failed result: hostbyte=did_error

时间: 2023-08-10 17:01:24 浏览: 172
"failed result: hostbyte=did_error" 是一个错误信息，通常在计算机网络通信中出现。这个错误信息意味着在与主机通信的过程中出现了错误。 具体而言，"hostbyte" 代表主机错误，而 "did_error" 表示发生了错误。这可能是由于以下几个原因导致的： 1. 连接问题：可能由于网络连接问题，无法与目标主机建立稳定的连接，导致数据传输失败。 2. 主机故障：目标主机可能遇到硬件或软件故障，无法正常处理请求或提供所需的服务。 3. 配置错误：可能由于配置错误或设置不正确，导致主机无法正确处理请求，从而出现错误。 4. 安全限制：目标主机可能受到安全限制，例如防火墙或访问控制列表，阻止了与主机的通信。 在解决这个问题的过程中，可以尝试以下步骤： 1. 检查网络连接：确保网络连接正常，尝试与其他主机进行通信，以确定是否存在网络问题。 2. 检查主机状态：确认目标主机是否正常运行，并检查主机上的系统日志或错误日志，以获取更多有关错误的详细信息。 3. 检查配置：核实与目标主机通信所使用的协议、端口号和其他配置是否正确。 4. 检查安全设置：如果存在安全限制，确保已正确配置防火墙或访问控制列表，以允许与目标主机的通信。 如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试联系网络管理员或技术支持团队，他们可能能够提供更进一步的帮助和指导。
相关问题

linux messages中硬件故障内容案例

以下是Linux系统日志（/var/log/messages）中硬件故障内容的一个例子： ``` Sep 10 11:23:45 server kernel: [123456.789012] mpt3sas0: log_info(0x31120303): originator(PL), code(0x12), sub_code(0x0303) Sep 10 11:23:45 server kernel: [123456.789012] mpt3sas0: log_info(0x31120303): originator(PL), code(0x12), sub_code(0x0303) Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] sd 0:0:0:0: [sda] FAILED Result: hostbyte=DID_BAD_TARGET driverbyte=DRIVER_OK Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] sd 0:0:0:0: [sda] CDB: Read(10): 28 00 00 00 00 00 00 00 08 00 Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] blk_update_request: I/O error, dev sda, sector 0 Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] Buffer I/O error on dev sda, logical block 0, async page read Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] ata1: EH complete Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] sd 0:0:0:0: [sda] FAILED Result: hostbyte=DID_BAD_TARGET driverbyte=DRIVER_OK Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] sd 0:0:0:0: [sda] CDB: Read(10): 28 00 00 00 00 00 00 00 08 00 Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] blk_update_request: I/O error, dev sda, sector 0 Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] Buffer I/O error on dev sda, logical block 0, async page read Sep 10 11:24:01 server kernel: [123472.789012] ata1: EH complete ``` 这段日志中包含了一个硬件故障的信息，指出了磁盘sda的读取操作失败，可能是硬件设备出现了故障。需要进一步检查和排除故障。

linux messages中硬盘故障内容案例

以下是Linux系统日志（/var/log/messages）中硬盘故障内容的一个例子： ``` Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: exception Emask 0x0 SAct 0x1 SErr 0x0 action 0x0 Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: irq_stat 0x40000008 Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: failed command: READ FPDMA QUEUED Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: cmd 60/08:00:00:00:08/00:00:00:00:00/40 tag 0 ncq 4096 in Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] res 51/40:08:00:00:08/00:00:00:00:00/40 Emask 0x9 (media error) Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: status: { DRDY ERR } Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: error: { UNC } Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1.00: configured for UDMA/133 Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] sd 0:0:0:0: [sda] tag#0 FAILED Result: hostbyte=DID_OK driverbyte=DRIVER_SENSE Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] sd 0:0:0:0: [sda] tag#0 Sense Key : Medium Error [current] [descriptor] Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] sd 0:0:0:0: [sda] tag#0 Add. Sense: Unrecovered read error - auto reallocate failed Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] sd 0:0:0:0: [sda] tag#0 CDB: Read(10) 28 00 00 00 08 00 00 00 08 00 Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] blk_update_request: I/O error, dev sda, sector 2048 op 0x0:(READ) flags 0x0 phys_seg 1 prio class 0 Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] Buffer I/O error on dev sda, logical block 256, async page read Aug 12 10:41:42 server kernel: [123456.789012] ata1: EH complete ``` 这段日志中也包含了一个硬盘故障的信息，指出了磁盘sda的读取操作失败，错误类型为"Medium Error"，并且自动重分配失败。这种错误通常意味着硬盘表面存在坏道，需要及时更换硬盘以避免数据丢失。

