阿雷的小窝

在上一篇文章白嫖微软云（一）：申请Azure学生订阅中介绍了如何申请Azure的学生订阅，学生订阅中包含了100美金和两台虚拟机（linux和windows）一年的使用时长。需要注意的是，需要选定要特定的配置，不然会产生额外的费用，不过一般问题不大，毕竟还有100美金的额度。 在这篇文章中，介绍虚拟机的创建以及部分服务的部署。 一、虚拟机创建 Linux虚拟机 1、虚拟机配置 在微软云首页，点击虚拟机。 进入虚拟机页面，选择创建Azure虚拟机，进行配置选择 进入虚拟机的基本配置页面，订阅就选Azure for Students，资源组自己新建一个，名称可以随便起，区域最好选亚太或者美国西海岸，这样延迟会比较低。还有些服务只对美国本土开放，这样最好选美国西海岸，如果没有需求，最好就选日本的节点。 映像就是服务器的操作系统，目前主流的有Centos、Ubuntu以及Debian，鉴于Centos已经停止更新了，Debian可能对新手不太友好，个人推荐使用Ubuntu作为虚拟机的操作系统，这里选择Ubuntu Server 20.04。 在大小这个选项中，记得选B1s这个套餐，只有这个 ...

一、有限元基本理论 二、结构静力学分析 1.实体静力分析 2.子模型分析 3.大变形静力学分析 三、模态分析 1.模态分析理论基础 无阻尼分析 当解决无阻尼结构动力学中的特征值问题时，我们可以采用矩阵形式来描述。假设我们有一个线性多自由度系统，其中质量矩阵为 MMM，刚度矩阵为$ K$，位移向量为 XXX，加速度向量为 X¨\ddot{X}X¨。 步骤1：建立动力学方程 动力学方程可以表示为： MX¨+KX=0M \ddot{X} + K X = 0 MX¨+KX=0 步骤2：物体自由振动为简谐运动 假设自由度 iii 的位移xix_ixi​ 随时间 $t $变化为正弦函数： xi(t)=Aisin⁡(ωt+ϕi)x_i(t) = A_i \sin(\omega t + \phi_i) xi​(t)=Ai​sin(ωt+ϕi​) 步骤3：引入特征值问题 代入简谐振动假设到动力学方程，得到： −Mω2Aisin⁡(ωt+ϕi)+KAisin⁡(ωt+ϕi)=0-M \omega^2 A_i \sin(\omega t + \phi_i) + K A_i \sin(\omega t + \ ...

1.电机的基本概念 电机是依据电磁感应定律和电磁力定律，由电路和磁路构成的能实现机电能量转换或信号传递与转换的装置。 2.电机的分类 电机从运动方式上分为变压器和旋转电机，而旋转电机又分为直流和交流，交流电机分为异步和同步电机。 从功能上分类可以将电机分为电动机、发电机、变压器和控制电机。 3.电机的发展趋势 1）新型特种电机 新型特种电机是与科技最新发展联系最紧密、最富想象力、最具活力、也最具挑战性的学科分支。 2）基于计算机技术、电力电子技术、超导技术的发展 设计制造最优化 运行控制最优化（自动化、数字化、最优化） 高温超导技术应用 集成化、机电一体化 小型化、微型化 与高新技术融为一体 形成新的理论方法体系 4.铁磁材料特性 1）电机中使用的材料 ① 导电材料：铜线。构成电路 ② 导磁材料：硅钢片。构成磁路 ③ 结构材料：铸铁、铸钢和钢板。承受力。 ④ 绝缘材料：聚酯漆、环氧树脂、玻璃丝带等。用于导体之间和各类构件之间的绝缘处理。电机常用绝缘材料按性能划分为 A 、 E 、 B 、 F 、 H 、 C等 6 个等级。 2）铁磁材料的磁导率 磁导率是一个衡量物质对磁场的响 ...

一、微软云Azure Azure学生订阅是微软Azure云平台面向合格学生提供的一个优惠计划，旨在让学生能够免费使用Azure云服务，以支持他们的学习和项目开发。这个订阅为学生提供了一些免费的服务和一定额度的免费资金，使他们能够在云环境中尝试各种技术和构建应用程序，无需太多负担。 1.优惠内容 Azure学生订阅通常包括以下内容： 免费服务： 订阅提供了一些常用的Azure服务，如虚拟机、数据库、存储等，供学生免费使用。这些服务可以帮助学生学习云计算和应用开发。 免费额度： 订阅附带了一定额度的免费资金（通常是100美元），用于支付那些不在免费服务范围内的其他服务。这意味着学生可以使用这些资金来体验更多高级服务，但需要留意额度的使用情况。 有效期和续订： 订阅的有效期通常为一年。如果在一年后学生仍然保持学生身份，他们可以申请续订订阅，继续享受免费服务和额度。 2.Azure用途 可以利用Azure学生订阅做的事情： 运行服务器和服务： 可以在Azure虚拟机上运行各种服务，如网站托管、数据库、应用程序等。这让您能够学习如何部署和管理应用程序以及服务器基础设施。 创建个人网站： 您 ...

