平台搭建工作正在进行中。-ITADN社区

在SolidWorks中进行Stewart平台的建模

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本简介介绍如何使用SolidWorks软件对Stewart平台进行三维建模的过程和技术要点，适用于机械设计和机器人技术的学习者。基于SolidWorks中的Stewart平台建模涉及利用该软件的三维设计功能来创建复杂的机械结构模型。通过精确地设定各个部件之间的相对位置和运动关系，可以实现对Stewart平台这一并联机构的有效模拟与分析。此过程不仅有助于深入理解其工作原理，还能为后续的设计优化提供重要依据。在进行建模时，首先需要熟悉SolidWorks软件的各项操作技巧，并掌握有关Stewart平台的理论知识。接着，在构建模型的过程中要特别注意细节处理以及运动仿真测试以确保最终设计能够满足实际应用需求。综上所述，基于SolidWorks中的Stewart平台建模是一项兼具技术挑战性和实用价值的任务，对于相关领域的研究与开发具有重要意义。

OpenCL在AMD平台的搭建

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本教程详细介绍如何在AMD平台上搭建和配置OpenCL环境，涵盖必要的软件安装、驱动更新及测试代码编写，帮助开发者充分利用AMD硬件进行并行计算。 AMD OpenCL介绍在Windows系统下基于AMD GPU的OpenCL环境搭建，并且通过矢量加法实例程序进行构建示例。传统的AMD APP SDK设计中已经不再包含此类内容，但可以使用另一种方法：下载OCL_SDK_Light_AMD.exe并安装该软件。安装完成后，在Visual Studio 2019中创建一个项目。在新建的解决方案中，右键点击解决方案名称，选择属性选项。依次选择 C++ —> 常规。

流媒体平台搭建

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本课程专注于讲解如何构建一个高效稳定的流媒体平台，涵盖技术架构设计、内容分发网络优化及用户体验提升等关键环节。本段落将介绍如何搭建属于自己的流媒体服务器。我们将详细探讨从准备阶段到最终部署的每一个步骤，帮助您轻松构建个性化的流媒体服务解决方案。通过学习这些技术细节，您可以更好地掌控数字内容分发的方式，并享受自定义设置带来的便利和灵活性。

Hadoop平台的搭建步骤

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本教程详细介绍如何在计算机环境中构建和配置Hadoop平台，涵盖从环境准备到集群部署的所有关键步骤。这份文档详细讲述了Hadoop平台的搭建步骤。

DVWA平台搭建教程及工具集合包

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本教程详细介绍了如何搭建DVWA（Damn Vulnerable Web Application）安全测试平台，并提供相关工具集合包下载，适用于Web应用安全学习和实践。在搭建DVWA平台的过程中可能会遇到一些问题： 1. 安装phpStudy时可能需要安装VC（压缩包内已包含）。 2. 将下载的DVWA压缩文件放置于C:\phpStudy\PHPTutorial\WWW目录中。（如我所做，将其安装到了C盘） 3. 配置DVWA以连接数据库：打开config文件夹中的config.inc.php配置文件，并将db_password修改为与MySQL密码一致。否则会报错（可以在右击小图标并选择“MYSQL工具”来查看和更改用户名及密码）。 4. 在进行实验时，如果遇到IE浏览器不支持代理的问题，请考虑使用谷歌浏览器。整理以上搭建DVWA平台过程中可能遇见的疑问及其解决思路，并分享给需要的人。

