苗栗水管清洗

我們在研究散熱器和電扇的時辰常常會講到PWM，而且良多時候支持PWM的產品會比不撐持PWM的顯得更高級一些。水管清洗而在主板、顯卡還有電源評測中也會提到有PWM節制晶片，明顯對於PC來說PWM已是一個很遍及的存在。然而PWM是什麼？PWM為什麼會那麼重要？我們相信許多玩家可能連「知其然」都做不到，更別說「知其所以然」了。為此今天的超能教室我們就來捋一捋關於PWM的二三事，看看這個在PC中仿佛無處不在，看著有點臉熟但現實上照舊很生疏的PWM到底是何方神聖。


主板上的PWM供電節制晶片
什麼是PWM？
PWM的全稱是Pulse Width Modulation，即脈衝寬度調製，其素質是一種數位訊號，首要由兩個構成部門來進行界說，離別是占空比和頻率，其中占空比值得是信號為高電平狀況的時候量占據總周期時候的百分比，而頻率則代表著PWM旌旗燈號完成一個周期的速度，也就是決定旌旗燈號在高低電平狀態之間的切換速度。


圖片源自National Instruments

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今朝PWM已經被普遍應用在各類節制系統中，分外是各種摹擬電路的節制，多半離不開PWM旌旗燈號。可能大家對此會感應迷惑，PWM既然是一種數位訊號，那怎麼會用在摹擬電路的節制上呢？現實上PWM很大水平上就是為了實現摹擬電路數字化節制而誕生的，我們無妨舉例申明，當一個數位訊號源的高電平為5V、低電平為0V的情形下，假如想要用這個數位訊號源輸出相當於3V的摹擬信號，那麼我們就可以將這個數位訊號以PWM占空比60%的體式格局進行輸出，也就是說一個旌旗燈號周期內有60%的時間輸出5V，剩下40%的時候輸出0V，此時只要旌旗燈號周期足夠短，也就是PWM頻率足夠快，那麼我們將取得一個輸出電平無窮接近於5V*60%=3V的旌旗燈號源，這就是PWM可以或許以數位訊號的身份節制摹擬電路的主要原因。

以往摹擬電路的精確節制常常需要一個相對大規模的電路，不但粗笨並且功耗與發燒都不低。比擬之下經由過程PWM這類數位訊號來控制摹擬電路，既可以確保精準度，又可以有用下降控制電路的體積與功耗，是以PWM很快就成為了今朝一種主流的電路節制模式，直流電機、閥門、液壓系統、電源等各個領域中我們都能看到PWM的身影，在PC上也是如斯，PC主板、顯卡都採用了PWM進行供電節制，散熱風扇也廣泛運用PWM手藝，PC電源裡面也少不了PWM的身影。


散熱電扇的PWM手藝
常見的散熱電扇調速有兩種，別離是DC調速和PWM調速，個中DC調速又可以叫做電壓調速，簡單來講就是直接調劑加載於電扇上的電壓來進行轉速節制。而節制電扇電壓的方式有良多種，對照直接的體例就是外接電阻來進行分壓，例如各類風扇減速線採用的就是這個體式格局。不外這類電壓節制體式格局也有一個很明顯的缺點，那就是由於風扇的轉速未必與電壓呈線性關係，例如一把電扇的標稱電壓為12V，當你只給它6V電壓時其轉速未必為一半，更多的可能是因為其啟動電壓最少為7V，只加載6V的話會電壓不足而無法啟動，因此想要精準地節制風扇的轉速，直接調劑電扇的輸入電壓常常不是一個理想選擇。


支撐PWM調速的電扇都採用4pin接口

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而採用PWM節制的電扇就沒有上述的問題，固然從道理上說，風扇所用的PWM調速也算是一種電壓調速，只是其顯露出來的是「等效電壓」而非「現實電壓」。由於PWM是經由過程占空比來調整輸出旌旗燈號的電平凹凸，是以轉換為電扇電壓時也就只有12V和0V的區別，只是通電時候長短有所分歧，簡單來講就是電扇上固然加載的是等效6V的電壓，但其實際上是占空比為50%的12V電壓，這個時刻風扇就不存在「啟動電壓」的問題了，並且風扇轉速與PWM的占空比根基呈線性關係，這使得風扇轉速的節制變得極度簡單。

固然了這個PWM旌旗燈號並不是作為驅動電扇的電源使用，而是用來驅動風扇內部的三極體或MosFET，以此實現對風扇的輸入節制，是以支持PWM控制的電扇除了有供電、檢測和接地三根線外，還會有一根額外的PWM節制線。而受PWM節制風扇轉速的啟發，有部份主板也在電扇接口上加入了PWM節制模塊，通過PWM來節制電扇的輸入電壓，讓3pin接口的電扇也能實現近乎線性的轉速節制。不外這類設置裝備擺設根基上只有中高端主板才會享用，真正普及的依然是直接撐持PWM控制的4pin電扇接口。


