该资源主要针对我的博客中基于docker环境下的pxc集群搭建所使用的脚本，这里我整理好了，空白虚拟机，只需执行该脚本即可完成集群搭建，仅供学习参考。
该脚本已经完成了docker环境配置，镜像加速，docker网络配置，pxc镜像下载，5节点的pxc集群创建、启动等功能，您完全可以在不看我的博客情况下使用改脚本完成pxc集群搭建。

做毕业设计买的资料，里面应有尽有，论文，开题报告，中期检查表，答辩记录，评阅意见，最重要的还有环境配置详细说明，完整程序，超值大礼包。

常用的android环境配置所需要的SDK，包含大部分文件，使用androidstudio时按照提示下载少部分相应的配件即可使用，是安卓入门者的必备工具，由于文件太大，只在下载的文件里提供了网盘链接，小编第一次写，凑字数！！！！，一切为了自己下载方便

可在Windows环境中使用，利用opencv和vs软件，环境配置好之后，更改程序中的相应图片，就可以得到双目视觉的视差图

运行环境：WIN7+VS2010+OPENCV2.4.11+两个摄像头环境配置：已经全部集成在压缩包中，仅需配置系统的环境变量，见压缩包内“设置.txt”操作步骤：1.将压缩包放在D盘根目录下，解压缩即可2.按“设置.txt”配置系统环境变量3.在VS2010中打开项目文件，编译并运行即可

医药管理系统完整源码+详细说明文档+运行环境配置说明

Ubuntu12下嵌入式Qt开发环境配置总结-附件资源

java调用海康SDK代码和使用说明，代码是残章...不保证可以直接运行，但是使用方式和环境配置都有说明大家有更好的使用方式欢迎补充

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

LMStudio是一款面向开发者的友好工具，特别适合那些想要探索和使用大型语言模型的人。
无论是出于专业开发的需要，还是仅仅为了体验和玩转各种API，LMStudio都提供了一个简便、高效的解决方案。
首先，使用LMStudio不需要深厚的技术背景或复杂的安装过程。
传统上，本地部署大型语言模型如LamaCPP或GPT-4ALL往往伴随着繁琐的安装步骤和环境配置，这对技术要求极高。
然而，LMStudio的出现彻底改变了这一局面。
它提供了一个简单的安装程序，用户只需几个简单的步骤就可以轻松安装和运行。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。