最近AI绘图很火，一直想入坑，但是苦于没有显卡，7月英伟达出了 RTX 4060TI 16G，当时看到大显存非常心动，但是4000左右的答辩价格实在是劝退。 现在是坐等4060TI降价了，本来下定决心下单了，突然看到消息说RX7600发售，英伟达可能为了应对A卡的冲击，这几周会选择给4060TI降价，那就再等几周咯。 但是一直心痒痒想玩，就想到了租用GPU玩玩Stable diffusion试试水。 GPU平台选择 最开始想到的是谷歌的colab，考虑到谷歌云盘那点空间，还有colab非vip只能分到M40这种上古显卡，忙的时候还可能分不到显卡，只能免费连续使用8个小时，要获取最好的使用效果，最终还是要付费，而我又没有国外信用卡，就排除了colab。 看了国内腾讯云、阿里云等厂家，感觉有点小贵，最后找到了AutoDL，可以进行计量付费，不适用的时候可以关机，停止计费，正好我这种业余爱好者的需求。 这里就介绍下，如何在AutoDL平台租用GPU进行Stable Diffusion的部署。 一、注册AutoDL 1、注册AutoDL账号，如果还没有账号可以点击以下链接进行注册 https: ...

之前写过ipv6+ddns访问nas服务的文章，这种方法有许多不足 一是必须在支持ipv6的环境下访问，许多公共场所的wifi一般就不支持ipv6，无法访问网站，像腾讯轻量云服务器也不支持访问纯ipv6服务，好像要云服务器才支持。这样轻量云上搭建的alist就无法访问nas中的nextcloud服务。 二是家庭宽带都封禁了80 443等端口，虽然使用域名加ddns可以正常访问，但无法省略掉端口，这样看起来网站就不是特别正式。接下来介绍一种方法，可以实现无端口访问nas中的服务，在ipv4环境下也可以访问nas。通过云服务器实现流量中转，使用nginx进行反向代理，实现无端口访问内网服务，而且还可以申请SSL证书，支持https。 FRP安装 frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议，且支持 P2P 通信。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。 frp 主要由 客户端(frpc) 和 服务端(frps) 组成，服务端通常部署在具有公网 IP 的机器上，客户端通常部署在需要穿透的内网服务所 ...

Alist Alist是一个简单而实用的应用程序，旨在帮助用户集中管理和浏览多个网络存储服务。通过使用Alist，你可以方便地整合各种网盘服务，如Google Drive、Dropbox、OneDrive等，并在一个统一的界面中进行文件管理和浏览。 Alist可以通过Docker进行安装，提供了一个直观易用的界面，使文件的整理和查找变得简单快捷。无论是上传、下载、重命名文件，还是创建文件夹、共享链接，你都可以在Alist中完成。 我在Alist中挂载了三个云盘，分别是百度云、阿里云和自己搭建的Nextcloud。Alist还提供了一个对外的统一的WebDav API。这个特性使得我们可以像管理某个Nextcloud一样，在win10里通过WebDav挂载Alist，从而“间接”管理你的各种网盘。 安装 使用docker-compose进行安装，创建一个文件夹用于存放alist容器映射的配置文件，在文件夹中创建docker-compose.yml，添加以下内容： version: "2" services: app: image: xhofe/alist-a ...

DDNS+IPV6实现外网访问 上网配置 之前一直是通过搭建在腾讯云上的FPR实现内网穿透，访问家里的设备，但这样也不是持久的办法。毕竟云服务器一年的费用让我非常肉痛，4核4g的云服务器我一次性购买了4年，花了四百多，然后一看续费，一年1400…，这坚定了我为NAS整一个IP地址的想法。 我按照网上的教程和联通运营商battle了几次，客服一直一副糊弄的态度，说什么也不给IP地址。 刚开始一直以为家里没有ipv6地址，在cmd命令行里用ipconfig指令也获取不到IPV6地址。在一次偶然情况，越过路由器把网线插电脑上，直接用电脑进行拨号，发现获取到了IPV6地址，原来是路由器太老了，不支持IPV6协议。赶紧买了个支持IPV6协议的路由器，买的型号是京东的无线宝，一边当路由器，一边用闲置带宽挂积分，一天也能有个接近一块钱的收益。 将支持IPV6的路由器连接在光猫上，光猫改桥接，由路由器进行拨号，打开路由器IPV6开关，上网方式选择自动获取IP地址，关闭IPV6的防火墙。保存配置之后，路由器下的设备就都获取到了IPV6地址了。 获取到IPV6地址后可能还不能非常愉快的进行内网访问， ...

深度学习实践层面 1.1 训练集、验证集、测试集 深度学习是一个典型的迭代过程，需要进行多次循环往复，得到自己称心如意的神经网络。因此，循环过程的效率是决定项目推进速度的关键因素，而创建高质量的训练、验证和测试集有助于提高循环过程的效率。 通常，将训练数据分为三部分，一部分作为训练集，一部分作为简单交叉验证集，最后一部分作为测试集。接下来对模型进行训练，通过验证集选择最好的模型，经过充分验证，得到了最终模型，然后就可以在测试集上进行了评估，为了无偏估计算法的运行状况。 1、在小数据集时代，即数据在100，1000，10000这个量级，常见的做法是“三七分”，即70%的数据作为验证集，30%测试集。如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练集，20%验证集，20%测试集来进行划分，这是前几年机器学习领域公认的最好的数据划分方法。 2、在大数据时代，我们获取的数据在百万级别，验证集和测试集占的比例就会相应的减少。验证集的作用是检验不同的算法，验证哪个算法最有效，因此需要足够大才能对算法进行评估，而在大数据时代，数据集的1%就可能有上万组数据，足以验证不同的算法，因此，我们不可能拿出20 ...