据集DOTA高效无损涨点0.5%
Python爬取小红书种草商品评论数据：从入门到实战全攻略（附反爬+情感分析方案）
Python爬取小红书种草商品评论数据，核心是“抓包找到正确的接口+处理登录验证+合理的反爬策略”。新手不用一开始就追求多笔记批量爬取和情感分析，先把单笔记的评论抓取和存储跑通，再逐步扩展功能。我做的这个系统现在每天帮朋友爬取3-5款美妆产品的评论，自动做情感分析和关键词提取，她再也不用手动翻评论了，效率提升了80%。如果你们在开发中遇到具体问题，比如接口找不到、Cookie过期、IP被封，都可以在评论区留言，我会一一解答。后续也可以出一期小红书笔记种草数据爬取的教程，帮助大家更全面地分析竞品数据。
python下载安装
目录 官网下载对应版本 官网下载对应版本 官网：https://www.python.org/ 可以下载最新版【Download the latest version of Python】 也可以找其他想要的版本【Looking for a specific release?】 选择的2.7.15版本，点击【download】 选择【Windows x86-64 MSI installer】 安装时记住选择的安装路径 安装之后 配置环境变量，在环境变量PATH中添加刚刚安装的python
电磁场仿真软件：CST Studio Suite_（25）.案例分析与实践
在电磁场仿真中，材料属性的设置至关重要。通过API，您可以轻松地设置和修改材料属性，以适应不同的仿真需求。通过以上案例分析和实践，您已经学会了如何在CST Studio Suite中进行二次开发。自动化仿真流程：批量创建和运行仿真项目、优化设计参数、生成报告。自定义仿真设置：设置材料属性、边界条件和激励源。数据处理与分析：读取仿真结果、数据可视化和数据导出。高级脚本开发：多线程仿真、集成机器学习和云仿真。这些技能将帮助您更高效地进行电磁场仿真，提高设计质量和工作效率。
使用mac电脑git clone 命令克隆github代码报错解决
再后来想到git配置文件查看 （默认配置文件是这样的，看上面报错截图报错，一直报错这个proxy，于是注释掉proxy和url只留了user这个模块）验证主机到github网络是否通？(验证结果为：网络正常返回状态码200)#示例文件名位置 vim /Users/yuping/.gitconfig。再次尝试git clone 居然成功了，这个大坑 ，希望大家不要踩到。于是到网上百度查了查解决办法如下：（试了以下四种方法没有解决到问题）修改完配置文件如下：（然后保存再次尝试git clone）
OV9734 DATASHEET，完整规格书
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
解决git clone报错: Failed to connect to github.com port 443 after 21090 ms: Could not connect to server
想用git从网上拉一下练手项目，结果直接报错了，结果采用科学上网的方式还是不行，依旧报错，说是连接不到服务。
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ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
android studio git clone的时候报错 connect github.com timeout
本机用的小飞机FQ的，能用浏览器上github，但是使用Android Studio vcs里面的git命令 clone的时候，显示超时， 小飞机设置了全局代理模式，依旧不可以翻墙。Google了一下。要给git设置下全局的代理我的是小飞机，端口是1080 命令如下： git config --global http.proxy 127.0.0.1:1080 ...
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
git github上clone代码仓库报错：Failed to connect to github.com port 443after XX ms: Couldn‘t connect to ser
git github上clone代码仓库报错原因分析：关闭个人电脑防火墙。再次git clone代码成功。
【git clone 报错】fatal: unable to access ‘https://github.com/zimeng303/React.git/‘: Failed to connect
【git clone 报错】fatal: unable to access 'https://github.com/zimeng303/React.git/': Failed to connect to github.com port 443: Timed out报错信息解决方案 报错信息 报错示例，如图所示： 解决方案 将 git clone [远程仓库的url] 中 [远程仓库的url] 中的 https 更改为 git，即可正常克隆代码。 执行命令，如下所示： ...
最全git命令报错、git clone报错、github访问缓慢/github加载不出来/github无法访问
最全git命令报错、git clone报错、github访问缓慢/github加载不出来/github无法访问 多个问题记录
git clone github资源报错curl 56 LibreSSL SSL_read
报错信息 git clone – https://github.com/astaxie/beego /Users/sufubo/go/src/github.com/astaxie/beego Cloning into ‘/Users/sufubo/go/src/github.com/astaxie/beego’… error: RPC failed; curl 56 LibreSSL SSL_r...
git clone报错：unable to access OpenSSL SSL_connect:Connection was reset in connection to github.com443
是因为github服务器的SSL证书没有经过第三方机构的签署, 删除SSL验证即可。
liunx报错解决subprocess-exited-with-error × git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/lvis
【代码】liunx报错解决subprocess-exited-with-error × git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/lvis。
Github可以访问，但是git clone报错443端口连接超时
git clone的问题与解决方法
本地 git clone 报错：Failed to connect to github.com port 443 after 21056 ms: Couldn‘t connect to server
此方法适用于本地可以打开github的情况，也就是本地就有VPN，网页可以进去github，但是在push/clone的时候进不去服务器或者超时，设置一下在push/clone的时候代理就可以了。至于上面的ip和port可以打开【Internet选项】-【连接】-【局域网设置】来查看。也可以直接打开C:\Users\Administrator下的.gitconfig文件来设置。本地git Bash 拉取远程服务器。
git 命令行配置及配置文件 解决clone报错 LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to github.com:443
Intro clone 某个来自于 github 的仓库的时候，报错如下： leung@wuyujin coderepo % git clone https://github.com/spring-guides/gs-consuming-web-service.git Cloning into 'gs-consuming-web-service'... fatal: unable to access 'https://github.com/spring-guides/gs-consuming-web-ser
解决git clone报错： Failed to connect to github.com port 443 after 21068 ms: Couldn’t connect to server
不能git clone来自Github上的仓库，报端口443错误。
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