供電電路的PWM手藝
主板、顯卡和PC電源雖然是三個判然不同的硬體，但是就供電所用的技術來說倒是大同小異，PC電源是經由過程各種拓撲架構和PWM手藝將市電的交流輸出變為12V、5V、3.3V、-12V等分歧的輸出電壓，而主板和顯卡則是將PC電源的供電經由過程PWM技術改變為CPU和GPU等晶片所需要的電壓和電流，是以今朝主板、顯卡和PC電源根基上都利用了PWM供電節制手藝。


PC電源中的PWM節制晶片
PWM控制電壓的技術放在什麼硬體上都是一樣的，就是通過節制占空比來節制「等效電壓」。顯卡、主板和PC電源上的天然也是如此，只是由於它們所帶的負載對電壓和電流的不變度要求很高，是以低速的PWM不合適用在供電控制上。今朝業內遍及做法是，電源的PWM節制需要利用不低於20kHz的頻率，建議是使用200kHz或以上的，因為越高的頻率越有利於調劑的響應速度。水管清洗


電壓控制型PWM
當然用在供電上的PWM控制比刮風扇上的明顯會複雜許多，因為供電電路面臨的大多半是恆定電壓、動態電流的負載，因此用在供電上的PWM節制就不但要斟酌設備的輸入電壓，還要斟酌到輸入電流。供電電路所用的PWM控制大體上可以分為電壓節制型PWM和電流節制型PWM，前者是經由過程電壓反饋線路比較基準電壓和現實輸出電壓，然後經由過程調劑PWM的占空比來不亂輸出電壓。這種電路的組成比較簡單，但是用在供電電路中會有一個明顯的錯誤謬誤，那就是由於現實電路中常常會存在電容和電感等元件，電流與電壓的轉變會紛歧致，對於低功耗、低響應需求的電路來說還問題不大，然則對於高功耗和動態轉變豐富的電路來講，電壓節制型PWM常常不能頓時響應裝備對供電轉變的需求，從而致使電路不不亂，沒法正常工作。

若是已註冊過，想查詢自己的公私鑰:
https://www.google.com/recaptcha/admin#list
還沒註冊過的，下面三步調成立Google reCAPTCHA~

不管是利用無名、Pixnet、Xuite或Wordpress...等平台，在管理後台新增文章，都會有一個很像Word的編纂器，透過此編纂器就可輕鬆撰寫文章，而且還可以加粗體、變換字體色彩、超連結....與圖片上傳等功能，即使完全不懂任何的HTML語法，也可編輯出一個大度的文章頁面出來，而且邊製作還會邊顯示後果，這是個相當方便的功能，而這麼棒的功能難不成要自已寫，寫完不只天黑可能都爆肝了，所以要多加善用資源，今天梅干就來分享一個好用的即見即所得HTML文章編纂器CKeditor，與CKfinder上傳元件讓編纂器不只單單可編纂，同時還可上傳檔案乃至直瀏覽伺器服中的檔案，且完全不消寫任何的程式碼，只要設定一下，立刻就打造自已專屬的文章編纂器囉！
 

再用bootstrap時，經常會遇到一些小細節必要點竄

常常為了一些小問題找半天

GOOGLE半天也沒看到有人申明此問題

所以就只好本身來了

找到bootstrap.css

加入

本日把http轉成https


到後台編纂時發現沒法瀏覽伺服器及上傳圖片





到ckeditor目錄下，找到config.js

進入OUTLOOK->帳戶設定


1.新增帳戶

水管清洗因為信件發不出去(gmail hotmail 直接被退回)
問了CPanel官方後
他說hostname無法對應，要改成與nameserver一樣
然後若何重建Exim PTR /保留DNS Cache 和更新MAIL HELO


進入WHM
Home »Service Configuration »Exim Configuration ManagerDocumentation


Rebuild Reverse DNS Cache and Update Mail HELO

OpenVino概念


圖改自https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/#openvino-opencv
將已訓練好的深度進修model顛末Model Optimizer優化後
(何謂優化請見下面Model Optimizer條目)
經過Inference Engine  跟 硬體(CPU/ GPU /VPU)
到達加快Inference 的目標

