使用U盘安装win10系统安装时无法选择版本，可以将该文件复制粘贴到sources文件夹下，重新插入U盘，便可以选择家庭版、专业版等版本

鉴于工程座落的地基为粉土层,属中软土,其承载力不能满足设计要求,故根据以往的实践经验及岩土工程勘察报告的建议,选用CFG桩复合地基进行地基处理,采用了长螺旋钻孔、管内泵压混合料灌注成桩施工工艺。详细说明了CFG桩复合地基在工程所在地区软土地基处理的设计参数及施工工艺。单桩竖向抗压载荷试验显示,所抽检的8根桩的单根竖向极限承载力均不小于1 200kN,地基承载力提高了130%～140%,总沉降量均小于10mm;在2#楼54根桩的桩身的完整性检测中,47根为Ⅰ类桩(完好桩),7根为Ⅱ类桩,表明桩的完整性较好。由此可见,在该区选用CFG桩复合地基进行地基处理是切实可行的。

以老虎台沉陷区为工程实例,针对沉陷区差异沉降不良地基无法满足地基使用要求的问题,采用有限元方法开展了采用CFG桩进行地基处理的数值模拟研究,对采用CFG桩加固前后的建筑物和地基土体的变形情况进行了系统的分析。结果表明:利用CFG桩加固后的地基稳定性大大提高,建筑物整体沉降显著降低,水平位移量值十分微小。验证了CFG桩加固沉陷区差异沉降不良地基的可行性和安全性。对于地基承载力足够大,但地基差异沉降过大的不良地基,采用CFG桩来协调地基变形具有良好效果。

CFG桩与高压旋喷桩复合地基广泛应用于土木工程各个领域,但在桂林岩溶地区将CFG桩与高压旋喷桩结合来处理复杂地基的实例相对较少,两种桩之间共同作用机制尚不十分清楚。通过对CFG桩与高压旋喷桩组合型复合地基分析及工程实例验证,认为最大限度地发挥CFG桩和高压旋喷桩的优点,软弱地基的承载力能得到大幅度提高。对深部存在的软弱层,采用高压旋喷桩加固,能使地基变形得到有效控制,特别是在复杂岩溶地区,在基岩面高低错落、起伏大、溶沟(槽)陡倾的情形下,高压旋喷桩与CFG桩有机结合,其复合地基具有质量可靠、造价经济、工期可控等优点。

YOLOv2（You Only Look Once version 2）是一种基于深度学习的实时目标检测系统，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2016年提出。它在YOLO（第一代）的基础上进行了改进，提高了检测精度并减少了计算量，从而在保持速度的同时提升了性能。这个压缩包包含的是YOLOv2在608*608分辨率下的预训练权重文件（yolov2.weights）和配置文件（yolov2.cfg），这两个文件对于理解和应用YOLOv2模型至关重要。 我们来详细解析YOLOv2的核心特点： 1. **多尺度预测**：YOLOv2引入了多尺度预测，通过在不同尺度上进行预测，提高了对小目标检测的准确性。它采用了一个名为"feature pyramid network"（特征金字塔网络）的结构，能够处理不同大小的目标。 2. **Batch Normalization**：在YOLOv2中，几乎所有的卷积层都采用了批量归一化，这有助于加速训练过程，提高模型的稳定性和收敛速度。 3. **Anchor Boxes**：YOLOv2使用预先定义的 anchor boxes（锚框）来覆盖多种目标的尺寸和宽高比，这些锚框与真实边界框进行匹配，从而提高了检测精度。 4. **Skip Connections**：YOLOv2借鉴了ResNet的残差学习框架，引入了跳跃连接，使得低层特征可以直接传递到高层，保留了更多的细节信息，提高了定位的准确性。 5. **Fine-tuning**：预训练权重文件（yolov2.weights）是在大量图像数据集如ImageNet上训练得到的，可以作为基础模型，通过微调适应特定任务的数据集。 配置文件（yolov2.cfg）是YOLOv2模型结构的描述，包含了网络的层定义、超参数设置等信息。例如，网络的深度、每个卷积层的过滤器数量、池化层的大小、激活函数的选择等都会在这个文件中指定。用户可以根据自己的需求调整这些参数，进行模型的定制。 使用这个预训练权重文件和配置文件，开发者或研究人员可以快速部署YOLOv2模型进行目标检测任务，或者进一步在自己的数据集上进行迁移学习，以优化模型性能。对于初学者来说，这是一个很好的起点，因为可以直接利用已有的模型进行实践，而无需从头开始训练。 总结来说，YOLOv2是一个高效且精确的目标检测框架，广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像分析等领域。这个压缩包中的预训练权重和配置文件为理解和应用YOLOv2提供了便利，是深度学习和机器视觉领域的重要资源。通过学习和实践，我们可以深入理解目标检测技术，并掌握如何利用深度学习解决实际问题。

超级厉害的自动CFG 轻松学会MCJ

zookeeper集群zoo.cfg配置文件，下载后将zookeeper地址改成实际地址，可以直接使用

提供解析配置文件.cfg的例程

jvm2cfg Python原型脚本将JVM字节码转换为控制流程图。 Utlize networkx框架来构建图形，并使用matplotlib显示可视化表示。 支持方法之间的函数调用边。 要运行，请在jvm2cfg.py的第267行上更改名为“ text_file”的变量，以指向包含要为其生成控制流图的Java类的JVM字节码的文本文件。

yolov3.weights是训练好的权重文件；yolov3.cfg是神经网络的结构文件；coco.names是算法的类别文件