protel99se安装教程

时间: 2023-12-17 19:29:14 浏览: 86
以下是Protel 99SE安装教程: 1. 下载Protel 99SE安装文件并解压缩。 2. 运行setup.exe文件开始安装。 3. 在安装过程中,选择完全安装并按照默认设置进行安装。 4. 安装完成后,将C:\WINDOWS中的client99se.rcs文件保存起来。 5. 将“Protel99汉化”文件夹中的CLIENT99SE.rcs复制到Windows根目录下替换。 6. 安装PCB汉字模块:将“pcb-hz”目录下所有的文件复制到Design Explorer 99 se根目录中,注意检查一下hanzi.lgs和Font.DDB文件的属性,将其只读选项去掉。 7. 安装国标码库:将文件“gb4728.ddb(国标库)”复制到Design Explorer 99 se/library/SCH目录中,并将其属性中的只读去掉。 8. 将“Guobiao Template.ddb(国标模板)”文件复制到Design Explorer 99 se 根目录中,并将其属性中的只读去掉。
相关问题

protel99SE安装教程

Protel 99SE的安装教程如下所述: 1. 以管理员身份运行Protel 99SE文件夹里的安装程序。 2. 点击下一步。 3. 在name和company栏中随意填写信息,然后打开SerialNO.txt文件,将其中的serialNO复制到安装界面的code栏中。 4. 选择好安装目录(不要出现中文),点击下一步。 5. 继续点击下一步,直到安装完成。 6. 打开Servicepack6文件夹,运行protel99seservicepack6.exe。 7. 点击接受协议。 8. 完成安装后,打开桌面上的软件快捷方式。 9. 打开后的界面将呈现出Protel 99SE的用户界面。 Protel 99SE是一款专业的电路设计软件,由Prokl Technology开发,可用于设计电路原理图和PCB。它具有功能强大和界面简洁等特点。软件包括两个主要部分:电路原理图设计(Advanced Schematic)和多层印刷电路板设计(Advanced PCB)。 此外,如果需要汉化Protel 99SE,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先备份C:\WINDOWS目录下的client99se.rcs文件。 2. 将“Protel99汉化”文件夹中的CLIENT99SE.rcs复制到Windows根目录下并替换原文件。 3. 安装PCB汉字模块:将“pcb-hz”目录下的所有文件复制到Design Explorer 99 SE的根目录中。确保hanzi.lgs和Font.DDB文件的只读属性已取消。 4. 安装国标码库:将文件“gb4728.ddb”复制到Design Explorer 99 SE/libraries/SCH目录中,并取消其只读属性。 5. 将文件“Guobiao Template.ddb”复制到Design Explorer 99 SE的根目录中,并取消其只读属性。 另外,如果在安装过程中需要填写Access Code,请使用Y7ZP-5QQG-ZWSF-K85作为Access Code。

protel99se汉化安装教程

protel99se的汉化安装教程如下: 1. 首先,解压压缩包并运行Setup.exe安装主程序。在注册码处输入注册码Y7ZP-5QQG-ZWSF-K858。 2. 安装主程序后,运行protel99seservicepack6.exe安装补丁程序。 3. 安装中文菜单:将光盘中的client99se.rcs文件复制到Windows根目录。在复制前,请先启动一次Protel99se并关闭,以保存英文菜单。 4. 安装PCB汉字模块:将光盘中pcb-hz目录的全部文件复制到DesignExplorer99se根目录中。请确保hanzi.lgs和Font.DDB文件的只读属性已被取消。 5. 安装国标码和库:将光盘中的gb4728.ddb(国标库)复制到DesignExplorer99se/library/SCH目录中,并取消其只读属性。将光盘中的GuobiaoTemplate.ddb(国标模板)复制到DesignExplorer99se根目录中,并取消其只读属性。 6. 如果需要,安装orCAD转换程序:将光盘中orCAD-Protel目录的全部文件复制到DesignExplorer99se根目录中。 完成以上步骤后,protel99se的汉化安装就完成了。如果需要更详细的教程和视频教程,可以访问链接https://pan.baidu.com/s/1U4LDVa-FVa_1kyT1WKU1jw,提取码为zmj3。[1][2]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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