★ Model Optimizer
      ●摘錄自:【AI_Column】運用 Intel OpenVINO 土炮自駕車視覺系統
       協助去除已練習好的模子中的冗餘參數，並可將 32bits 浮點數的參數降階，
      以犧牲數個百分點正確率來換取推論速度提拔數十倍到百倍。

   ●把深度進修框架Train出來的model, 轉換成 Inference Engine 可以用的IR file
       今朝支援的深度進修框架有　Caffe*, TensorFlow*, MXNet*, and ONNX*.
     ●之前以為所有由Caffe*, TensorFlow*, MXNet*, and ONNX* 訓練出的model
     都可以由Model Optimizer轉換成IR file  ，但看了 的Supported Models章節
     如同不是這麼一回事，需找一個底下沒提到的model來實行看看
     有結果我再更新
      Supported Models
        For the list of supported models refer to the framework or format specific page:
•        Supported Caffe* models
•        Supported TensorFlow* models
•        Supported MXNet* models
•        Supported ONNX* models
•        Supported Kaldi* models
   ●有script可以 configure Model Optimizer  以導入
     所有OpenVino supported的深度學習框架或單一深度學習框架
       若要手動configure Model Optimizer也有文件可以參考 ->  Model Optimizer Developer Guide.

★ IR file
   包括train model的topology 跟weight，使用者只要知道如何將
   訓練好的model change to IR file，就可以利用OpenVino加速Inference

★ Inference Engine
   用來run 最好化後的深度進修model
   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\
   deployment_tools\inference_engine\samples底下有放一些IE的samples   
   各Samples說明 　
   延長閱讀 → 若何run Inference Engine Samples
★ VPU plugin
    這份文件好像在講如何的model能被vpu 支援
■OpenVino不供應Model Training
   OpenVino的model來源以我的理解就以下這幾種
   1.自己用OpenVino supported的深度進修框架去train  model
      或去Model Zoo下載所需model
1.        Caffe [ Model Zoo ]
2.        Tensorflow [ Model Zoo ]
3.        MxNet [ Model zoo ] 連結失效
4.        Open Neural Network Exchange (ONNX) [ Model zoo ]
   2.OpenVino裡面附的pre-trained model  
      不過紛歧定有符合你需求的
   3.OpenCV DNN sample model
■相幹名詞
★ OpenVino用的是CNN( Convolutional Neural Networks )模子 ;
   還包括了Deep Learning Deployment Toolkit (Intel® DLDT).
    
      Convolution：影像->filter->擷掏出特徵，好比邊沿。
      此種進程叫做Convolution
★ OpenCV和OpenVX有什么联系和区别？
★ 機械進修
   機械進修理論首要是設計和剖析一些讓電腦可以主動學習的演算法。
    機械學習演算法是一類從資料中自動闡發取得紀律，並利用紀律對未知資料進行預測的演算法。
★ 深度進修
   是機器學習的分支。 深度進修框架比較
■如何安裝OpenVino
照著 安裝步調做即可 (英文看不懂請自行降服)
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上述的東西都了解以後，接下來最先DEMO OpenVino附的兩個script
■Run the Image Classification Verification Script
   ★在C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo下
   可以找到demo_squeezenet_download_convert_run.bat。
   這個demo利用squeezenet model 判定照片中的Object屬於什麼類別
   可判斷的種別有一千種，有哪一千種可以看底下這個檔案
   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\
   deployment_tools\demo\squeezenet1.1.labels
   *路徑中的openvino_2019.1.148的2019.1.148這數字代表版本， 是以若安裝的OpenVino版本跟我不同，那數字也會分歧
   *若安裝不只一個版本的OpenVino，不同版本的OpenVino會有屬於本身的資料夾
   而openvino誰人捷徑會指向最後安裝的阿誰版本
    
★這個batch的內容以下
   Step1 :  下載SqueezeNet model (利用downloader.py)
   Step2： 用 Model Optimizer 把SqueezeNet轉成IR file。
                (使用mo.py)
   Step3： Build Inference Engine samples
                batch檔履行過程當中， 會看到cmd 畫面卡在
                Build Inference Engine samples using MS Visual Studio (MSBuild.exe)一段時候
                請耐煩等待 。此步會產生 classification_sample.exe
   Step4： 把car.png & IR file當作iInference Engine的input 來分析car.png
   ↓This is car.png
    

   ↓針對比片中的Object，分類前十名的成績依序從Prob.高到低排列
   分類成果最高分數是sport car

   
★重跑demo_squeezenet_download_convert_run.bat
   跑過一次batch之後，若再履行一次batch，
   因為某些檔案跑過一次batch以後就已存在了
   batch裡的寫法偵測到某些檔案存在以後就會疏忽掉某些Step
   若想要完全地再跑一次，需刪除以下檔案
   ●刪除model
   C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models
    \models\FP32\classification
   底下整個squeezenet 資料夾刪掉
   注意:FP32是針對CPU device的，若是VPU devide ，對應到的folder name是FP16

