MSTAR官方的EDID修改工具,一直在使用,修改EDID方便快捷,支持DPEDID1.4修改,2020/11/201.这个工具对HDMI2.0以上的EDID支持有问题，有用到HDMI2.0修改EDID可能会丢失EDIDVSDB部分数据，有18G以上EDID需求的建议更换新版本EDID工具，2.在使用过程中发现和最新的CEA-861-G标准对应不上，不知是不是使用太旧的CEA标准原因3.有下载提过缺失.dll问题，

想必大家的xshell都遇到了，Xshell要继续使用此程序,您必须应用最新的更新或使用新版本，破解方案，替换资源中的.dll文件，可永久解决，亲测2019年可用。

IntelliJ-HCL插件为基于的IDE提供和配置文件（.tf）支持HCL格式用于（.nomad文件）。
。
停产通知该项目包含intellij-hcl插件的原始源代码。
该存储库中的代码保持静态，并且只能用于历史参考：不接受任何请求。
尽管此存储库仍用作问题跟踪器，但是请而不是在创建新问题，因为插件是单独发布的，并且在此处跟踪问题更简单。
TL/DR。
从插件版本0.7.0开始，源属于JetBrains，插件为封闭源。
您可以从从JetBrains下载免费插件的新版本。
插件作者的注释去年之前，我已经在空闲时间里开发了这个插件四年，当时很明显，由于缺少空闲时间，我无法跟上最新的Terraform功能。
同时，IaaC尤其是Terraform越来越受欢迎，因此我决定将插件所有权转让给JetBrains。
我相信JetBrains有资源可以随着时间的推移改进插件并提供有效的用户支持。
我要感谢所有用户，贡献者，发现并报告错误的人以及这些年来推广该插件的所有人。
作为过渡的一部分，源代码已移至私有的主要IntelliJ存储库。
JetBrains插件是。

EasyConnectMacOX客户端，支持新版本，支持证书、用户密码登录

本版本是2.1版。
最新发布!此版修正了不能及时检测用户下线的Bug,同时增加了重命名的功能，界面有很大改观，源码也有很大调整，版本2.1。
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更新历史:解压后直接点击.jar文件运行，在局域网内各个机器互连，双击头像进行聊天。
主要技术难点1.在线用户列表2.头像列表用到的知识有Swing、事件处理、多线程、数据报、Socket等。
版本1.1多谢大家支持，为了方便大家学习，以后此资源免分。
新版本2.1已出，欢迎共同学习"java仿QQ2.1.0(附源码)"

雄迈方案的网络摄像机如果忘记了密码。
不能登录了。
很麻烦。
这个软件可以解决这个问题。
打开软件后。
输入摄像机ip地址。
然后点击复位。
摄像机复位成功就会重启。
然后重新搜索添加摄像机。
另外软件里还补充的新版本未开启TELNET导致不能复位的问题，用OpenTelnet(2)直接输入摄像机的IP地址，即可开启摄像机的TELNET，然后再打开ResetUser这个软件来进行复位摄像机。

typora_0.9.69_64位deb安装包，老版本，直接安装即可日常使用，解决新版本的mermaid的bug。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

MasterPDFEditor是一款简单易用的pdf文件编辑软件，于处理配备了强大的多功能功能的PDF文档。
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新版本的PDF编辑器可以添加文本以任何格式的文件或编辑现有文本。
新增大量功能，包括注释PDF文档、测量工具、形状，以及增强的编辑功能等

动、步进、自动和回机械原点功能外，还具有模拟仿真、动态显示跟踪、Z轴自动对刀、断点记忆（程序跳段执行）和回转轴加工等特有的功能。
该系统可以与各种三维雕刻机、三维雕铣机一起使用。
适用于各种复杂模具加工、广告装潢、切割等行业。
1.1　软件特性该软件包括了下列功能。
l基本配置为三个运动轴，并可以进一步扩充。
l数控转台支持。
l自动加工。
完整支持ISO标准的G指令、HP绘图仪（HPPLT）格式和精雕加工（ENG）格式。
l手动功能。
既支持通过机床输入设备，如手持设备等操纵机床，也内嵌地支持通过计算机输入设备，如键盘、鼠标完成手动操作。
l增量进给功能。
方便用户精确设定进给量，且步长可灵活调整。
l用户数据输入（MDI）功能。
用户可以在线输入G指令并立即执行。
l高级加工指令。
只要简单输入几个参数，就可以完成铣底、勾边等功能。
l单步模式。
用户可以把要执行的加工任务设置为单步模式，从而为错误诊断和故障恢复提供了良好的支持。
l断点记忆、跳段执行等高级自动功能。
l保存/恢复工件原点功能。
l进给轴精确回机械原点（参考点）功能。
l自动对刀功能。
这些功能为用户加工提供了极大的方便。
进给倍率在线调整。
在加工过程中用户可以随时调整进给倍率。
最小到0，相l当于暂停加工；
最大到120%。
l高速平滑速度连接特性。
在一般的数控系统中，两条G指令之间的连接速度通常是一个固定的值（例如等于零或者某一个很小的值）。
在新版数控系统中，采用了独有的加工速度自适应预测算法。
该算法根据连接速度的大小、方向、最大加速度，以及前向预测功能，自适应地决定当前指令与下一条指令间的衔接速度。
不仅大大提高了加工效率（大约从30%到300%），而且改善了加工性能，消除了留在加工表面的速度振纹。
l三维模拟显示功能。
通过简单的操作可以从各个角度观察三维加工结果，从而可以更准确、更直观的对加工结果有所了解。
l仿真功能。
可以对加工程序进行快速仿真加工，可以在极短的时间内完成，同时检查加工程序是否出错，加工结果是否满意，并可以准确的计算出实际加工所需要的时间。
l强大、灵活的键盘支持。
新版本对键盘操作的支持非常强大。
满足了用户在操作过程中的需要。
l日志功能。
系统提供了功能强大的日志功能，帮助用户察看详细的加工信息和系统诊断。
l内置的加工文件管理器。
用户只要把加工程序文件保存到指定的目录，Ncstudio™就可以在一个内置的管理器中管理这些文件。
l内置的文件编辑器。
用户可以随时把加工文件调入编辑器内编辑、修改。
l文件加工信息。
通过仿真或者实际加工，文件加工信息窗口可以帮助用户统计文件执行时间、加工范围等重要信息。
lPCI总线运动控制卡。
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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。