在WPF中使用VLC播放器进行本地文件的播放，以及RTSp流文件的播放

该ts分析工具以Tree的形式，显示解析码流中的PAT，PMT，SDT，EIT及Subtitle的PES包Tree的结构基本和各SI包的数据结构一一对应，帮助你以实例学习TS结构相比其他软件相比，多解析了LCN数据和Subtitle数据同时，会将Subtitle数据仿真显示出来1、双击Tree中的Subtitle的PES节点，右侧会显示该Subtitle图片2、仿真搜台过程，将结果显示在右边的列表中3、实现仿真EPG4、双击EIT表，可以讲所有的EIT表存成网页的格式，打开parsing_result.html就可以看到结果5、当解析完成后，点击HTML按键，会将PAT，PMT，SDT，NIT存成网页格式，打开parsing_result.html就可以看到结果6、双击EIT中的eventid，会自动打开一个窗口显示该EIT中的event的详细数据内容7、解析的码流大小不受限制稍后，我会公布源码，方便初学者学习ts原理该软件是我在公司为了方便分析码流，解决客户问题，以及帮助公司新人快速掌握dtv原理而耗费了2个月时间写成的下一版本将会支持1.0版本的teletext解析

直播转流，http协议播放

windows下搭建nginx-rtmp服务器，可用来测试obs推流，其它端进行拉流观看。
使用方法双击nginx.exe即可。

PullRequests是Bitbucket上方便开发者之间协作的功能。
提供了一个用户友好的Web界面，在集成提交的变更到正式项目前可以对变更进行讨论。
开发者向团队成员通知功能开发已经完成，PullRequests是最简单的用法。
开发者完成功能开发后，通过Bitbucket账号发起一个PullRequest。
这样让涉及这个功能的所有人知道，要去做CodeReview和合并到master分支。
但是，PullRequest远不止一个简单的通知，而是为讨论提交的功能的一个专门论坛。
如果变更有任何问题，团队成员反馈在PullRequest中，甚至push新的提交微调功能。
所有的这些活动都直接跟踪在Pu

学习ansys必备的命令流参考书，里面有ansyshelp文件对应的中文解释，并且对应有小案例，龚曙光最新版

OBS+NGINX实现rtmp直播推流，播放器用vlc,使用参考地址https://mp.csdn.net/mdeditor/92784642#

本书系统的介绍了分布式流域水文模型的理论、方法和实例。
包括：水文循环中的各个物理过程的数学模拟；
数字高程模型；
流域地貌指数的提取与分析；
数字河网的提取；
基于数字高程模型的流域等流时线的推求；
TOPMODEL；
半分布式月水量平衡模型；
TOPKAPI模型；
MIKESHE模型，SHETRAN模型；
DHSVM模型；
ARC/EGMO模型。
本书适合于水利、地理、气象、国土资源等领域的广大科技工作者、工程技术人员参考使用，也可作为高行装院校高年级本科生和研究生的教学参考书。
目录前言第一章绪论第一节分布式流域水文模型第二节目的和全书结构第二章水文时空变化过程模拟基础第一节降雨空间分析方法第二节土壤水运动过程第三节下渗第四节蒸发与散发第五节融雪第六节流域汇流单位线第七节河道流量演算第八节流域分布式汇流演算第三章数字高程模型与地貌指数第一节数字高程模型的数据来源第二节数据采集方法第三节流域地貌指数提取第四节流域地貌指数的水文物理意义第五节温度指数的空间分布分析第六节河网水的生成第四章TOPMODEL第一节TOPMODEL第二节流域降雨－径流关系模拟应用第三节土壤导水率与缺水深函数关系研究第四节结论与讨论第五章基于DEM的流域等流时线和分布式水文模型第一节基于DEM的流域等流时线第二节基于DEM的分布式水文模型第六章半分布式月水量平稀模型第一节月水量平衡模型及其比较研究第二节两参数月水量平衡模型第三节半分布式月水量平衡模型第四节气侯变化对水文水资源的影响评价第七章TOPKAPI模型第一节概述第二节分布式OPKAPI模型第三节集总式OPKAPI模型第四节应用举例第五节结论和展望第八章MIKESHE模型第一节概述第二节水流运动模块第三节平移扩散模块第四节MIKESHE应用情况第五节存在的问題和研究展望第九章SHETRAN模型第一节概述第二节研究进展和应用第三节模型研究展望第十章DHSVM模型第一节概述第二节模型物理过程及数学公式第三节模型评价及应用第四节结论第十一章ARC/EGMO模型第一节概述第二节ARC/EGMO的结构设计第三节空间分解和参数估计第四节模型物理过程及数学公式第五节ARC/EGMO应用的数据处理第六节SAALE流域应用实例第七节结论和展望

具有功能趣味的异步流量控制λ旨在保持小而简单，而功能强大。
受和启发。
方法是单独实现的，而不是整体的一部分。
当考虑单独导出功能时，该设计会有所帮助。
如果您需要async所有方法，请坚持使用。
否则，您可能要检查λ！功能请求将视情况而定。
快速链接API流量控制功能性未分类安装使用npm或bower安装。
或者获取并将其嵌入到[removed]标记中。
npmicontra--savebowericontra--save您可以将其用作Common.JS模块，也可以将其直接嵌入HTML中。
varλ=require('contra');<scriptsrc='contra.js'></script><script>varλ=contra;</script>contra没有直接发布为

KSQL是一个用于Apachekafka的流式SQL引擎，KSQL降低了进入流处理的门槛，提供了一个简单的、完全交互式的SQL接口，用于处理Kafka的数据，可以让我们在流数据上持续执行SQL查询，KSQL支持广泛的强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等。
    KSQL在内部使用Kafka的StreamsAPI，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象，KSQL有两个核心抽象，它们对应于到KafkaStreams中的两个核心抽象，让你可以处理kafka的topic数据。

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。