使用maven管理依赖包时会遇到依赖冲突的问题，解决起来非常麻烦。MavenRunHelper插件作为解决冲突的利器，能够高效率的展示出冲突列表，快速解决冲突问题。由于网络等问题，常常无法下载插件。现提供IntelliI IDEA 2019.3+,2018.3+,2017.2+各版本的插件集合。

RK3066 PCB参考图 工具：PADS

《ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡用户手册》 本文主要探讨Mellanox公司的ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡，这是一种专为高速网络连接设计的硬件设备，广泛应用于InfiniBand技术。ConnectX-3 VPI适配器卡提供了灵活的网络接口解决方案，支持多种协议，包括InfiniBand和Ethernet。 ConnectX-3 VPI（Virtual Protocol Interconnect）技术是Mellanox的核心创新之一，它允许用户在无需更换硬件的情况下，在不同的网络协议之间切换，如从InfiniBand转换到Ethernet。这种灵活性使得该适配器卡能够在不断变化的IT环境中适应不同需求，降低了升级成本。 QSFP+（Quad Small Form-factor Pluggable Plus）是一种四通道高速光模块，用于实现高密度的数据传输。ConnectX-3 VPI适配器卡上的QSFP+端口可以支持4x4 Gbps、4x10 Gbps或4x25 Gbps的数据速率，提供高达100 Gbps的总带宽，满足高性能计算、数据中心互联和存储应用的需求。 适配器卡的型号包括MCX353A-FCBT、MCX353A-FCBS、MCX353A-TCBT、MCX353A-QCBT、MCX354A-FCBT、MCX354A-FCBS、MCX354A-TCBT和MCX354A-QCBT，这些型号的不同在于其具体的物理特性，如电缆类型、接口速度和冷却方案。 Mellanox Technologies是一家领先的高性能网络解决方案提供商，其产品以其高效能、低延迟和高可靠性而著称。适配器卡配备了Mellanox的MLNX-OS操作系统，提供先进的管理功能和优化的网络性能。同时，ConnectX-3系列还支持Mellanox的其他先进技术，如Core-Direct、InfiniBridge、InfiniHost和SwitchX等，这些技术旨在提升网络效率并降低系统总体拥有成本。 需要注意的是，尽管Mellanox提供这些产品“按原样”（AS-IS）以帮助客户测试特定解决方案中的应用程序，但它们并未通过Mellanox的全面质量认证，因此可能无法保证最高级别的运行质量。用户在使用过程中应根据自身环境进行充分的测试和验证。 总而言之，ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡是Mellanox为数据中心和高性能计算领域提供的先进网络连接解决方案，具备协议切换能力、高带宽和灵活性，是实现高速、高效网络的关键组件。用户在使用时应充分了解其功能和限制，并确保与自身的系统环境兼容。

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在使用Pytorch框架应对Kaggle卫星图像分类比赛的过程中，参赛者通常会通过深度学习技术来提高模型对卫星图像的识别和分类能力。比赛的目标是通过训练一个有效的分类器来准确地识别遥感图像中的地物类型。Pytorch作为一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活的设计和高效的计算性能，成为处理此类任务的首选工具。 在Kaggle的卫星图像分类赛题中，参赛者需要处理大量的遥感影像数据，这些数据通常包括来自不同时间、不同地点的卫星拍摄的高分辨率图像。每个图像样本的大小可能非常大，包含的像素信息极为丰富，因此如何高效地提取特征，并在此基础上进行分类，是参赛者需要解决的关键问题。 为了适应这一挑战，参赛者需要对数据进行预处理，比如图像裁剪、归一化、数据增强等，来提升模型的泛化能力。模型的构建需要考虑到数据的特性，通常会选择适合处理图像数据的卷积神经网络（CNN），因为它们在提取空间特征方面表现出色。在选择模型结构时，参赛者可以考虑经典的CNN架构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，并在此基础上进行改进，以适应遥感图像分类的特定需求。 深度学习模型的训练过程中，参赛者需要关注模型的损失函数和优化算法。通过使用交叉熵损失函数和先进的优化算法如Adam或RMSprop，可以提升模型训练的速度和稳定性。另外，为了避免过拟合现象，参赛者可能会采用正则化技术，比如权重衰减、Dropout等，并在训练过程中监控验证集上的性能，以确保模型的泛化能力。 在Pycharm集成开发环境中，参赛者可以利用其提供的强大调试工具来解决代码中出现的问题，并优化代码的执行效率。Pycharm支持代码的快速编辑、运行、调试和性能分析，能够显著提升开发效率和代码质量。比赛中的实时调试和结果监控对于发现和解决问题至关重要。 整体而言，卫星图像分类任务涉及到的技术细节繁多，从数据预处理到模型训练，再到性能优化，每一步都需要参赛者具备深厚的深度学习和机器学习知识。通过在Pytorch框架下使用Pycharm进行开发，参赛者可以构建出性能优异的深度学习模型，并在Kaggle的卫星图像分类比赛中取得优异成绩。