WiFiDog认证平台搭建V0.1.pdf

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《WiFiDog认证平台搭建V0.1》是一份关于构建开源无线网络接入控制系统文档，详细介绍其初始版本的技术架构与部署方法。本段落将介绍搭建Wifidog认证平台的知识点，包括其工作原理、认证流程、网络结构及相关的编程实现。 Wifidog是一个开源的无线网络认证解决方案，允许运营商通过一个中心化的认证服务器来管理多个无线接入点。这种机制通常用于公共场所提供无线网络访问，并确保用户在使用服务前完成身份验证和授权过程。这一过程中包括了对用户信息进行核实、授予特定权限以及计费等功能。搭建Wifidog认证平台的步骤如下：第一步：建立ping接口响应功能。路由器需定期向认证服务器发送心跳请求，以确认其工作状态正常。若无法收到正确的回应或接收到错误的信息，则路由器会暂停网络接入服务，导致用户暂时失去互联网连接权限。每隔两分钟进行一次检查直到获得正确反馈为止。第二步：实现auth认证接口处理客户端跳转的请求。此阶段涉及用户的注册、登录以及广告展示等操作。成功完成这些步骤后，系统根据MAC地址生成一个token，并将其返回给用户以供后续使用和验证身份之用。第三步：检查并确认令牌与设备MAC地址之间的对应关系。当路由器接收到客户端发起的请求时，它会将该信息转发至平台门户接口并向认证服务器发送登录状态更新的通知。随后，后者需要比对token是否匹配对应的硬件标识符。如果两者一致，则返回Auth:1以示成功；反之则反馈Auth:0并清除用户在路由器上的注册记录。第四步：实现强制断开连接机制。当有必要或因长时间未活动而需终止某个用户的网络访问时，认证服务器可通过特定接口发起指令来执行此操作。开发和部署过程中需要注意以下几点： - 确保系统的稳定性和安全性，因为这涉及到用户数据的管理以及对网络资源的管控。 - 保证所有请求处理、token生成与验证及各种状态响应的有效性。 - 使用HTTP协议进行通信，包括POST和GET方法的应用及其相应参数的正确传递方式。 - 编写服务器端脚本以接收并回应ping和auth请求，并实现相关的认证逻辑功能。 - 解决网络地址转换（NAT）问题，确保内部网络间的正常通讯不受影响。 - 建立监控与日志记录机制以便追踪任何异常情况或错误信息的来源。 - 调整路由规则以保证数据包在路由器、服务器和用户之间的正确传输路径设置。 - 优化性能参数如减少认证时间延迟及提升响应速度，从而为用户提供更佳的服务体验。这份文档详细指导了如何搭建Wifidog认证平台，并提供了后台编程案例代码实现的示例。通过该教程，开发者能够了解在集客云平台上定制云端后台效果的方法和技巧，以满足智能路由器营销应用的需求。由于原文档是扫描件转换而来，在阅读时需根据上下文逻辑进行适当校正来确保内容准确性。

广工数据库实验在openGauss平台上进行

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本简介介绍广东工业大学的学生和研究人员使用openGauss平台开展数据库相关实验的情况，旨在探索该国产数据库系统的教学与科研应用潜力。五份实验报告提供了详细的代码操作流程，适合完全没有接触过课程内容的新手按照步骤进行实践。 ### 实验目的 1. 学会将现有的Virtualbox+CentOS+openGauss镜像文件导入虚拟机，并启动使用openGauss数据库。 2. 使用openGauss进行简单的数据库相关操作。 3. 掌握虚拟机VirtualBox的使用方法； 4. 了解并掌握openGauss数据库镜像安装部署的方法。 ### 实验内容和要求 1. 利用VMware或VirtualBox等虚拟机软件，搭建用于实验的openGauss环境。 2. 在实体机或者另外一台虚拟机上重新进行一次openGauss的安装与配置（建议在课后自行完成）； 3. 使用openGauss创建数据库、模式、用户以及表，并熟悉相关的操作命令。 ### 实验主要仪器设备和材料 1．计算机及操作系统：PC机，Windows系统/Centos系统； 2．数据库管理系统：openGauss； ### 实验方法、步骤及结果测试实验中需要创建一个教学管理数据库SC，该库描述的信息包括学生信息、课程信息、教师信息、学生的选课成绩记录、授课安排情况以及班级和系部的相关数据。

LeNet: 在Python3中手工搭建LeNet

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本文详细介绍如何在Python3环境下手动构建经典的LeNet卷积神经网络模型，适用于深度学习入门者和CNN初学者。乐网该存储库基于逐步构建具有Python3的LeNet。关于此存储库的更多信息可以在提供的幻灯片中找到。文件结构如下： - LeNet 文件夹：包含完整的LeNet CNN。 - 产生随机数：了解如何生成随机数以及在LeNet中的应用方法。 - MNIST.ipynb: 加载MNIST数据集，展示标签和对应的图像。 - 边缘检测：使用滤镜对图像进行卷积操作，并理解卷积层的边缘检测功能。 - 激活函数：熟悉几种常用的激活函数。 - Pooling.ipynb: 使用不同的池化方法来了解池化层的工作原理。

Pixel-RNN-TensorFlow：正在进行中

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Pixel-RNN-TensorFlow 是一个利用TensorFlow框架实现像素递归神经网络的项目，旨在图像生成与理解领域进行创新探索，目前该项目正在积极开发和完善之中。 TensorFlow中的PixelCNN和PixelRNN实现包括以下内容： - 像素神经网络遮罩卷积（A、B） - PixelRNN的LSTM行（正在进行中） - 对角BiLSTM（斜偏移，斜偏移） - 残余连接多尺度PixelRNN（正在进行中）支持的数据集包括： - MNIST - cifar10 （正在进行中） - ImageNet （正在进行中）要求使用Python 2.7和TensorFlow版本0.9+。安装必备组件，请运行以下命令： ``` pip install tqdm gym[all] ``` 要训练PixelRNN模型（在MNIST数据集上），请执行： ``` python main.py --data=m ```

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平台搭建工作正在进行中。

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