马7胆前级哪级管最重要

2024-08-29

胆机实作（1）——12AU7甲类单端前级

第一次做胆机,选了最经典的单端共阴架构.电路没有什么复杂的,基本就是教科书电路,没有用负反馈,因为我不喜欢负反馈的声音.用电路板做机器焊接也没什么难度,器件找好开焊就行,试做机就不打算找外壳了,也不用考虑音量电位器的问题,这么裸听也蛮好看的. 电源方面HT用的250V,晶体管串联稳压,直流稳压灯丝.这个电源方案很不错,整机底噪控制在了-100dB. 12AU7的工作点设置在Ia=5mA,Vgk=-5V左右,Ua=150V. 这个工作点兼顾了输入输出,因为我希望能够输入2Vrms信号,输出有一点电

《Blue Flke团队》第二次作业通讯录项目开题报告

Just_Do_IT! N:8A:8B:7C:6D:8总分:37 Miracle-House N:8A:6B:7C:6D:8总分:35 Spring_Four N:7A:7B:8C:8D:6总分:36 ymm3 N=7A=7B=7C=7D=7总分=35 对不队 N:7A:6B:7C:6D:7 WAP6 N:8 A:6B:7C:7D:7总分:35 开拓者研发团队 N:7A:6B:7C;7D:8总分:35 F4+2 N:7A:8B:7C:6D:8总分:36 Dare_T

自动化中间人攻击工具subterfuge小实验

Subterfuge是一款用python写的中间人攻击框架,它集成了一个前端和收集了一些著名的可用于中间人攻击的安全工具. Subterfuge主要调用的是sslstrip,sslstrip 是08 年黑帽大会提出的工具,它能突破对SSL的嗅探会进行自动的中间人攻击来拦截通讯的HTTP 流量,然后将流量中所有出现的HTTP 链接全部替换为HTTP,并把这个过程记录下来.接下来使用替换好的 HTTP 与目标机器进行连接,并且与服务器,也就是server 端进行HTTPS ,这样就可以对目标机器与服

【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章（四）

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

在亚马逊amazon的AWS上安装Node和MongoDB服务器

在亚马逊amazon的AWS上安装Node和MongoDB服务器在建立AWS上账号.创建EC2 ,用putty链接上之后,就可以用下面的方法开始安装. !!! 如果不是是自己建立的EC2, 而是由Beanstalk建立的,则选择linux系统影像的就会自动安装node和npm到系统, 目录类似于 /opt/elasticbeanstalk/node-install/node-v4.3.0-linux-x64/bin/node /opt/elasticbeanstalk/node-install

AWS系列之一亚马逊云服务概述

云计算经过这几年的发展,已经不再是是一个高大上的名词,而是已经应用到寻常百姓家的技术.每天如果你和互联网打交道,那么或多或少都会和云扯上关系.gmail.github.各种网盘.GAE.heroku等各种服务都属于云服务的范畴.那么云计算的定义到底是什么?这里有摘自wiki的定义. Cloud computing in general can be defined as a computer network which includes, computing hardware machine o

马旭飞：共探H3 BPM社区发展战略

近日,以"让天下没有难用的流程"为主题,H3 BPM10.0在北京金隅喜来登酒店正式发布. H3 BPM全新的业务流程管理系统是颠覆BPM行业的巨作,拥有众多独创技术,近200个业务化封装点及800个易用性优化点的实现,让H3 BPM比OA更易配置,比EAI更易集成,比普通的BPM产品更具深度扩展与分析的能力,亦与互联网产品一样易用,把BPM从流程快速开发平台变革为运维级产品.为了帮助更多流程开发者.企业管理者.企业IT人员用好BPM产品,H3 BPM还隆重推出了H3 BPM社区.日前

隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

用 Python 通过马尔可夫随机场（MRF）与 Ising Model 进行二值图降噪

前言这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

[ PHP+jQuery ] ajax 多级联动菜单的应用：电商网站的用户地址选择功能 ( 二 ) - 仿亚马逊下拉面板

/** jQuery version: 1.8.3 Author: 小dee Date: 2014.11.8 */ 接上一篇博客. 实现带缓存的仿亚马逊下拉面板效果图: 图1 初始图2 点击省份图3 选择省份图4 如果有第四级菜单说明:该功能模块是固定前三极菜单,第四级菜单如果存在则动态加载 ( 不足:没有做到所有菜单完全动态加载 ). 图5 细节流程: ① 点击固定菜单时发生的动作: ■ 如果存在下拉面板,则下拉面板消失 ■ 如果不存在下拉面板,则查看是否有缓存的下级菜单数据 ■

