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SolarWinds.Orion.Network.Configuration.Manager.v5.0.DLX.Edition.Incl.Keymaker-ZWT Orion Network Configuration Manager (NCM)在之前的版本名称为Cirrus Configuration Manager, 是一个经济、使用简便的网络转变和配置管理解决方案，它能在多元化的网络基础构架中自动完成设备配置管理

安装MATLABR2013a及破解方法（图文版）

Noto-sans-CJK-Diet版本:: 1.0.0 Noto-sans文件即是该哥特式字体。 在Google Web字体中分发的哥特式字体的大小-> 115.2 MB 节食容量-> 17.4 MB 为什么不使用Google网络字体就使用它？ Google网络字体确实很慢。 从本地获取更快。 我应该如何应用该字体？ CSS版本 下载它，并将其放在所需的路径中。 @Import（'noto-sans-scott.css'）位于先前写入css的文件的顶部； 写下来。 要应用字体家族样式：“ noto-sans-scott”，“ Helvetica Neue”，Helvetica，Arial，sans-serif； 写下来。 SASS版本 下载它，并将其放在所需的路径中。 将这两个放在主要的sass文件中（通常是style.scss）。 @ import'/ noto-s

LDO 电路设计-复旦唐长文

鉴权（Authentication）系统是指验证用户是否拥有进行某些操作或访问某些资源的权限。在Spring Boot2 + Vue2框架下，实现一个手撸鉴权系统可以保证您的应用程序更加安全。 以下是实现这个系统的一般步骤： 1.前端登录页面 首先，在Vue2中需要搭建一个登录界面，来接收用户输入的账号和密码。通过axios等Http库向后端发送POST请求，并带上用户输入的账号和密码参数。 2.后端登录相关处理 在Spring Boot2中编写后台代码，接受前端请求并完成与数据库之间的交互，核对用户输入的用户名和密码是否正确。如果信息正确，Spring Boot2返回token给前端；否则，返回错误消息通知前端。 3.token生成和管理 在得到正确的用户名和密码之后，采用JWT（JSON Web Token）算法生成Token，并将其保存至Redis缓存或浏览器Cookie中，以便于后续请求时验证用户身份。 4.解析Token 在每次向后端发送请求时，前端都需要将之前获得的Token附加在Http Header中发往后端。后端根据请求Header中的Token值，验证该用

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，其特点是速度快且准确率高。在进行YOLO的落地部署时，需要考虑以下几个方面： 1. 硬件选择：为了实现实时目标检测，需要选择适合的硬件设备。通常情况下，使用GPU可以加速YOLO的推理过程。 2. 模型训练与转换：首先，需要使用标注好的数据集对YOLO模型进行训练。训练完成后，将模型转换为适合部署的格式，如TensorRT、OpenVINO等。 3. 模型优化：为了提高YOLO的推理速度，可以进行模型优化。例如，使用剪枝技术减少模型参数量、使用量化技术减少模型的存储空间和计算量等。 4. 推理引擎选择：选择适合的推理引擎进行部署。常用的推理引擎有TensorRT、OpenVINO、NCNN等，它们可以针对不同硬件平台进行优化。 5. 输入数据预处理：在进行目标检测之前，需要对输入图像进行预处理，如图像缩放、归一化等操作。 6. 后处理与结果展示：在得到目标检测结果后，可以进行后处理操作，如非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测框。最后，将结果展示在图像或视频上。

这是一篇详细介绍Anaconda的安装和使用教程,包括以下主要内容: 1. Anaconda和Miniconda的介绍及区别 2. Anaconda的下载和安装步骤(包括Windows环境变量的设置) 3. 使用conda命令管理Python虚拟环境,包括创建、切换、删除环境等 4. 在虚拟环境中安装、卸载第三方包 5. 导入导出环境配置信息 6. Anaconda的目录结构和原理简析 7. 在PyCharm中集成Anaconda虚拟环境 8. Anaconda安装后的相关工具和软件,如Anaconda Prompt、Anaconda Navigator、Jupyter Notebook、Spyder IDE、VSCode等的简单使用介绍 9. 其他一些Anaconda发行版自带的数据分析工具,如GlueViz、Orange3、RStudio等 总的来说,这是一篇比较全面的Anaconda使用入门教程,对于初学者熟悉和掌握Anaconda环境的安装、配置和基本使用很有帮助。

本文来自于腾讯云，全文阐述了卷积神经网络的基本结构和原理，希望对您的学习有帮助。先明确一点就是，DeepLearning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deeplearning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，DeepLearning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等

FPGA实现高速雷达信号脉冲压缩处理_姜文博(1).caj