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伺服馬達接線圖
Arduino ESP32 若何 鍵盤節制 伺服馬達Arduino ESP32 若何 鍵盤節制 伺服馬達

黃線 接 GPIO27 、 紅線 接 5V 、 黑線 接 GND
ESP32 電力只能鞭策一個馬達，若是要推動兩個馬達就要外接電源了

程式碼

  1. #include <Servo.h>
  2. Servo myservo;  // 建立伺服馬達節制
  3.  
  4. // 伺服馬達的毗連 GPIO
  5. static const int servoPin = 27;
  6. int pos = 0;
  7. void setup() {
  8.   // put your setup code here, to run once:
  9.   myservo.attach(servoPin);  // 將伺服馬達毗連的GPIO pin毗連伺服物件
  10.   Serial.begin(115200);//序列阜連線速度
  11. }
  12.  
  13. void loop() {
  14.   // put your main code here, to run repeatedly:
  15.   if(Serial.available()){                 //
  16.     int num = Serial.parseInt();     // case 前置 num(數字鍵)
  17.    
  18.     switch(num) {                            //   
  19.    
  20.       case 1 :   //1~9
  21.         for(pos = 0; pos < 180; pos += 1) // 一度一度由 0 度旋轉到 180 度
  22.         myservo.write(pos);
  23.         delay(200);
  24.         break;
  25.       
  26.       case 2 : // 1~9
  27.         for(pos = 180; pos>=1; pos-=1) // 一度一度由 180 度旋轉到 0 度
  28.         myservo.write(pos);
  29.         delay(200);
  30.         break;
  31.     }
  32.   }
  33. }
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先到 pytorch 官網 對應一下CUDA版本及指令
YOLOv8 pytorch情況建置與教學 - Win10YOLOv8 pytorch環境建置與教學 - Win10
我的環境是：

  • Python 3.10
  • Nvidia driver 522.25
  • Cuda 11.7
  • Conda
  • Cudnn 8.7

安裝方式可參閱此篇文章 ：Win10用 Anaconda 建 3070系列的 Tensorflow 深度進修情況


先下載CUDA 11.7 載點

下載安裝好今後，把CUDNN 三個目次COPY到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7下


到PyCharm 終端機下指令先建一個虛擬環境

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指定佈景圖片巨細
background-size：bg-size , bg-size
bg-size = auto | length | percentage | cover | contain

  • 預設值為auto，即靠山圖片原始長寬。
  • length指定圖片具體巨細的數值，不允許負值。
  • percentage以佈景圖地點元素的百分比指定後臺圖巨細，不答應負值。
  • length與percentage可設定2數值，也可只設定1個數值，當只設定一個數值，另一個數值(高)預設值為auto，此時高度以配景圖原始寬高比例，自動縮放。
  • cover主要用於背景圖小於地點的內容，而配景圖又不合適利用repeat，此時就能夠採用cover的體式格局，使配景圖放大至內容的巨細，但此方法輕易使背景圖因放大而失真。
  • contain與cover正好相反，首要用於後臺圖大於地點內容，但卻需要將靠山圖完全呈現，此時便可採用contain的方式，使靠山圖縮小至內容的大小。

結果呈現為了讓出現效果有明顯的區別，典範中的屬性預設為：
width:300px;height:200px;border:1px solid #CCC;background:#FFFFFF url(bg.jpg) no-repeat left top;
 

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若是編譯直行時呈現以下訊息，就是電腦與 Arduino 板子無法溝通

網頁設計 偏差訊息.stk500_getsync
網頁設計 偏差訊息.stk500_getsync
avrdude: stk500_getsync() attempt 10 of 10: not in sync: resp=0x9f


