这套课程参考了大家都在用的教材《计算机网络（第 8 版）》，课程里的内容按照教材编著者谢希仁教授的编排顺序，先从物理层开始介绍，包括物理层的传输媒体、信道复用技术等，再到数据链路层、网络层、运输层和应用层。每一层我都介绍了该层的主流协议，比如数据链路层的 ppp 协议、网络层的 ip 协议，运输层的 TCP、UDP 协议和应用层的 HTTP 协议。在介绍协议的时候，我不仅介绍了协议的用途，还讲解了协议的内部执行逻辑。从点到面，逐步深入，相信，有这样丰富的课程内容，再配上我生动的课程讲解，一定会让你轻松掌握计算机网络课程相关的知识。 课程目标： 通过本套课程的学习，你将具备： - 掌握计算机网络的行业发展历程 - 掌握 TCP/IP 五层网络体系结构 - 掌握计算机网络核心协议内容

在这篇文章中，我将为你展示 Linux 命令行的另一个漂亮干练的使用案例：访问 Google 的 Gmail 服务，有需要的小伙伴可以参考下。

一、什么是OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。

凌力尔特公司(Linear Technology Corporation)推出LT8705的H级和MP级版本。这款高效率 (高达98%) 同步降压-升压型DC/DC控制器可以高于、低于或等于稳定输出电压的输入电压工作。LT8705运用单电感器和4开关同步整流，在2.8V至80V输入电压范围内工作，产生固定的1.3V 至80V输出。用单个器件就可提供高达250W的输出功率。当多个电路并联时，还可提供更大的功率。H级和MP级版本器件分别保证工作在–40℃至150℃和–55℃至150℃的工作结温范围。     LT8705有4个反馈环路以调节输入电流/电压以及输出电流/电压。输入电流和电压反馈

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导读：这套测量系统可应用于少接脚数的模拟、混合信号与传感器半导体测量。 　　5月27日， 知名半导体测试设备供应商爱德万测试有限公司新推出结合数字与模拟测试功能的测量系统EVA100,这套革新的测试平台可应用于少接脚数的模拟、混合信号与传感器半导体测量，带来附加价值。EVA100支持多种元件测试功能的全新测试解决方案，从工程研发到量产阶段皆可应用。 　　EVA100采用架构设计，提升了其多种测量的灵活性。操作界面简单直观，用户不必具备高级编程能力即可操作，帮助客户更快将最新IC元件推向市场。 　　EVA100在工程研发与量产阶段皆可适用，能同时控制多种测试，可提高测量精确性、改善测试效率

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为规范普速铁路供电安全管理，保证接触网运行检修和施工 过程中的人身、行车及设备安全，在充分总结既有电气化铁路安 全生产管理经验基础上描述普速铁路接触网作业安全要求及规范，作为实际作业指导

针对变电站接地网实际敷设情况往往与施工图纸有所出入、可能造成诊断结果具有较大误差的情况,在传统电路诊断模型的基础上考虑了接地网腐蚀特性,即地理位置越接近的导体被腐蚀的程度越相近,并提出局部差异性腐蚀指标表示支路电阻腐蚀倍数的相近程度,从而建立了接地网故障诊断的增广线性模型,同时运用基于奇异值分解法分解的最佳降秩逼近定理解决模型中方程组等式两端的不相容性.为校正诊断模型中存在的扰动对诊断结果的影响,采用了基于约束总体最小二乘算法的优化算法,对明晰支路和模糊支路分别迭代,在已知设计模型与实际支路敷设有偏差的情况下得出了较为满意的解.仿真计算结果验证了所提方法的正确性和有效性.

新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。