下载该文件后，分别将glaux.h、glaux.dll、glaux.lib拷贝到VS2013的装置目录即：VS2013/VC/lib；
VS2013/VC/bin；
VS2013/VC/include/GL中，重新编译就可。

凹丫丫往事宣告体系V4.7更正版asp+sqlserver带注入版！自己更正的版本去掉sql过滤！内附装置阐发！推选情景windowsserver2003+iis6.0+asp+sqlserver2005express!include/conn.asp是数据库毗邻文件自行配置！在数据库中新建一个数据库（名字随意在conn.asp中也要相对于更正），而后新建盘问把网站目录下的news.sql外面的内容复制到盘问外面实施（会揭示差迟然则是普通的漠视），在iis中配置网站默许页面为default.asp（不是index.asp）,假如不权限掀开请给网站文件削减everyone

#include"led.h"#include"delay.h"#include"key.h"#include"sys.h"#include"usart.h" #include"adc.h"/************************************************ALIENTEK战舰STM32F103开拓板试验17ADC试验本领反对于：www.openedv.com淘宝店肆：http://eboard.taobao.com存眷微信人民平台微信号："晚点原子"，免费患上到STM32资料。
广州市星翼电子科技有限公司作者：晚点原子@ALIENTEK************************************************/intmain(void){ u16adcx; floattemp; delay_init(); //延时函数初始化 NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2);//配置中断优先级分组为组2：2位抢占优先级，2位照料优先级 uart_init(115200); //串口初始化为115200 Adc_Init(); //ADC初始化 while(1) { adcx=Get_Adc_Average(ADC_Channel_1,10); temp=(float)adcx*(3.3/4096); delay_ms(250); printf("%5.2f",temp); }}

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

树莓派下编译opencv涌现fatalerror:boostdesc_bgm.i:不那个文件或者目录#include"boostdesc_bgm.i"的差迟，提供相关文件

是一个对于文法收缩的法度圭表标准，#include#includemain(){ chara[100][100]={"0"},c[100][100]={"0"},d[100][100]={"0"},e[100][100]={"0"}; intf,i,j,k=0,t=0,k1,k2,k3=0,k4,k5=0; charm[100]={"0"},n[100]={"0"}; /*输入文法*/printf("\n输入法则个数:");scanf("%d",&f);printf("\n输入文法:\n");for(i=0;i＜f;i++)scanf("%s",a[i]); /*法则1的判断*/for(j=0;j='A'&&a[0][j]＜='Z') m[t++]=a[0][j]; for(k2=0;k2＜t;k2++) for(i=1;i＜f;i++)// for(j=0;j＜strlen(a[i]);j++)

收缩文件里搜罗第三方库、osg3.4.一、osgdata、osgearth2.9，全部文件按bin、include、lib结构寄存，在当地配置好情景变量就能够使用，前提需要vs17的c++运行库，由于编译情景是17

Arduino驱动法度圭表标准这个堆栈是我学习时为ArduinoUnoR3编写的一个C库群集。
不使用ArduinoIDE/API，而直接使用avr-as/avr-gcc/avrdude。
开拓情景：操作体系：CentOS7汇编法度圭表标准：avr-asC编译器：avr-gcc法度圭表标准员：avrdude硬件：ArduinoUnoR3愈加难题地学习Arduino。
重新末了学习Arduino。
经由Assebly以及C学习Arduino。
伺服电机驱动器用法#include"XqServo.h"XqServom1; xqServoInit(&m1,2);/*Pin2forPWM*/xqServoSetPos(30);DS1307RTC驱动法度圭表标准用法#include"XqDs1307.h"unsignedcharhour,

HyperLPR是一个使用深度学习针对于对于中文车牌识另外实现，开源地址：https://github.com/zeusees/HyperLPR，在windows下，使用vs2013编译告成，编译前需要更正opencv340的include以及lib路途。

助教提供了两个板条箱以帮手更好地使用protobuf：prost-serde：帮手您使用prost以及protobuf文件天生与Serde兼容的代码。
更多。
prost-helper：增长prost的宏以及函数。
更多。
在货运名目中使用prost-helper起首，将prost-serde以及prost-serdeprost-helper到您的Cargo.toml：[dependencies]prost-helper="0.1"[build-dependencies]prost-serde="0.1"而后将复制到您的名目并对于其举行自定义。
在查验更多信息。
而后能够在build.rs中削减它：fnmain(){letjson=include_str!("path/to/your/build_config.json");

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。