1.USB 有無毗連。網頁設計(看 Arduino 板子上的燈有沒有亮就能夠確認這點)
2.有無設定 Arduino 的驅動程式。網頁設計

3.Arduino Board 的板型是不是准確 (選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Board 確認板型)
4.COM port 設定是否准確。網頁設計
選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Serial port 確認 port
您可以用裝配辦理員看看 (Windows 當選 裝配管理員/毗鄰埠/)，由於我的 Arduino-UNO 用 USB 摹擬為 COM11，是以我在 Tool/Serial port 必需選擇 COM11

5.最後是PROCESSOR是不是選取准確

文章出處：網頁設計,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計

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用ESP32 PWM實現LED漸漸亮起。

程式的部分首要分成三個：1.設定頻道LEDchannel、2.附加到PIN腳、3.決意輸出巨細。

1.設定頻道LEDchannel屬性

ledcSetup(LEDChannel, freq, resolution);
//LEDChannel設定為0，分歧輸出要設定到分歧頻道，例如RGB LED就要開三個頻道別離辦理R、G、B
//freq輸出頻率，建議值5000 Hz
//resolution代表輸出解析度，例如8代表0-255，10代表0-1023

2.附加到PIN腳

ledcAttachPin(ledPin, LEDChannel);
//ledPin代表腳位，看你把裝備接在哪一個腳位上面
//LEDchannel代表步調1所宣佈的LEDchannel，也就是說把設定好的LEDchannel屬性附加到某個腳位上

3.決議輸出巨細。

ledcWrite(LEDChannel, dutyCycle);
//將LEDchannel輸出dutyCycle的值。

典範榜樣程式將使接在Pin16的LED逐漸亮起並熄滅，類型複製於 https://randomnerdtutorials.com/esp32-pwm-arduino-ide/
Arduino ESP32 PWM輸出 讓LED漸亮漸暗 網
Arduino ESP32 PWM輸出 讓LED漸亮漸暗 網

  1. // the number of the LED pin
  2. const int ledPin = 16;  // 16 corresponds to GPIO16
  3.  
  4. // setting PWM properties
  5. const int freq = 5000;
  6. const int ledChannel = 0;
  7. const int resolution = 8;
  8.  
  9. void setup(){
  10.   // configure LED PWM functionalitites
  11.   ledcSetup(ledChannel, freq, resolution);
  12.   
  13.   // attach the channel to the GPIO to be controlled
  14.   ledcAttachPin(ledPin, ledChannel);
  15. }
  16.  
  17. void loop(){
  18.   // increase the LED brightness
  19.   for(int dutyCycle = 0; dutyCycle <= 255; dutyCycle++){   
  20.     // changing the LED brightness with PWM
  21.     ledcWrite(ledChannel, dutyCycle);
  22.     delay(15);
  23.   }
  24.  
  25.   // decrease the LED brightness
  26.   for(int dutyCycle = 255; dutyCycle >= 0; dutyCycle--){
  27.     // changing the LED brightness with PWM
  28.     ledcWrite(ledChannel, dutyCycle);   
  29.     delay(15);
  30.   }
  31. }
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在測試 mnist 數字辨識時