相关推荐

text/plain

linus Torvalds 自传（ust For Fun by Linus Torvalds）

这本ust For Fun by Linus Torvalds的书是linux的创始人linus 他为自己写的，当然还有他的朋友也在帮写了这本书，书名是英文的，便内容是汉语，想了解linus的人可以看一下，可下在手机上看的。.txt格式。...
zip

JSP学生学籍管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT).zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
json

省市区数据，完成三级联动，选择地区

省市区数据，完成三级联动，选择地区
doc

机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

机械原理课程设计网球自动捡球机.doc
zip

2024秋招华为笔试题大全-仅供参考具体需要根据实际修改

2024秋招华为笔试题大全-仅供参考具体需要根据实际修改
zip

借助于Ascend310 AI处理器完成深度学习算法部署任务，

应用背景为变电站电力巡检，基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测，并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务，并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
zip

基于深度学习的物体识别与抓取方法，六自由度机械臂，python编写程序.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
txt

电子设计论文文档资料液面检测器电子设计论文文档资料液面检测器

电子设计论文文档资料液面检测器电子设计论文文档资料液面检测器
zip

基于深度学习的多特征电力负荷预测.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
zip

CenterNet 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）

CenterNet 是一种用于目标检测的神经网络架构，它的核心思想是利用目标的中心点作为检测的关键信息。这种方法与传统的目标检测方法（如基于边界框的方法）有所不同，因为它不直接预测目标的边界框，而是预测目标的中心点坐标和目标的宽度与高度。 CenterNet 的主要特点包括： 1. **中心点预测**：网络输出目标的中心点坐标，以及目标的宽度和高度。 2. **热图（Heatmap）**：网络生成一个热图，其中每个像素点的值表示该点成为目标中心点的概率。 3. **回归任务**：除了中心点坐标，网络还需要预测目标的宽度和高度，这通常通过预测中心点周围的偏移量来实现。 4. **多任务学习**：CenterNet 通常会同时预测目标的类别、中心点坐标、宽度、高度以及目标的旋转角度（在某些变体中）。 5. **端到端训练**：CenterNet 可以直接在最终的目标检测任务上进行端到端的训练，无需复杂的区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）或锚点（anchor）机制。 6. **高效性**：由于省略了传统目标检测中的一些步骤，CenterNe
zip

c#代码介绍23种设计模式-03工厂模式(附代码)

1. 工厂方法模式之所以可以解决简单工厂的模式： 是因为它的实现把具体产品的创建推迟到子类中，此时工厂类不再负责所有产品的创建，而只是给出具体工厂必须实现的接口， 这样工厂方法模式就可以允许系统不修改工厂类逻辑的情况下来添加新产品，这样也就克服了简单工厂模式中缺点 2. 使用工厂方法实现的系统，如果系统需要添加新产品时： 我们可以利用多态性来完成系统的扩展，对于抽象工厂类和具体工厂中的代码都不需要做任何改动。 例如，我们我们还想点一个“肉末茄子”，此时我们只需要定义一个肉末茄子具体工厂类和肉末茄子类就可以。而不用像简单工厂模式中那样去修改工厂类中的实现 3. 从UML图可以看出，在工厂方法模式中，工厂类与具体产品类具有平行的等级结构，它们之间是一一对应的。针对UML图的解释如下： Creator类：充当抽象工厂角色，任何具体工厂都必须继承该抽象类 TomatoScrambledEggsFactory和ShreddedPorkWithPotatoesFactory类：充当具体工厂角色，用来创建具体产品 Food类：充当抽象产品角色，具体产品的抽象类。任何具体产品都应该继承该类 Tom
zip

基于深度学习对法国租界地黑白照片上色模型.zip

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
doc

集团公司战略管理制度.doc

集团公司战略管理制度.doc
zip

JSP学生网上选课系统设计(源代码+论文+答辩PPT).zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 、资源5来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 、资源5来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。、 5资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
exe

