使用AdobeFlashCS3Professional编写的打鸭子游戏，使用鼠标控制游戏，每一关10发子弹，10个鸭子，打中1个鸭子100分，打中6个鸭子过关，打中少于6个鸭子游戏结束
2025/6/9 9:11:01
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SystemInformationGathererAndReporter，系统信息收集和报表工具。
一个开源的工具，提供了跨平台的系统信息收集的API，通过它可以获取包括：1.操作系统的信息，包括：dataModel、cpuEndian、name、version、arch、machine、description、patchLevel、vendor、vendorVersion、vendorName、vendorCodeName2.CPU信息，包括：基本信息（vendor、model、mhz、cacheSize）和统计信息（user、sys、idle、nice、wait）3.内存信息，物理内存和交换内存的总数、使用数、剩余数；
RAM的大小4.进程信息，包括每个进程的内存、CPU占用数、状态、参数、句柄等。
5.文件系统信息，包括名称、容量、剩余数、使用数、分区类型等6.网络接口信息，包括基本信息和统计信息。
7.网络路由和链接表信息。
支持多种操作系统，底层接口用C编写。
一个开源的工具，提供了跨平台的系统信息收集的API，通过它可以获取包括：1.操作系统的信息，包括：dataModel、cpuEndian、name、version、arch、machine、description、patchLevel、vendor、vendorVersion、vendorName、vendorCodeName2.CPU信息，包括：基本信息（vendor、model、mhz、cacheSize）和统计信息（user、sys、idle、nice、wait）3.内存信息，物理内存和交换内存的总数、使用数、剩余数；
RAM的大小4.进程信息，包括每个进程的内存、CPU占用数、状态、参数、句柄等。
5.文件系统信息，包括名称、容量、剩余数、使用数、分区类型等6.网络接口信息，包括基本信息和统计信息。
7.网络路由和链接表信息。
支持多种操作系统，底层接口用C编写。
2025/6/9 3:15:39
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XenServer提供了一个基于XML-RPC的API，可通过此API以编程方式访问一组数量庞大的XenServer管理功能和工具。
此XenServerAPI可以从远程系统调用，也可以从XenServer主机本地调用。
虽然可以直接通过原始XML-RPC调用编写使用XenServer管理API的应用程序，但通过使用语言绑定将各API调用显示为目标语言中的第一类函数，可以大大简化第三方应用程序开发工作。
XenServerSDK可为C、C#、Java、Python和PowerShell编程语言提供语言绑定和示例代码。
此XenServerAPI可以从远程系统调用，也可以从XenServer主机本地调用。
虽然可以直接通过原始XML-RPC调用编写使用XenServer管理API的应用程序，但通过使用语言绑定将各API调用显示为目标语言中的第一类函数，可以大大简化第三方应用程序开发工作。
XenServerSDK可为C、C#、Java、Python和PowerShell编程语言提供语言绑定和示例代码。
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笔者在使用qt的qml语言开发产品时候，经常需要用到一些表格类的控件，用来合理有序地显示内容。
毕竟没有表格规限内容，会看起来很乱。
笔者使用的是qt4.8版本的qml，所以qml没有关于表格类的控件。
这就有点头痛了，没办法，只能亲自写一个表格控件出来。
这一表格控件采用最基本qml元素编写，兼容性非常好，该表格控件还支持qt接口调用，动态显示。
在文章的最后会公开源代码，仅供读者们参考学习。
毕竟没有表格规限内容，会看起来很乱。
笔者使用的是qt4.8版本的qml，所以qml没有关于表格类的控件。
这就有点头痛了，没办法，只能亲自写一个表格控件出来。
这一表格控件采用最基本qml元素编写，兼容性非常好，该表格控件还支持qt接口调用，动态显示。
在文章的最后会公开源代码，仅供读者们参考学习。
2025/6/8 0:05:06
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51单片机音调发生器程序利用JD51开发板上的按键S1~S4和蜂鸣器设计电子音调发生器，要求：1.利用JD51开发板上的按键S1~S4进行音调选择，即按下不同的开关产生不同的音调2.依次按动S1~S4及组合按键，蜂鸣器发出1234567i八个音调；
并在数码管上显示。
编写2支歌曲，并可进行选择播放。
并在数码管上显示。
编写2支歌曲，并可进行选择播放。
2025/6/7 20:52:18
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ML规模化常常被低估。
在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是:(1)需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本;(2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...
在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是:(1)需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本;(2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...
2025/6/7 18:06:56
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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。
2024-04-09 15:03
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