代碼來源
https://hackmd.io/@Maxlight/SkuYB0w6_#3-hyperparameter
 

  1. import torch
  2. from torch.utils import data as data_
  3. import torch.nn as nn
  4. from torch.autograd import Variable
  5. import matplotlib.pyplot as plt
  6. import torchvision
  7. import os
  8.  
  9. EPOCH = 1
  10. BATCH_SIZE = 50
  11. LR = 0.001
  12. DOWNLOAD_MNIST = False
  13.  
  14. train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist',train = True,transform = torchvision.transforms.ToTensor(),download = DOWNLOAD_MNIST)
  15.  
  16. print(train_data.train_data.size())
  17. print(train_data.train_labels.size())
  18. plt.ion()
  19. for i in range(11):
  20.   plt.imshow(train_data.train_data[i].numpy(), cmap = 'gray')
  21.   plt.title('%i' % train_data.train_labels[i])
  22.   plt.pause(0.5)
  23. plt.show()
  24.  
  25. train_loader = data_.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True,num_workers = 2)
  26.  
  27. test_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/', train = False)
  28. test_x = torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim = 1).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
  29. test_y = test_data.test_labels[:2000]
  30.  
  31. class CNN(nn.Module):
  32.   def __init__(self):
  33.     super(CNN, self).__init__()
  34.     self.conv1 = nn.Sequential(
  35.         nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 16, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 2,),# stride = 1, padding = (kernel_size-1)/2 = (5-1)/2
  36.         nn.ReLU(),
  37.         nn.MaxPool2d(kernel_size = 2),
  38.     )
  39.     self.conv2 = nn.Sequential(
  40.         nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
  41.         nn.ReLU(),
  42.         nn.MaxPool2d(2)
  43.     )
  44.     self.out = nn.Linear(32*7*7, 10)
  45.  
  46.   def forward(self, x):
  47.     x = self.conv1(x)
  48.     x = self.conv2(x)
  49.     x = x.view(x.size(0), -1)
  50.     output = self.out(x)
  51.     return output, x
  52.  
  53. cnn = CNN()
  54. print(cnn)
  55.  
  56. optimization = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr = LR)
  57. loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
  58.  
  59. for epoch in range(EPOCH):
  60.   for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_loader):
  61.     bx = Variable(batch_x)
  62.     by = Variable(batch_y)
  63.     output = cnn(bx)[0]
  64.     loss = loss_func(output, by)
  65.     optimization.zero_grad()
  66.     loss.backward()
  67.     optimization.step()
  68.  
  69.     if step % 50 == 0:
  70.         test_output, last_layer = cnn(test_x)
  71.         pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  72.         accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0))
  73.         print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
  74.  
  75. test_output, _ = cnn(test_x[:10])
  76. pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  77. print(pred_y, 'prediction number')
  78. print(test_y[:10].numpy(), 'real number')
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Devrama Slider 是個圖象滑塊，帶有很多十分有趣的特征。

它不但撐持圖像還支撐HTML 內容。響應式方便CSS3 轉換轉換效果進度條高級的預加載和延遲加載CSS 自界說用戶可以界說導航或節制器

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記得筆者曾經寫過一篇「用 JavaScript 來做偽浮水印」，那時是用 JavaScript 來寫的，得經過計算才能把版權宣告的圖片放在右下角。現在筆者把全部結果用 jQuery 來改寫，並把本來要計較的版權宣佈圖片位置換成 background-position 的方式來節制，如許想放那就只要設定一下就好了。網頁設計

我們的 HTML 就是很純真的圖片而已：

檢視原始碼 HTML

用 jQuery 來做圖片偽浮水印 網頁設計

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網頁設計 CSS+JQUERY 佈景圖滿版的做法

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今天我們要跟大師分享幾個製作滿版背景圖的方法。

目下當今先來肯定一下我們的需求：

圖片必需恰好填滿瀏覽器不克不及留有縫細，也不克不及因為圖片太大而泛起捲軸。
圖片可以跟著瀏覽器尺寸自動縮放。
圖片必需連結長寬比，不克不及變形。
要殺青上面的需求，我們有以下的方法可以使用


使用CSS3 background-size 屬性

background-size 是css3 的屬性，用來界說背景圖片的尺寸。利用上可以直接指定長寬的數值或是縮放的比例；指定"contain"可以讓後臺圖片自動縮放到填滿內容區域內的最大尺寸；指定"cover"可讓背景圖片主動縮放到籠蓋內容區域的最小尺寸。可以參考w3c background-size的資訊

因為我們如今要做的是完全覆蓋瀏覽器的佈景圖片，所以要利用”background-size:cover;”這個設定。利用方式如下：
 

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有在利用Google Maps的人，多幾許少必然都有使用到Google地圖找四周景點餐廳。

 

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在利用CSS的時辰，用某些特效能讓網站更有活力，若是應用JQUERY又過分複雜