智能翻译官cpc-bd07-20752777288491826.exe

‌智能翻译官获得了广泛的好评‌，这主要得益于其高效、准确以及用户友好的特性。以下是一些具体的评价细节： ‌用户界面和操作体验‌：智能翻译官提供了一个直观且易于使用的界面，使得用户能够轻松地进行翻译操作。无论是文字输入、拍照翻译还是语音输入，智能翻译官都能提供流畅的使用体验，大大提高了用户的工作和沟通效率‌12。 ‌翻译准确性和速度‌：智能翻译官在翻译准确性和速度方面表现出色。它支持多种语言的翻译，包括但不限于英语、日语、韩语等，并且能够在短时间内完成翻译，确保了沟通的实时性和有效性‌23。 ‌功能多样性‌：除了基本的翻译功能外，智能翻译官还提供了同声传译、录音文件保存、实景AR翻译等多种功能。这些功能使得智能翻译官成为开会、旅行等多种场景下的理想选择‌2。 ‌用户反馈‌：从用户反馈来看，智能翻译官不仅受到了普通用户的欢迎，也得到了专业人士的认可。无论是学生、商务人士还是旅游者，都对其表示满意，认为它极大地便利了他们的学习和生活‌12。 综上所述，智能翻译官以其高效、准确、用户友好的特点，赢得了广泛的好评和推荐。无论是对于需要频繁进行语言沟通的用户，还是对于需要学习不同语言的学
pdf

C++课程设计之变量和类型.pdf

C++课程设计之变量和类型
zip

【4层】办公楼全套设计（2400平左右，含计算书，施工组织设计，横道图，平面布置图，建筑图，+结构图）.zip

【4层】办公楼全套设计（2400平左右，含计算书，施工组织设计，横道图，平面布置图，建筑图，+结构图） 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

最新推荐

recommend-type

JSP学生学籍管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT).zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
recommend-type

省市区数据，完成三级联动，选择地区

省市区数据，完成三级联动，选择地区
recommend-type

机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

机械原理课程设计网球自动捡球机.doc
recommend-type

2024秋招华为笔试题大全-仅供参考具体需要根据实际修改

2024秋招华为笔试题大全-仅供参考具体需要根据实际修改
recommend-type

借助于Ascend310 AI处理器完成深度学习算法部署任务，

应用背景为变电站电力巡检，基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测，并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务，并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
recommend-type

ExtJS 2.0 入门教程与开发指南

"EXTJS开发指南，适用于初学者，涵盖Ext组件和核心技术，可用于.Net、Java、PHP等后端开发的前端Ajax框架。教程包括入门、组件结构、控件使用等，基于ExtJS2.0。提供有配套的单用户Blog系统源码以供实践学习。作者还编写了更详细的《ExtJS实用开发指南》，包含控件配置、服务器集成等，面向进阶学习者。" EXTJS是一个强大的JavaScript库，专门用于构建富客户端的Web应用程序。它以其丰富的组件和直观的API而闻名，能够创建具有桌面应用般用户体验的Web界面。在本文档中，我们将深入探讨EXTJS的核心技术和组件，帮助初学者快速上手。 首先，EXTJS的组件模型是其强大功能的基础。它包括各种各样的控件，如窗口（Window）、面板（Panel）、表格（Grid）、表单（Form）、菜单（Menu）等，这些组件可以灵活组合，构建出复杂的用户界面。通过理解这些组件的属性、方法和事件，开发者可以定制化界面以满足特定需求。 入门EXTJS，你需要了解基本的HTML和JavaScript知识。EXTJS的API文档是学习的重要资源，它详细解释了每个组件的功能和用法。此外，通过实际操作和编写代码，你会更快地掌握EXTJS的精髓。本教程中，作者提供了新手入门指导，包括如何设置开发环境，创建第一个EXTJS应用等。 EXTJS的组件体系结构是基于MVC（Model-View-Controller）模式的，这使得代码组织清晰，易于维护。学习如何构建和组织这些组件，对于理解EXTJS的工作原理至关重要。同时，EXTJS提供了数据绑定机制，可以方便地将视图组件与数据源连接，实现数据的实时更新。 在EXTJS中，控件的使用是关键。例如，表格控件（GridPanel）可以显示大量数据，支持排序、过滤和分页；表单控件（FormPanel）用于用户输入，可以验证数据并发送到服务器。每个控件都有详细的配置选项，通过调整这些选项，可以实现各种自定义效果。 此外，EXTJS与服务器端的集成是另一个重要话题。无论你的后端是.NET、Java还是PHP，EXTJS都能通过Ajax通信进行数据交换。了解如何使用Store和Proxy来处理数据请求和响应，是构建交互式应用的关键。 为了深化EXTJS的学习，你可以参考作者编写的《ExtJS实用开发指南》。这本书更深入地讲解了EXTJS框架，包括控件的详细配置、服务器集成示例以及一个完整应用系统的构建过程，适合已经掌握了EXTJS基础并希望进一步提升技能的开发者。 EXTJS是一个强大的工具，能够帮助开发者构建功能丰富、用户体验优秀的Web应用。通过本文档提供的教程和配套资源，初学者可以逐步掌握EXTJS，从而踏入这个充满可能的世界。在实践中不断学习和探索，你将能驾驭EXTJS，创造出自己的富客户端应用。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【Java字符串不可变性深度剖析】：影响与应用场景分析

