在vmware上找到一篇文章提到这个问题， link:
http://kb.vmware.com/selfservice/microsites/search.do?language=en_US&cmd=displayKC&externalId=1359
今天我也碰到了，具体的表现为： guest os 和 host os能互相 ping...但是不能互相使用socket传任何东西。
但是 guest os 可以和lan内的任何一台电脑传输数据。
解决办法：
打开设备管理器
把网卡驱动的高级里面的 巨型帧 选项打开，选一个数值即可。默认似乎是关闭的。
环境:
网卡: Realtek RTL8168C(P)/8111C(P) PCI-E Gigabit Ethernet NIC
Host OS : win xp sp3
Guest OS: Ubuntu 8.04 server & Win2003 Enterprise.
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主要解决win7无法编辑属性结构的问题 就这些吧 其他问题尚未解决
此外，还有一些直接导致计算中止的错误，例如 xxxx is not a valid in ABAQUS/Standard、missing property、Detected lock file 等问题。这些问题需要仔细分析，以确定问题的原因和解决方法。 ABAQUS 模拟出现问题...
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这个数据集提供了2010年至2021年间加拿大各省的家庭支出与收入数据，这些数据根据人口统计和地理指标进行了分类。每行代表了年份（REF_DATE）、省份（GEO）以及编码后的支出或收入类型的唯一组合（COORDINATE）。以下是该数据集的关键特点及包含的列信息： 关键特点： 支出数据：家庭支出按照收入五分位数和支出类别进行分类。 收入数据：家庭收入值根据家庭类型、较年长成年人的年龄组别和收入水平细分。 地理位置匿名化：为了保护隐私，原始的地理位置标识符被替换为如“Province 1”这样的标签。 时间序列：涵盖了超过十年的财务数据（2010–2021），适合用于纵向经济和社会趋势分析。 包含的列： REF_DATE：记录年份（2010–2021） GEO：省份标签（例如，“Province 1”） Statistic：度量类型（例如，平均家庭支出） Before-tax household income quintile：税前家庭收入水平分组 Household expenditures, summary-level categories：支出类别 UOM：计量单位 COORD
1.【锂电池剩余寿命预测】GRU门控循环单元锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据） 2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试； 3.环境准备：Matlab2023b，可读性强； 4.模型描述：GRU门控循环单元在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了GRU门控循环单元在该领域的应用。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
2000-2024年各省专利侵权案件结案数数据 1、时间：2000-2024年 2、来源：国家知识产权J 3、指标：专利侵权案件结案数 4、范围：31省 5、用途：可用于衡量知识产权保护水平
- 使用`<div>` 容器组织游戏界面，包含得分显示、游戏画布和操作按钮 - 支持三种游戏模式选择（一般模式、困难模式、无敌模式） - 移动端和桌面端兼容，提供触摸和键盘两种控制方式 2. CSS样式 ： - 采用Flex布局实现页面居中显示 - 使用Grid布局实现方向按钮的排列 - 定义了游戏容器的阴影、圆角等视觉效果 - 为按钮添加了hover效果和过渡动画 3. JavaScript逻辑 ： - 使用Canvas API实现游戏渲染 - 实现了蛇的移动、食物生成、碰撞检测等核心游戏逻辑 - 支持三种游戏模式，不同模式对应不同的游戏速度和规则 - 使用localStorage保存最高分记录 - 实现随机颜色生成，使游戏更具趣味性 代码整体结构清晰，功能完整，具有良好的可扩展性和可维护性。
台区终端电科院送检文档
内容概要：本文详细介绍了一个基于强化学习（RL）的飞机升阻力特性预测模型的实现过程。首先，定义了飞机空气动力学环境，包括状态空间、动作空间以及目标——预测升力系数（Cl）和阻力系数（Cd）。接着，通过生成模拟数据并进行预处理，创建了用于训练的数据集。然后，构建了一个神经网络代理模型，用于联合编码状态和动作，并预测升阻力系数。最后，实现了PPO算法来训练强化学习代理，使其能够根据当前状态选择最优动作，并通过不断迭代提高预测精度。文中还提供了完整的代码实现和详细的注释。 适合人群：航空航天领域的研究人员、机器学习工程师、对强化学习感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要预测飞机升阻力特性的应用场景，如飞行器设计优化、性能评估等。目标是通过强化学习方法提升预测模型的准确性，从而为实际工程提供可靠的理论支持和技术手段。 其他说明：本文不仅涵盖了模型的设计与实现，还包括了数据生成、预处理等多个环节，有助于读者全面理解整个建模过程。同时，提供的代码可以作为研究和开发的基础，方便进一步扩展和改进。
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因文件较多，数据存放网盘，txt文件内包含下载链接及提取码，永久有效。失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见文章：https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/146916073
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