不外今天作者看到某網站的應用不錯，於是就利用CSS也做了

可以看到下圖，滑鼠未移置圖片典範

網頁設計 利用CSS完成 游標移至圖片特效網頁設計 利用CSS完成 游標移至圖片特效



用CSS寫以下代碼
 
  1. .chimga{
  2.     margin:10px;
  3.     width:100%;
  4.     height:100%;
  5.     box-sizing:border-box;
  6.     overflow:hidden;
  7.     display:block;
  8. }
  9. .chimga:hover img{
  10.     -moz-transform:scale(1.3) rotate(2deg);
  11.     -webkit-transform:scale(1.3) rotate(2deg);
  12.     -o-transform:scale(1.3) rotate(2deg);
  13.     -ms-transform:scale(1.3) rotate(2deg);
  14.     transform:scale(1.3) rotate(2deg);
  15. }
複製代碼
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官方文件鏈結 https://docs.ultralytics.com/models/

程式碼

  1. from ultralytics import YOLO
  2. import os
  3. os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]  =  "TRUE"
  4.  
  5. if __name__ == '__main__':
  6.     # Load a COCO-pretrained YOLOv8n model
  7.     model = YOLO('yolov8n.pt')
  8.  
  9.     # Display model information (optional)
  10.     model.info()
  11.  
  12.     # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
  13.     results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
  14.  
  15.     # Run inference with the YOLOv8n model on the 'bus.jpg' image
  16.     results = model('bus.jpg')
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IPFS運用有哪些 網頁設計

IPFS和Filecoin都是由協議實行室打造的明星項目，IPFS是一種點對點、版本化、內容尋址的超媒體傳輸和談， 其所要構建的是一個散佈式的web 3.0；

Filecoin是一個基於IPFS的去中間化存儲收集，是IPFS上獨一的鼓勵層，是一個基於區塊鏈手藝刊行的通證。IPFS和Filecoin是相輔相成的，IPFS的強大和普及有利於為Filecoin帶來更多的客戶資本，Filecoin也能鞭策收集朝著更有規律性、更具鼓勵性、更有協作性的方向成長。


IPFS和談從2015年1月發布至今五年有餘，技術也愈來愈成熟，作為下一代互聯網底層通訊協議，IPFS已成功利用在數據存儲、文件傳輸、網絡視頻、社交媒體、去中心化生意業務等各個範疇，這些APP、運用、平台，正在重構整個互聯網，今天，我們就來介紹有哪些應用利用了IPFS和談。
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一、搜刮引擎
1、谷歌瀏覽器
谷歌瀏覽器（Google Chrome）是今朝世界上使用率和市場佔有率最高的瀏覽器。2019歲首年月，IPFS 伴侶上架谷歌網上利用店，這個插件可以用來簡化IPFS 資本訪問的瀏覽器擴大。
IPFS伴侶（IPFS Companion）是由IPFS官方利用社區孵化出來的一個瀏覽器插件，可以幫助用戶在當地更好的運行、辦理本身的節點，並隨時查看IPFS節點的資源信息。無需下載，一鍵挪用。
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2、BRAVE
這是一款擁有壯大告白阻擋功能的瀏覽器，不但能阻擋告白，還具有追踪庇護的功能。
這個功能首要是隨時可以或許屏障垂釣網站，提供的私有云可以用匿名告白代替網站本來的告白，可以說一切告白在這個瀏覽器上都不存在，所有廣告都被攔截了，大大加速了網頁的加載和瀏覽速度，給用戶帶來更好的收集體驗。現已嵌入IPFS插件。
IPFS運用有哪些 網頁設計
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BRAVE官網地址：https://brave.com/

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3、Firfox火狐瀏覽器
2018年1月26日，火狐WebExtensions 產品司理Mike Conca 在Mozilla 官網發布了文章(Extensions in Firefox 59)，列舉了火狐59的最新擴大(目前發佈於測試版)。其中一項特征是支持包括IPFS在內的散佈式和談。
2018年頭，Firefox新增了“ipfs：//”和談的支撐。

