画keepout的方法 先选中Keepout层:然后 右键->Place->Keepout->然后选择要画圆还是线 Keepout层一般只用来辅助Layout,不能作为PCB的外形结构使用!!! Keepout层转为Mechanical1的方法有些以前画的板子用了Keepout层做板子外形,为了与标准统一,需要转到机械层来,但是AD18中不能直接复制黏贴,该怎么办?1.如果板子只有外边框,板子内部没有使用Keepout进行开槽或挖空等,类似下图,只用Keepout定义了板子的外形: 如下

[编者的话]本文用图文并茂的方式介绍了容器.镜像的区别和Docker每个命令后面的技术细节,能够很好的帮助读者深入理解Docker. 这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别. 当我对Docker技术还是一知半解的时候,我发现理解Docker的命令非常困难.于是,我花了几周的时间来学习Docker的工作原理,更确切地说,是关于Docker统一文件系统(the union file sy

Atitit 拦截数据库异常的处理最佳实践 需要特殊处理的ex 在Dao层异常转换并抛出1 Server层转换为业务异常1 需要特殊处理的ex 在Dao层异常转换并抛出 } catch (SQLException e) { if(e.getMessage().startsWith("Duplicate entry")) { throw new  DuplicateEntryEx(e.getMessage(),e); Server层转换为业务异常 public Object setSub

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 1. 主要贡献 本文探究了参数总数基本不变的情况下,CNN随着层数的增加,其效果的变化.(thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a si

概要:本章旨在说明如何生成电路原理图.把设计信息更新到PCB文件中以及在PCB中布线和生成器件输出文件.并且介绍了工程和集成库的概念以及提供了3D PCB开发环境的简要说明.欢迎使用Altium Designer,这是一个完善的适应电子产品发展的开发软件.本章将以"非稳态多谐振荡器"为例,介绍如何创建一个PCB工程. Contents 创建一个新的PCB工程创建一个新的电气原理图 设置原理图选项 画电路原理图 加载元件和库 在电路原理图中放置元件 电路连线 设置工程选项检查原理图的电气

今天刚把做好的PCB文件交给工厂去制板,阶段工作告一段落,来一个小总结. 前一段时间复习完C语言之后,在中国知网上搜索用单片机实现的小制作,找比较有意思,又不需要太多外专业知识的东西,然后就相中了超声波测距系统.实验室有项目使用到了超声波测距,有部分电路图可以直接用到我这个系统上,电路正确性可以保证,所以可行性有了,决定立即动手. 单片机的最小系统原理图一搜一大堆,超声波收发电路在以前的项目中进行截取,温度补偿电路也可以在知网论文中找到,总原理图搞定.然后就是进行PCB的设计.这篇博文就具体写在

借助绘图软件CAD在Altium Designer中定义不规则PCB外形. 工具/原料 CAD2007 Altium Designer2015 方法/步骤 借助CAD绘制的不规则外形,保存成DXF格式,放在方便查找的位置. 打开Altium Designer2015,选择导入和导出功能,找到DXF文件所在位置点击打开. 选择导入所在层为Keep-Out层设置正确即可,其他选项使用默认的即可. 然后在Altium Designer中,选中自定义的不规则外框,进行PCB板外形定义即可. 注意事项 用

Life is not a rehearsal "人生没有彩排" 参考资料:TCP/IP入门经典 (第五版) TCP/IP详解 卷一:协议 一.什么是TCP/IP TCP/IP是一族定义了网络数据传输规则的协议,现在大多数的网络设备都使用TCP/IP协议进行通信 二.TCP/IP分层 1.分层 应用层 传输层 网络层 数据链路层 2.各层的主要功能 ● 数据链路层:处理通信电缆与接口的细节,将网络层传来的IP数据报转化为帧,再转化为比特流,使其能在通信介质之间传输 ● 网络层:提供逻辑

以前用的着软件基本都是停留在9和10,14用的少,虽然14增加了很多功能,但是也带来了不变,虽然可以打开各种其他格式的文件,但是有些地方的改动不容忽略,在一个完整的板子下来需要用到的每个地方的点也会有些变化.都需要一点一点的总结和完善,另外也需要去体验才会觉得到底他好不好. 不废话了.这里自己遇到一个问题就是如何去定义一个PCB的尺寸,以前在AD9里面直接点击点菜单 design选项 board shape 右拉菜单redefine board shape .然后直接绘制你想要的区域就行.但是在

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/39736509 这篇论文是今年9月份的论文[1],比較新,当中的观点感觉对卷积神经网络的參数调整大有指导作用,特总结之.关于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),笔者后会作文阐述之,读者若心急则或可用谷歌百度一

本文用图文并茂的方式介绍了容器.镜像的区别和Docker每个命令后面的技术细节,能够很好的帮助读者深入理解Docker. 这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别. 当我对Docker技术还是一知半解的时候,我发现理解Docker的命令非常困难.于是,我花了几周的时间来学习Docker的工作原理,更确 切地说,是关于Docker统一文件系统(the union file system)

这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别. 当我对Docker技术还是一知半解的时候,我发现理解Docker的命令非常困难.于是,我花了几周的时间来学习Docker的工作原理,更确 切地说,是关于Docker统一文件系统(the union file system)的知识,然后回过头来再看Docker的命令,一切变得顺理成章,简单极了. 题外话:就我个人而言,掌握一门技术并合理使用它的

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

10张图带你深入理解Docker容器和镜像 申明:此篇文章是转载的(原文地址http://dockone.io/article/783),今天意外发现已经有人转载了(复制了),希望大家关注原创 原本打算将该文章修改为markdown格式,但图片问题有点困扰我,干脆先将文庄转载过来 [编者的话]本文用图文并茂的方式介绍了容器.镜像的区别和Docker每个命令后面的技术细节,能够很好的帮助读者深入理解Docker.这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜

[编者的话]本文用图文并茂的方式介绍了容器.镜像的区别和Docker每个命令后面的技术细节,能够很好的帮助读者深入理解Docker. 这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别. 当我对Docker技术还是一知半解的时候,我发现理解Docker的命令非常困难.于是,我花了几周的时间来学习Docker的工作原理,更确切地说,是关于Docker统一文件系统(the union file sy

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某

写的非常好的一篇文章,不知道为什么被删除了.  利用Google快照,做个存档. 快照地址:地址 作者地址:青牛 什么是docker Docker 是一个开源项目,诞生于 2013 年初,最初是 dotCloud 公司内部的一个业余项目.它基于 Google 公司推出的 Go 语言实现. 项目后来加入了 Linux 基金会,遵从了 Apache 2.0 协议,项目代码在 GitHub 上进行维护. Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论,以至于 dotCloud 公司后来都改名为 Docke

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

 重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置选框.正确的位置选框,代表你的结果很接近分割的准确率. 研究定位的简单有用基础的范式,就是回归. 这张图片经过一系列的处理过程,最终生成四个代表选框大小的实数,有很多不同的参数来描述选框,人们常用的是用XY坐标定位选框的左上角 .宽度和高度,还有一些ground truth(真实准确的选框),计算欧

壹 ● 有关http协议 一 ● 全称 超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol) 二 ● 协议 双方遵循的规范 http协议是属于应用层的协议(还有ftp, smtp等), 即浏览器请求消息和服务器响应消息的一系列规则 三 ● http协议的特性 http是无状态.无连接的协议(stateless, connectionless protocol)的 http协议不具备保存之前发送过的请求或响应的功能-- 服务器中没有保存客户端的状态,客户端必须每次带上自己的状态