   ●刪除 IR       
   C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\FP32
    \classification\squeezenet\1.1\ 底下全部caffe 資料夾刪掉
   注意:FP32是針對CPU device的，若是VPU devide ，對應到的folder name是FP16
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■Run the Inference Pipeline Verification Script
★demo_security_barrier_camera.bat 這個batch的內容以下
Step1 : 下載 three pre-trained models IRs
Step2：build Security Barrier Camera Demo Inference Engine來闡明car1.bmp
Step3： 圖片裡的object會被第一個model判定成是車輛，
              這個判斷結果被看成input 導入到下一個model，
              這個model可以指出車輛的一些屬性 ex:車牌
              最後 車牌被看成input導入到第三個model，這個model可以把車牌的字元辨認出
              會被稱做Pipeline 我想應當是辨認成效從第一個model傳到第三個model
             像水流在管線裡活動一樣吧...

        
★重跑整個bat
  跑過一次batch以後，有些step會被疏忽掉，因為某些檔案已存在了
  若要乾乾淨淨的再跑一次，需要刪除以下檔案
  ●刪除 IR      
  C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\
  ir\FP32\classification\squeezenet\1.1\
  底下全部caffe 資料夾刪掉

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以上典範榜樣是利用openvino在 CPU
若用其他intel 硬體， 好比movidius gpu vpu  FPGA or MYRIAD
請參考安裝文件中 Optional Steps這部份
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■OpenVino PreTrained Model
★OpenVINO供給好幾個pre-trained models
可以用Model Downloader 或到
https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/　去下載
下載的model是被優化過的model，稱作IR file( xml 檔+ bin 檔)

★可在這邊 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demos_README.html
Demos that Support Pre-Trained Models章節
看各個pre-trained model support哪些Device
Object Detection Models
裡面包括好幾個model可以用來偵測object
包括：人臉，人，車輛
Object Recognition Models
用來分類或特徵辨識，使用在其他detector之後。比如先做人臉偵測，再做歲數/性別辨識

Semantic Segmentation Models
原文網址：https://kknews.cc/zh-tw/tech/mgqvl9.html
語義分割（Semantic Segmentation）的目的是給定一張圖片，對於圖片中的每個像素做分類。
例如圖1(a)中給出的原始輸入圖片，語義朋分算法對圖片中的每個像素分類，
獲得如圖1(b)的了局。在圖1(b)中，分歧色彩代表不同種別：
如紅色代表行人，藍色代表汽車，綠色代表樹，灰色代表建築物等。
語義分割問題在良多應用場景中都有著十分重要的感化（例如圖片理解，主動駕駛等）



Instance Segmentation Models
INSTANCE SEGMENTATION可以知道同類object的數量(分歧色彩默示)
https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf
 水管清洗

Human Pose Estimation Models
Image Processing
提高影象品質


Text Detection
Action Recognition Models
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■Trouble Shooting
● 安裝時碰到CMake*/ Python* version  xxx or higher is not detected.
 水管清洗      

      ->Fixed by 安裝如提醒的CMake & Python版本後
      再重安裝一次OpenVino
● 電腦已經有安裝Python3.6.5了
      照樣會呈現Python* version  xxx or higher is not detected.
      ->Fixed by 再安裝一次Python >選Modify  >勾選Add Python.....
      ->再安裝一次OpenVino就能夠了

      

● 履行demo_squeezenet_download_convert_run.bat前
      若沒有安裝cmake 會呈現以下Error
       'cmake' is not recognized as an internal or external command,
       operable program or batch file.
       ->Fixed by 安裝cmake
       請參考 Install CMake* 3.4 or higher章節
  ● 履行demo_squeezenet_download_convert_run.bat産生以下Err
      target_precision = FP32
      Python 3.6.6
      ECHO is off.
      PYTHONPATH=C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\python\python3.6;
      [setupvars.bat] OpenVINO environment initialized
      INTEL_OPENVINO_DIR is set to C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino
      Python 3.6.6
      ECHO is off.
      Collecting pyyaml
      Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by       'ProxyError('Cannot connect to proxy.', OSError('Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required (         Forefront TMG requires authorization to fulfill the request. Access to the Web Proxy filter is denied.  )',))':                 /simple/pyyaml/
       ...
      Could not find a version that satisfies the requirement pyyaml (from versions: )
      No matching distribution found for pyyaml
      ->Fixed by 更改proxy設定
      按照Cannot connect to proxy這個訊息判定應當是proxy問題
      本來我是利用公司內網run script
      後來將proxy調劑成以下設定&連手機熱點就可以執行了  
       
