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


進入WHM
Home »Service Configuration »Exim Configuration ManagerDocumentation


Rebuild Reverse DNS Cache and Update Mail HELO

 

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web gzip 測試網站

一、什麼是gzip         

        gzip是一種數據花式，默認且今朝僅使用deflate算法緊縮data部分；

        Gzip是一種風行的文件緊縮算法，現在的應用十分普遍，特別是在Linux平台。當利用Gzip緊縮到一個純文本文件時，結果長短常顯著的，大約可以削減70％以上的文件巨細。這取決於文件​​中的內容。
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ESP32 腳位34 連接到可變電阻腳位 2
ESP32 腳位VIN 連接到可變電阻腳位 1
ESP32 腳位GND 毗連到可變電阻腳位 3
ESP32若何操縱可變電阻讀取外部電壓數值
ESP32若何操縱可變電阻讀取外部電壓數值

讀取數值為12 bits = 4096
0 - 4095

程式碼:

  1. const int potPin = 34;
  2. int val=0;
  3. void setup() {
  4.   Serial.begin(115200); //連線速度
  5.   delay(1000);
  6. }
  7.  
  8. void loop() {
  9.   // put your main code here, to run repeatedly:
  10.   val = analogRead(potPin); //讀取電壓數值
  11.   Serial.println(val); //印出電壓數值
  12.   delay(500); //延遲0.5秒
  13. }
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有時辰會需要寫PHP程式去獲得指定資料夾內的檔案列表，這三個函式分別是glob、scandir、readdir
 
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cxSelect 是基於jQuery 的多級聯動菜單插件，合用於省市、商品分類等聯動菜單。
列表數據經由過程AJAX 獲得，也能夠自定義，數據內容使用JSON 格局。
同時兼容Zepto，便利在移動端利用。
國內省市縣數據起原：basecss/cityData Date: 2014.03.31
全球首要城市數據起原：整理國內常用網站和軟件Date: 2014.07.29

版本：jQuery的V1.7 +的Zepto V1.0 +jQuery的cxSelect V1.4.0


利用方式载入 JavaScript 文件

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學會Arduino根基操控後
必然會想學會無線遙控，如藍芽Bluetooth, Wifi
這篇申明藍芽Bluetooth操控
結果圖
若何用藍芽Bluetooth連線節制 Arduino


影片


代碼：

  1. // Include necessary libraries
  2. #include <BLEDevice.h>
  3. #include <BLEServer.h>
  4. #include <BLEUtils.h>
  5. //#include <BLE2902.h>
  6. //#include <Wire.h>
  7.  
  8. // 定義 UUIDs （注意要與App Inventor內容對應）
  9. #define SERVICE_UUID            "C6FBDD3C-7123-4C9E-86AB-005F1A7EDA01"
  10. #define CHARACTERISTIC_UUID_RX  "B88E098B-E464-4B54-B827-79EB2B150A9F"
  11. #define CHARACTERISTIC_UUID_TX  "D769FACF-A4DA-47BA-9253-65359EE480FB"
  12.  
  13. // 界說LM35 ESP32 GPIO接腳
  14. const int analogIn = A0;
  15.   
  16. int RawValue= 0;
  17. double Voltage = 0;
  18. double tempC = 0;
  19. double tempF = 0;
  20. String BLE_Code;
  21. BLECharacteristic *pCharacteristic;
  22. bool deviceConnected = false;
  23. // Handle received and sent messages
  24. boolean ledState=false;
  25. String message = "";
  26. char incomingChar;
  27.  
  28. // Temperature Sensor 與led接腳變數
  29. float temperature = 0;
  30. const int ledPin = 2;
  31.  
  32. // 設定 callbacks onConnect & onDisconnect函數
  33. class MyServerCallbacks: public BLEServerCallbacks {
  34.   void onConnect(BLEServer* pServer) {
  35.     deviceConnected = true;
  36.   };
  37.   void onDisconnect(BLEServer* pServer) {
  38.     deviceConnected = false;
  39.   }
  40. };
  41.  
  42. // 設定 callback function 當收到新的資訊 (from the Android application)
  43. class MyCallbacks: public BLECharacteristicCallbacks {
  44.   void onWrite(BLECharacteristic *pCharacteristic) {
  45.     std::string rxValue = pCharacteristic->getValue();
  46.     BLE_Code="";
  47.     if(rxValue.length() > 0) {
  48.       Serial.print("接收資料為 : ");
  49.       for(int i = 0; i < rxValue.length(); i++) {
  50.         BLE_Code+=rxValue[i];
  51.         Serial.print(rxValue[i]);
  52.       }
  53.       Serial.println();
  54.       BLE_Code.toUpperCase();
  55.       Serial.println(BLE_Code);
  56.       if(BLE_Code.indexOf("LED")==0)
  57.       {
  58.         ledState=!ledState;
  59.       Serial.println(ledState);
  60.       }
  61.       if(BLE_Code.indexOf("ON")==0)
  62.       {
  63.         Serial.println("LED 點亮!");
  64.         ledState=true;
  65.       }
  66.       else if(BLE_Code.indexOf("OFF")==0) {
  67.         Serial.println("LED 熄滅!");
  68.         ledState=false;
  69.       }
  70.     }
  71.   }
  72. };
  73.  
  74. void setup() {
  75.   Serial.begin(115200);
  76.   pinMode(ledPin, OUTPUT);
  77.    
  78.   // 建立BLE Device
  79.   BLEDevice::init("ESP32_WeMos1");
  80.  
  81.   // 創設BLE Server
  82.   BLEServer *pServer = BLEDevice::createServer();
  83.   pServer->setCallbacks(new MyServerCallbacks());
  84.  
  85.   // 確立BLE Service
  86.   BLEService *pService = pServer->createService(SERVICE_UUID);
  87.  
  88.   // 建立BLE Characteristic
  89.   pCharacteristic = pService->createCharacteristic(
  90.                       CHARACTERISTIC_UUID_TX,
  91.                       BLECharacteristic::PROPERTY_NOTIFY);                     
  92. //  pCharacteristic->addDescriptor(new BLE2902());
  93.   BLECharacteristic *pCharacteristic = pService->createCharacteristic(
  94.                                          CHARACTERISTIC_UUID_RX,
  95.                                          BLECharacteristic::PROPERTY_WRITE);
  96. pCharacteristic->setCallbacks(new MyCallbacks());
  97.  
  98.   // 開始（起）service
  99.   pService->start();
  100.  
  101.   // 起頭（起）advertising
  102.   pServer->getAdvertising()->start();
  103.   Serial.println("等待BLE手機連線....");
  104.   
  105.   digitalWrite(ledPin,LOW);
  106.   delay(500);
  107.   digitalWrite(ledPin,HIGH);
  108.   delay(500);
  109.   digitalWrite(ledPin,LOW);
  110. }
  111.  
  112. void loop() {
  113.   // Check received message and control output accordingly
  114.     if (ledState)
  115.         digitalWrite(ledPin, HIGH);
  116.       else
  117.         digitalWrite(ledPin, LOW);
  118.   delay(20);
  119. }
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之前碰到CPANEL發信給我


說磁碟空間不足


我心想4TB硬碟，沒幾個網站怎麼會空間不足


第一時候以為是網站被駭


到filezilla搜檢事後發現是PHP7.4 的LOG超大

Cpanel WHM 如何關閉PHP ERROR LOG

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註冊、設置好狐狸錢包後，如文內新增BSC鏈一般新增Arbitrum鏈網路。

網路名稱
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在測試 mnist 數字辨識時

代碼起原
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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