systemback2.0 适用于ubuntu20 /24 以上版本。 解决打包成iso 有4G大小限制的问题。 最原始版本适配了 ubuntu16版本。 后续作者没有继续开发。转其他作者开发。
2025-12-23 22:37:28 12.82MB
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WinAircrackPack V2.6 绿色汉化免安装已破解
2025-12-23 22:36:03 1.47MB WinAircrackPack V2.6
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最新AD10完美破解工具 带有注册机,可以注册自己想要的用户名. 里面带有使用说明,不懂可以看看.
2025-12-23 22:17:46 444KB AD10
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奇怪了,资源名怎么被自动加上了“源码下载实例”几个字,其实哪有什么源码呀? 资源说明: 最新AD10完美破解工具 带有注册机,可以注册自己想要的用户名. 里面带有使用说明,不懂可以看看. 注:照搬网上的资源,不过资源分降低了一半带拐弯儿
2025-12-23 22:16:43 444KB AD10
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基坑降水技术是土木工程施工中的关键技术之一,尤其是在多层地下室和地下工程的开挖施工中,其重要性尤为突出。随着我国经济快速发展和城市建设规模的扩大,地下空间的开发利用越来越受到重视,地下工程的施工日益频繁,这使得基坑降水技术的应用也越来越广泛。 真空轻型井点降水技术,作为一种有效的基坑降水手段,因其独特的优点而在基坑工程中得到了普遍的应用。该技术不仅能够解决基坑内土层的地下水问题,还能有效防止流砂、稳定边坡和防止基坑地面的隆起,为地基和基础工程提供干施工条件。 真空轻型井点降水技术原理在于通过在基坑四周或一侧将井点管沉入含水层内,利用抽水主机产生的真空作用,将地下水不断从井点管中抽出,排到地面并引至施工区以外,从而在每根井点管周围形成一个降水漏斗。多个井点的降水漏斗相互重叠,形成一个较大的区域,使原地下水位整体下降。真空轻型井点设备通常采用水射泵机组,具有体积小、真空度高、抽水性能可靠等特点。 为了确保真空轻型井点降水系统的工作效率和稳定性,相关设备一般由离心泵、射流器和输水管道等主要部件组成。离心泵会将水箱中的循环水加压,送往射流器,射流器高速喷出水流,在缩管内形成真空,这个负压通过井管传递至地下,带动地下水吸入水箱。在水箱中进行气水分离,将水通过溢水口排出。 具体到工程实例中,真空轻型井点降水技术的应用能够显著提升降水效果。以文中提到的基坑工程为例,该工程涉及多栋高层住宅楼的地下结构施工,其中地下结构包括两层地下室,开挖深度分别达到4米和8米。该工程场地地质水文条件复杂,土层包括杂填土、淤泥质粉质粘土、粉质粘土、粉土及中、细砂等。在这些土层中,中、细砂及圆砾层含水量较大,且地下水位高,因此需要采取有效的降水措施。 在实际操作过程中,工程师会根据土层条件和水文地质情况,设计合适的降水方案。例如,对于一层地下室的降水止水施工,单台真空轻型井点主机可以同时带动100个井点排水,控制基坑延长米为100到150米;对于二层地下室,单台主机可以带动40到60个井点排水,控制基坑延长米为80到120米。对于更多层的地下室,则可能需要考虑二级降水止水的设计。 这种技术的应用不仅可以有效控制基坑的水位,还能提高施工的安全性。通过合理的降水方案设计,可以确保施工区域干燥,减少地下水对施工的干扰,提升施工效率,保障结构安全。 真空轻型井点降水技术是一种高效的基坑降水解决方案。在实际应用中,不仅需要考虑土层和水文地质条件,还要结合工程的具体情况,合理布置井点,选择合适的抽水设备和参数。通过有效的工程事例,我们看到了该技术在基坑工程中止水效果的良好表现,这也印证了其在基坑降水工程中的应用价值和推广潜力。
2025-12-23 22:08:05 224KB 首发论文
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2.运行AltiumInstaller.exe进行软件的安装,嘿嘿,这个大家都会。 3.破解软件。在软件包中有个文件夹名字为TeamHS,此文件夹里有两个文件HS-AD10.exe与hs-ads10.alf并将这两个文件拷贝到安装目录下。 a.将patch.exe放到你的安装目录下,运行patch,对安装目录下的dxp.exe文件补丁,注意运行破解时软件没有运行,且也要将杀毒软也临时关闭; b.启动DXP,运行菜单DXP->My Account,点击Add Standalone License file,加载hs-ads10.alf文件后即能正常使用了,使用期限是长久的,嘿嘿。 4.在win7系统下,有可能HS-AD10.exe不能运行,以致于不能对dxp.exe进行补丁,我的笔记本电脑就是win7系统,不能运行这个补丁。 建议:a.你先在装有windos XP系统的电脑上先安装AD10软件,并运行HS-AD10.exe补丁dxp.exe,然后直接将dxp.exe拷贝过来放到你的 win7系统安装目录下覆盖原有的dxp.exe。 b.初次运行AD10后,会提示你没有license,按照上述的方法,点击Add Standalone License file,加载hs-ads10.alf文件即可。 5.恭喜你能使用Altium Designer release 10 软件了,感受一下新版本软件的强大。