从100PV到1亿级PV网站架构演变

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

JS 实现地区，省份，城市，县区4级联动

刚学JS,实战一下,做一个省份信息4级联动. 但是网上查了都是3级的,没有4级,现在做一个的是带地区的4级联动,最简单的办法是修改别人的代码,最开始找到的事类似于下边这个的: 省市县关联菜单 <html> <head> <title>省市县关联菜单</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> <

百亿级别数据量，又需要秒级响应的案例，需要什么系统支持呢？下面介绍下大数据实时分析工具Yonghong Z-Suite

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

UF访问，一些对用友最新的旗舰级产品U9一些引进（图像）

昨天,北京用友公司的本地UF马平之和几个同事总和.并且e创客网站访问者创始人江.双方进行了友好的交流.首先,我们公司的历史.销售.或产品介绍. 然后.用友分公司的总水平介绍了用友的情况下,,马总介绍了用友公司的旗舰产品U9. 一般介绍骑马,们对用友U9有了一个初步的了解.一般人听到U9之后都会以为U9是U8产品的一个版本号升级,事实全然不是这种,而是U9的定位要高于上一版本号的集团管控产品NC.U9相对U8来说至少要高2个级别.这次的U9产品将是一个以平台为主的产品,通过平台的搭建,软件厂家和用

A亚马逊WS网上系列讲座——怎么样AWS云平台上千万用户的应用建设

用户选择云计算平台构建应用程序的一个重要原因是高弹性的云平台和可扩展性. 面向Internet应用程序通常需要支持用户使用大量,但要建立一个高度可扩展.具有一定的挑战,高度可用的应用程序,只有立足AWS云平台构建应用程序,可以相对简化的东西.此次网络研讨会将讨论如何利用的特点,充分利用怎样的云平台和AWS的相关服务来构建一个能够支撑千万级用户的应用. 通过讨论不同用户数量级别的应用需求和架构特点.然后结合不同的AWS的服务来满足用户訪问.并终于逐渐把架构优化成为能够支持千万级用户的设计.这个演讲

Hibernate 马士兵学习笔记 (转)

目录(?)[+] 第2课 Hibernate UML图第3课风格第4课资源第5课环境准备第6课第一个示例Hibernate HelloWorld 第7课建立Annotation版本的HellWorld 第8课什么是OR Mapping 一定义一 Hibernate的创始人二 Hibernate做什么三 Hibernate存在的原因四 Hiberna

HMM：隐马尔科夫模型-前向算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722376 目标-解决HMM的基本问题之一:已知HMM模型λ及观察序列O,如何计算P(O|λ)(计算给定隐马尔科夫模型HMM下的观察序列的概率-Pr(observations |).)?从而评估哪一个HMM最有可能产生了这个给定的观察序列. 计算观察序列的概率(Finding the probability of an observed sequence) 穷举搜索( Exhaustive sea

阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路

本文原始内容由作者“阳振坤”整理发布于OceanBase技术公众号. 1.引言 OceanBase 是蚂蚁金服自研的分布式数据库,在其 9 年的发展历程里,从艰难上线到找不到业务场景濒临解散,最后在双十一的流量考验下浴火重生,成为蚂蚁金服全部核心系统的承载数据库.这一路走来的艰辛和故事,蚂蚁金服高级研究员.OceanBase 团队负责人阳振坤将为你娓娓道来. 什么是OceanBase数据库? 是阿里巴巴集团自主研发的分布式关系型数据库,融合传统关系型数据库强大功能与分布式系统的特点,具备持续

[转载]从100PV到1亿级PV网站架构演变

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思科恶意加密TLS流检测论文记录——由于样本不均衡，其实做得并不好，神马99.9的准确率都是浮云啊，之所以思科使用DNS和http一个重要假设是DGA和HTTP C&C（正常http会有图片等）。一开始思科使用的逻辑回归，后面17年文章是随机森林。

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随

马士兵hibernate（原始笔记）

马士兵hibernate(原始笔记) 课程内容 1 HelloWorld a) Xml b) annotation 2 Hibernate原理模拟 - 什么是O/R Mapping以及为什么要有O/R Mapping 3 常见的0/R框架(了解) 4 hibernate基础配置(重点) 5 ID生成策略(重点 AUTO) 6 Hibernate核心开发接口介绍(重点) 7 对象的三种状态(了

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