  ● 泛起以下Error
     ###############|| Generate VS solution for Inference Engine samples using cmake ||###############

     Waiting for 2 seconds, press a key to continue ...
     Creating Visual Studio 15 2017 x64 files in      
     C:\Users\$(userName)\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build...
     CMake Error at CMakeLists.txt:7 (project):
     Generator
     Visual Studio 15 2017
     could not find any instance of Visual Studio.
     -- Configuring incomplete, errors occurred!
     ->fixed by reboot
    因為在安裝openvino之前我有開visual studio installer去 modify設定
    設定完後沒有依照指示重開機
    是以出現以上issue
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●其它參考保持
  - OPENvINO with openCV
  - 既跨平台又開源　英特爾開啟智慧視覺立異
    跨越20個預先訓練的模子，和針對OpenCV和OpenVx的最好化電腦視覺庫。
    OpenVINO對象套件可透過CPU、GPU、FPGA、Movidius VPU(AI晶片 )等硬體進行佈置，
    加強視覺系統功能和機能
-   SqueezeNet
     SqueezeNet 是圖片分類模子，最適合參數較少及較小的模型利用，相較於現代圖片分類模型 (AlexNet)，
     不會犧牲品質。
-   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\documentation

在上篇 若何哄騙google adwords 做關鍵字廣告

這篇介紹串接 google analytics監看adwords告白轉換成效

影片申明


點選 Adwords 右上角 東西與設定 -> google analytics(闡發)


點選左下側 水管清洗設定
如沒有帳戶請先創設帳戶
有帳戶點 創立資本


點擊 網站 (評估您的網站)


填入 名稱及網址


這時會給 全域網站代碼 (gtag.js)
把這段代碼放入你的網站每頁的底部



追蹤代碼設定好以後
點選 目的->新增目標




拉到最下面->自訂


填入 方針名稱
選擇 目的網址



現實保持方針(網址不消填，填目的頁面名稱就好)
如：http://www.sinpipe.com/appointment.html 管乾淨 線上預約 這網址
只要填 /appointment.html
儲存即可


再產生一個目標監控逗留時候(客戶逗留在網站的時候)
填入名稱
類型：時候長度


時候選4分鐘


這時候已產出兩個目標了


回到Adwords 點選 工具與設定->轉換


點選 +


選擇 匯入->google analytics


選擇方才建立的方針 線上預約(方才不是建樹兩個目標?怎麼只有一個)
假如要選另一個，請 守候幾分鐘同步後 反複匯入的動作 便可


這時候已匯入方針了


反複匯入的動作 便可看見另外一個方針
點選 ˋ轉換動作 線上預約


編纂設定


計算方式 -> 每次
點閱後轉換回溯期 -> 60天
歸因模式 -> 線性
貯存



現在可監測告白轉換的成績了
以下是之前設立建設的方針轉換來講明效果


數據轉換需要時候(從一個星期到一個月不等才會有結果)

比來電腦重灌WIN10
arduino重新安裝及設定
發現輸入開辟辦理員網址時會出現毛病

水管清洗假如編譯直行時泛起以下訊息，就是電腦與 Arduino 板子沒法溝通

水管清洗

avrdude: stk500_getsync() attempt 10 of 10: not in sync: resp=0x9f


1.USB 有無連接。水管清洗(看 Arduino 板子上的燈有無亮就能夠確認這點)
2.有無設定 Arduino 的驅動程式。水管清洗

3.Arduino Board 的板型是否正確 (選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Board 確認板型)
4.COM port 設定是不是准確。
選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Serial port 確認 port
您可以用裝配管理員看看 (Windows 中選 裝置治理員/毗連埠/)，由於我的 Arduino-UNO 用 USB 摹擬為 COM11，是以我在 Tool/Serial port 必須選擇 COM11

5.最後是PROCESSOR是否拔取准確

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

比來Cpanel經常在升級從PHP 5 生到PHP 7 主動設定
原本安裝好的 OPENCART 3.0.2
變得不克不及上傳
點擊上傳圖片沒回響反映

紀錄一下批量抓取 Google 搜索了局裡的貫穿連接的方法。


假如還沒有安裝以下，要先下載安裝：
 

因搜尋引擎改版，網站不能不改https
當網站安裝了SSL後，若何把網址主動轉成https？

在網頁目錄－public_html，有一個檔案叫 .htaccess，編纂檔案內容，然後將以下轉向的法則寫在裡面：

寫法1:

測試框架