2025-12-23 22:03:23 30KB Designer Release
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在嵌入式系统领域,USB接口已经成为标准的通信方式之一,尤其在单片机上实现USB功能,可以极大扩展其应用场景。STM32F103系列单片机因其高性能、低价格的特点,被广泛应用于各种嵌入式项目。将TinyUSB库移植到STM32F103单片机上,并使用HAL库进行开发,是一种提高开发效率、缩短产品上市时间的常用方法。 TinyUSB是一个轻量级的USB设备堆栈,支持多种USB设备类,如HID(人机接口设备)、Mass Storage(大容量存储设备)、Communication Device Class(通信设备类)等。它采用模块化的设计,易于扩展和维护,特别适合于资源受限的嵌入式系统。TinyUSB通过提供一个清晰的API接口,使得开发者能够更加专注于应用层面的开发,而无需深入了解USB协议的复杂性。 在移植TinyUSB到STM32F103单片机的过程中,开发者需要确保硬件平台已经具备USB接口的物理层支持,包括USB DM(数据负)和DP(数据正)线,以及必要的上拉电阻。接下来,要根据STM32F103的硬件特性,配置相应的时钟系统、GPIO以及必要的外设,以确保TinyUSB能够与HAL库良好配合。 HAL库,即硬件抽象层库,是ST公司为其STM32系列微控制器提供的一种软件库,它提供了一套标准的函数接口来访问微控制器的各种硬件资源。HAL库的引入,使得开发者可以不必过多关心硬件的细节,而更多地关注于业务逻辑的实现。在TinyUSB移植过程中,HAL库提供了一组标准的API,用于操作USB相关的硬件资源,如USB端点的配置、数据传输以及设备枚举等。 基于TinyUSB的双串口设备,通常是指STM32F103单片机通过USB接口模拟出两个串口通信功能。这样的设计大大扩展了单片机的应用场景,使其在不增加额外串口硬件的情况下,能够支持更多的串口通信需求。在实现中,开发者需要编写相应的USB设备类代码,将USB端点映射为串口通信的通道,实现数据包的封装、传输和解析等功能。 在整个移植和开发过程中,需要特别注意的是USB协议的细节,包括描述符的配置、数据包的格式、传输类型的管理等。这些都需要开发者严格按照USB规范来实现,以确保移植后的设备能够在各种USB主机上正常工作。同时,还需要进行充分的测试,包括连接稳定性、传输速率、设备识别等,以保证最终产品的可靠性。 为了提高代码的可维护性和可扩展性,开发者在设计时应考虑到模块化和组件化的原则,将不同功能划分成独立的模块,便于未来功能的扩展和维护。另外,良好的文档记录也是不可或缺的,它可以帮助未来的维护人员快速理解和上手项目。 通过将TinyUSB库移植到STM32F103单片机上,并使用HAL库进行开发,可以构建出性能优异、功能丰富的USB双串口设备。这不仅提高了开发效率,还能够在不影响硬件资源的情况下,扩展单片机的通信能力。对于希望在有限的资源下实现丰富功能的嵌入式开发者来说,这是一种非常值得推荐的开发方式。
2025-12-23 21:50:12 17.9MB USB
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**正文** Kafka是Apache软件基金会的一个开源流处理平台,由LinkedIn开发并捐献给Apache。它最初设计的目标是构建一个高吞吐量、分布式的发布/订阅消息系统,现在广泛应用于大数据实时处理、日志聚合、用户行为追踪等多个领域。 在`kafka_2.13-2.5.1`版本中,`2.13`表示使用的Scala版本,而`2.5.1`则是Kafka的版本号。这个版本引入了多项改进和新特性,例如性能优化、稳定性增强以及对新功能的支持。对于生产环境来说,选择稳定版本如2.5.1是很重要的,因为它经过了大量的测试和社区验证。 **Kafka的基本概念** 1. **主题(Topic)**:主题是Kafka中消息的分类,类似于数据库中的表。每个主题可以被分为多个分区,保证数据的有序性。 2. **分区(Partition)**:分区是主题的逻辑分片,每个分区包含一系列有序且不可变的消息。每个分区在集群中的不同节点上都有副本,提供容错能力。 3. **生产者(Producer)**:生产者负责将消息发送到Kafka的主题中,可以选择指定分区或让Kafka自动分配。 4. **消费者(Consumer)**:消费者从Kafka的主题中读取并处理消息,可以订阅一个或多个主题。消费者可以以组的形式工作,实现负载均衡和故障恢复。 5. ** broker **:Kafka集群中的节点称为broker,负责存储和转发消息。 **Kafka的安装步骤** 1. **下载**:首先从Apache官网下载对应版本的Kafka,例如`kafka_2.13-2.5.1.tgz`。 2. **解压**:将下载的压缩包解压到指定目录,例如`tar -zxvf kafka_2.13-2.5.1.tgz -C /usr/local/`。 3. **配置**:修改`config/server.properties`配置文件,设置broker的IP地址、端口、日志存储路径等。 4. **启动Zookeeper**:Kafka依赖于Zookeeper进行集群管理和协调,确保Zookeeper服务正常运行。 5. **启动Kafka**:通过执行`bin/kafka-server-start.sh config/server.properties`启动Kafka服务器。 6. **创建主题**:使用`bin/kafka-topics.sh`脚本创建主题,指定主题名称、分区数量和副本数。 7. **启动生产者**:使用`bin/kafka-console-producer.sh`生成消息到指定主题。 8. **启动消费者**:使用`bin/kafka-console-consumer.sh`从主题中消费消息。 **进一步的Kafka操作** - **数据保留策略**:Kafka可以通过配置`log.retention.hours`等参数来决定保留消息的时间。 - **消费者组**:消费者可以属于同一组,组内的消费者会自动分配主题分区,避免消息重复消费。 - **Kafka Connect**:Kafka Connect允许与外部系统(如数据库、HDFS)集成,实现数据的导入导出。 - **Kafka Streams**:Kafka提供的流处理库,用于构建实时数据处理应用。 - **监控和管理**:使用Kafka的命令行工具或第三方工具(如Kafka Manager)监控和管理Kafka集群的状态。 Kafka因其高性能、可扩展性和灵活性,在大数据领域得到了广泛应用。正确安装和配置Kafka是实现高效数据流处理的基础,通过不断地学习和实践,我们可以充分利用其优势,构建稳定可靠的数据处理系统。
2025-12-23 21:43:25 58.71MB kafka
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MNIST数据集是机器学习领域一个非常经典的图像识别数据集,主要用于手写数字识别任务。这个数据集由Yann LeCun等人创建,包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表了一个0到9的手写数字。MNIST在深度学习和模式识别的研究中扮演了基础角色,是评估新算法性能的标准基准之一。 通常,MNIST数据集可以通过Python中的`sklearn`库的`fetch_mldata`函数轻松获取。然而,由于某些原因,如数据源的变化或者网络问题,可能无法直接使用该函数。在这种情况下,将MNIST数据集作为压缩文件(如"MNIST数据集.zip")提供,可以确保用户能够离线访问这些数据。 `mnist-original.mat`文件是MATLAB格式的数据文件,它包含了MNIST数据集的原始数据。MATLAB是一种广泛使用的数值计算软件,其`.mat`文件可以存储变量、矩阵和其他数据结构。在Python环境中,我们可以使用`scipy.io.loadmat`函数来读取这个文件。数据通常被组织成两个主要部分:'images'(图像数据)和'labels'(对应的标签)。'images'是一个三维数组,维度为(60000, 1, 28, 28)或(10000, 1, 28, 28)(训练集和测试集),表示60,000或10,000个样本,每个样本是一个1通道的28x28像素图像。'labels'则是一个一维数组,包含对应的数字标签(0到9)。 `README.txt`文件通常包含关于数据集的描述、使用方法或其他相关信息。在MNIST数据集中,这个文件可能包括数据集的来源、创建者信息、版权声明以及如何加载和处理数据的指南。 在Python中处理MNIST数据集,除了使用`scipy.io.loadmat`之外,还可以使用其他库,比如`tensorflow`、`keras`或`pandas`。例如,`tensorflow`和`keras`提供了内置的`load_data`函数,可以直接加载MNIST数据,并且预处理为适合神经网络模型的形式。如果选择手动处理,需要注意将图像数据归一化到0-1范围,以及将标签从一维向量转换为独热编码(one-hot encoding)。 MNIST数据集是机器学习初学者和研究人员的重要资源,通过理解和处理这个数据集,可以学习到图像分类的基本步骤,包括数据预处理、模型构建、训练和评估。而`fetch_mldata`函数的替代方案,如使用本地的压缩文件,确保了即使在网络不畅时也能进行相关研究和实验。
2025-12-23 21:36:25 10.92MB MNIST数据集 sklearn库
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