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4、Opera瀏覽器
Opera在今年5月的時候就宣布撐持IPFS了。雙方合作延續，估計今年歲尾之前在其Android版Opera瀏覽器中推出IPFS撐持。值得注意的是，Opera在瀏覽器中開辟了加密錢包，有Android、iOS和桌面版。可見Opera很早就結構了區塊鏈生態支持。
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5. IPSE
IPSE是一款基於IPFS收集的搜索引擎，致力於打造下一代互聯網的流量進口。在IPSE上可以搜索IPFS收集的文件，由於採用哈希標註手藝，可以讓內容的哈希地址轉化為文字題目，快速會見。另外IPSE還是利用區塊鏈手藝的搜刮引擎，搜索將謝絕告白跟踪，同時用戶還能取得通證激勵。
IPFS運用有哪些 網頁設計IPFS運用有哪些 網頁設計
IPSE 官網地址：IPFS運用有哪些 網頁設計https://www.ipse.io/


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6、Poseidon
一個基於IPFS收集的中間化的散佈式搜刮引擎，可讓用戶快速檢索IPFS收集上的文件，尋找到所需要的數據，同時用戶參與挖礦還能取得通證鼓勵。被譽為區塊鏈版Google。
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二、內容平台
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1、Netflix
Netflix成立於1997年，首要提供超大數目的DVD並免費遞送，除此以外它的用戶也可以經由過程個人電腦、電視、iPad、iPhone等聯網收看其片子、電視節目。最近幾年來風行全球的政治題材電視劇《紙牌屋》就是由奈飛出品。2019年10月，Netflix位列2019福布斯全球數字經濟100強榜第46名。
近日，IPFS宣布與全球最大的流媒體平台Netflix達成合作。作為一家地位和實力非統一般的企業為什麼選擇和IPFS進行合作呢？
在IPFS Camp 2019以後，Netflix便和IPFS入手下手了手藝上的合作，將IPFS系統中的對等辦事等手藝整合到奈飛的對象中，使用IPFS的手藝加快雲的構建、設計和測試。
Netflix想要解決的容器分發挑戰：如何在大範圍，多區域情況中有效地提取容器圖象。圖像層通常位於不同的區域，利用IPFS作為點對點CDN，可使Netflix根蒂根基架構內的節點進行協作並將配合的種子播種到相鄰節點，從而有助於更快地分發容器。
Netflix官網地址：https://www.netflix.com/
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2、D.Tube
IPFS最拉風的利用之一“D.Tube” ，對標YouTube，內容太殘暴了。
D.Tube 是第一個加密散佈式視頻平台，建立在STEEM 區塊鍊和IPFS 點對點收集之上，將來會支撐FIlecoin收集，它旨在成為YouTube 的替換品，允許用戶在IPFS/FIlecoin 根蒂根基上旁觀或上傳視頻，並在弗成變的STEEM 區塊鏈長進行分享或評論，同時賺取加密通證！Look，即減少了存儲本錢又能賺token ，多麼興奮！
D.Tube官網地址：https://d.tube/
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3、Ujomusic
對標蝦米音樂和咪咕音樂的Ujomusic，是一個IPFS上的音樂家的區塊鏈市場。
2015年，Ujo輔助音樂家Imogen Heap用區塊鏈刊行了作品“Tiny Human”。粉絲可以購置許可權，下載、試聽，也能夠用於混音等用途；並且粉絲付出的錢會主動分派給Heap和該作品的合作方。該草創企業還和良多品牌合作，為了“在開源區塊鏈系統中將這些目次從新數字化”，同時鼓勵開辟者在平台上開發應用。
Ujomusic官網地址：https://ujomusic.com/