318 Series Hardened Access Points 370 Series Outdoor Access Points 310 Series Campus Access Points

1.使用了CamVid数据集，加背景共12类； 2.数据结构是train,val,test三个文件夹里分别放images,labels文件夹，且文件夹里的图像和标签名字要一样； 3.没有大量测试，只跑了20个epoch,还看不出效果，需要自己调试

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TR069（Technical Requirements for CPE WAN Management Protocol）是一种通信协议，主要应用于远程管理和配置终端设备，如家庭路由器、DSL调制解调器等。它由DSL论坛（现为Broadband Forum）制定，旨在提供一种安全、高效的方式来管理网络边缘的客户驻地设备（CPE）。这个"TR069服务器代码"压缩包包含了一些资源，帮助初学者理解和应用TR069协议。 1. **TR069协议介绍**： TR069基于SOAP（Simple Object Access Protocol）和HTTP/HTTPS，通过使用XML来传输管理数据。它定义了服务提供商如何与用户的CPE进行交互，包括设备配置、故障检测、软件更新、性能监控等功能。协议的安全特性包括TLS（Transport Layer Security）加密，确保通信过程中的数据安全。 2. **JAVA平台下对TR069协议的实现.doc**： 这个文档可能详细介绍了如何在Java平台上实现TR069协议。Java作为一种跨平台的语言，是开发网络管理服务器的常用选择。文档可能涵盖以下内容：安装和配置Java环境，理解TR069的消息结构，编写SOAP请求和响应，以及使用Java的HTTP客户端库进行通信。 3. **CPEDemo**： CPEDemo可能是一个模拟CPE设备的示例程序，用于测试和理解TR069服务器如何与CPE交互。它可能包含设备模型、参数设置、事件报告和升级机制的模拟代码，帮助开发者理解CPE端的实现细节。 4. **ACSServlet**： ACS（Auto-Configuration Server）是TR069协议中服务器端的角色。ACSServlet可能是实现ACS功能的Java Servlet，处理来自CPE的请求，执行配置管理、状态查询和命令执行。Servlet是Java Web应用程序的一部分，可以嵌入到Web服务器中，处理HTTP请求。 5. **ACSDemo**： ACSDemo可能是一个简化的ACS服务器实现，用于演示和测试TR069协议的基本功能。它可能包含服务器启动、设备发现、会话建立、管理操作和关闭的流程，让开发者了解如何搭建和调试一个基本的TR069服务器。 6. **anyTests**： anyTests可能是一组测试用例或测试脚本，用于验证ACSServlet或CPEDemo的正确性。这些测试可能包括连接性测试、配置更新测试、异常处理测试等，确保TR069协议的实现符合标准并能正常工作。 通过学习这些资源，初学者可以逐步掌握TR069协议的工作原理，理解服务器和CPE之间的交互流程，并能够在Java平台上实现自己的TR069管理系统。在实际应用中，TR069技术广泛应用于大规模网络设备的远程管理，简化了运维任务，提高了效率，减少了现场维护的需求。

主要功能包括： 　　1.抄表管理： 　　将抄表数据录入电脑系统，生成水费信息。 　　2. 档案管理： 　　用户档案管理包括：用户的增加、删除、修改，还包括用户水表性质的修改、减免吨位的修改、用水类型的修改等。 　　3.统计查询： 　　查询用户档案信息及水费信息。 　　4.系统维护： 　　设置系统基本资料、及操作员权限设置。