![【Java字符串不可变性深度剖析】：影响与应用场景分析](https://www.edureka.co/blog/wp-content/uploads/2017/05/String-pool-1.png) # 1. Java字符串不可变性的基本概念 Java字符串的不可变性指的是一个字符串对象一旦被创建，其内部的字符序列就不能被改变。这意味着任何对字符串的修改操作，如更改字符、拼接、截取等，都不会影响原始字符串对象，而是会生成一个新的字符串对象。不可变性是Java中String类的一个核心特性，它为Java语言带来了多方面的积极影响，比如线程安全、高效的字符串池管理等。然而，这一特性也并
recommend-type

如何让一个字符串等于一个字符数组

要让一个字符串等于一个字符数组，你可以直接赋值，假设我们有一个字符数组`char strArray[]`和一个字符串`char* myString`，你可以这样做： ```c // 字符数组初始化 char strArray[] = "Hello, World!"; // 将字符串字面量赋给myString char* myString = strArray; // 或者如果你想要创建动态分配的字符串并且需要手动添加终止符'\0'， // 可以使用strcpy()函数 size_t len = strlen(strArray); // 获取字符串长度 myString = (char*)
recommend-type

基于TMS320F2812的能量回馈调速系统设计

"基于TMS320F2812的能量回馈调速系统的研发，涉及硬件电路设计、软件设计及Matlab仿真，是理解能量回馈技术的重要资料。" 本文详细探讨了基于TI公司的TMS320F2812 DSP芯片实现的能量回馈调速系统。TMS320F2812是一款高性能的数字信号处理器，适用于实时控制应用，其内置的双事件管理器功能使得双PWM控制得以高效实现，降低了硬件成本并支持复杂控制算法。 在能量回馈的基本原理上，传统的能耗制动方法在变频调速中存在能源浪费、电阻过热以及无法在四象限运行等问题。能量回馈技术则解决了这些问题，它允许变频器在所有四个象限运行，并通过控制整流器和逆变器之间的功率平衡，减小直流储能电容的需求。此外，制动能量被送回电网，提高了系统的整体效率，同时不会对电网质量造成负面影响。 文章首先介绍了能量回馈调速系统的硬件电路设计。主电路采用了两电平电压型双PWM变换器架构，包含网侧电抗器、PWM整流器、直流环节和PWM逆变器。PWM整流器在电机减速时将电机产生的机械能转化为电能，并通过逆变器将其反馈到电网。直流母线电压检测、电流检测、同步电路和温度检测电路等辅助电路确保了系统稳定运行和安全。 接下来，文章阐述了系统的控制策略和软件设计。通过DSP芯片，可以执行实时的控制算法，实现精确的电压和电流控制，确保能量有效回馈。软件设计包括了对电机状态的监控、PWM信号的生成以及各种保护机制的编程。 最后，作者进行了Matlab仿真实验，通过仿真波形验证了设计的有效性。实验结果表明，基于TMS320F2812的系统能够实现能量回馈，且动态性能良好。尽管国际上已有类似的四象限运行变频器和再生装置，但考虑到价格和电网适应性，本设计提供了更经济、更适合中国国情的解决方案。 这篇文章为读者提供了一个深入理解能量回馈技术以及如何利用TMS320F2812 DSP实现这一技术的实例，对于从事相关领域的工程师和技术人员来说，是一份有价值的参考资料。