1：把CCLicenseService免狗补丁.exe与CCLicenseService.exe放在同一个文件夹C:\ProgramFiles(x86)\CommonFiles\Siemens\Bin2：以管理员身份运行CCLicenseService免狗补丁.exe点击执行补丁测试可稳定使用

Synergy1.8.8forwindows/linux/mac安装包+破解方法包内有：synergy-v1.8.8-stable-25a8cb2-Linux-x86_64.debsynergy-v1.8.8-stable-25a8cb2-MacOSX-x86_64.dmgsynergy-v1.8.8-stable-25a8cb2-Windows-x64.msiepel-release-7-11.noarch.rpmCentOS7安装.txt破解方法--非常简单.txt

gcc-linaro-4.9.4-2017.01-x86_64_arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc

NITE-Linux-x64-v1.5.2.23NITE-Linux-x86-v1.5.2.23NITE-Linux-x64-V2.0.0NITE-Linux-x86-V2.0.0NITE-MacOSX-v1.5.2.21NITE-Windows-x64-V1.5.2NITE-Windows-x86-V1.5.2NiTE-Windows-x64-2.0.0NiTE-Windows-x86-2.0.0OpenNI-Linux-Arm-v1.5.7.10OpenNI-Linux-x64-v1.5.7.10OpenNI-Linux-x86-v1.5.7.10OpenNI-Linux-Arm-2.2.0.33OpenNI-Linux-x64-2.2.0.33OpenNI-Linux-x86-2.2.0.33OpenNI--MacOSX-v1.5.7.10OpenNI-MacOSX-x64-2.2.0.33OpenNI-Windows-86-1.5.7.10OpenNI-Windows-64-1.5.7.10OpenNI-Windows-x64-2.2.0.33OpenNI-Windows-x86-2.2.0.33Sensor-Linux-Arm-v5.1.6.6Sensor-Linux-x64-v5.1.6.6Sensor-Linux-x86-v5.1.6.6Sensor-Bin-MacOSX-v5.1.6.6Sensor-Win86-5.1.6.6Sensor-Win64-5.1.6.6OpenNi网站关闭了，网上基本找不到包了

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

这是82583V网卡在Server下的驱动，实测2016Serverx64可用，2012和2008未测，应该也可以用。
x86未测试，不保证能用。
注意，需要禁用Server的数字签名验证才能安装，否则装不上，具体禁用方法自己搜索吧。

centos6.6编译nginx所需的pcre-develzlib-developenssl-devel依赖rpm适用于服务器无法访问外部yum源的情况使用

以前项目里用到了Cy7c68013a这块芯片，在官方的开发包中提供的usb驱动只能够在32位的win7下能够正常连接，但提供的64位驱动无法连接，尝试很多方法也无法接通。
正好最近有个新项目需要在以前的板子上再添加一个网口传输，买了一个开发板学习，上面也有Cy7c68013a这块芯片，例程里提供的usb驱动程序能在64位windows7下运行。
亲测可用！！！

PIL库导入方法：解压后，打开命令行，切换至C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\Shared\Anaconda3_64\pkgs\pip-9.0.1-py36h226ae91_4\Scripts\目录，输入pip-installPillow-5.1.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl的完整路径名，按回车即可

为了让CEF支持MP3，重新编译后的文件，版本2987，支持x86

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。