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4、Viewly
一個沒有煩人告白、尊敬用戶隱私的平台。在那裡，社區蓬勃發展，粉絲和創作者之間的互動受到高度鼓勵。具有小型、中型或大型觀眾的創作者可以經由過程現代泉幣化來保持本身的生存：將無磨擦的微支付、粉絲贊助、贊助支撐和貿易相連系。經由過程跳過中央商、資助創作者和直接撐持他們的社區，企業可以提高告白效力和下降成本。Viewly是一個分離的視頻平台，由區塊鍊和對等視頻同享技術支持。
Viewly 官網地址：www.viewly.com/
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5、Dlive
DLive 建立了一個更平正的視頻平台社區。DLive 平台不收取任何佣金，用戶可以經由過程平台貨幣直接打賞內容創作者。另外，視頻社區的其他進獻者也會遭到響應的獎勵——比如給視頻點贊，介入接頭等，也城市贏得Token。這種去中間化的評價體係不但最大化保障了創作者的利益，也能使觀眾直接介入視頻內容的打分，讓好內容更容易被大家看到。
在這類自治自立烏托邦式的社區構想下，像LegendofTotalWar 和PewDiePie 如許的硬核頭部主播紛纭插足。今朝，DLive 上的主播數目已達到了3.5 萬。
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6、Primas
Primas是一個去中間化項目，致力於用區塊鏈技術解決互聯網經濟帶來的一系列問題，諸如假新聞、剽竊、洗稿、題目黨、低質量內容等。Primas獨創的散佈式可托內容和談（DTCP），將把可信、高質量的信息帶回互聯網，重塑互聯網內容價值生態。我們相信，傳播由人類聰明、感情締造的高質量信息，將增進人類社會的成長。15.jpg
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資料庫常常是有看沒有懂

圖解秒懂SQL說話

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CSS講授：文繞圖 設置

 

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網頁設計 Line 熱點若何申請
① 點選右上角設定
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netdata 炫酷的體式格局監控Linux系統資本(Cen

 

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比來發現Cpanel伺服器發給gmail信箱經常收不到
一下又收的到，但大部門都被擋下來
找了google後發現要到google workspace申請帳號驗證網域
先到google workspace 申請帳號
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輸入公司名稱
網頁設計 Cpanel gmail 檔信問題.. googl網頁設計 Cpanel gmail 檔信問題.. googl

姓名及EMAIL
網頁設計 Cpanel gmail 檔信問題.. googl網頁設計 Cpanel gmail 檔信問題.. googl
選已有網域了
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輸入網域
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這篇文章將诠釋若何在 RHEL 8 或 CentOS 8 上安裝和設定 Samba。您還將領會如何利用 samba 將 RHEL 8 或 CentOS 8 系統中的資料夾共用到 Windows 電腦。
Windows 和 Linux 系統的結構不同，兩者之間的和平共處常常是個挑戰。感激 Samba，兩個系統現在可以透過網路同享檔案和資料夾。那什麼是森巴舞呢？ Samba 是一種免費的開源和談，答應以簡單、無縫的體式格局在兩個系統之間共用檔案。您可以在 Linux 伺服器上具有一個 Samba 伺服器，託管 Windows 用戶端可以存取的各類檔案和資料夾。
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假如編譯直行時出現以下訊息，就是電腦與 Arduino 板子無法溝通

弊端訊息.stk500_getsync 網頁設計
弊端訊息.stk500_getsync 網頁設計
avrdude: stk500_getsync() attempt 10 of 10: not in sync: resp=0x9f


1.USB 有無毗連。(看 Arduino 板子上的燈有無亮就可以確認這點)
2.有沒有設定 Arduino 的驅動程式。

3.Arduino Board 的板型是不是正確 (選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Board 確認板型)
4.COM port 設定是否正確。
選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Serial port 確認 port
您可以用裝置辦理員看看 (Windows 當選 裝置治理員/連接埠/)，由於我的 Arduino-UNO 用 USB 摹擬為 COM11，因此我在 Tool/Serial port 必需選擇 COM11

5.最後是PROCESSOR是不是拔取准確

文章出處：網頁設計,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計

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