英文键盘下按phook鼠标按下，能够用debugview查验输入

开源basic_excel存在读excel文件时load颇为，原因是对于其中work表中WORKBOOK_GLOBALS的caseCODE::SST组装存在bug，SST中寄存全局的stting信息，当其长度逾越8224时就需要拆分记实，新的记实标识位为[CODE::CONTINUE]，于是，读时需要组装；
这折分有多少种法则，一、前一个字符串尚未完时，后续的新recode末了惟独1个字节的unicode标识；
二、前一个字符串残缺时，那后续新recode普通末了了；
详尽的更正见代码；

此增量单刷包为掌讯方案车机3560系列车机。
刷入后可削减杜比音效+蝰蛇音效，均可全局失效。
此增量单刷包使用方式同民间卡刷包。
将3560-Dubi+Viper4-2.6.0.6-ZL-ota-ymqn.zip放U盘根目录，车机掀开车载配置，安卓降级，就能够。
U盘必需为FAT32格式（刷入方式不需要root也能够）每一次开机后自动默许静寂失效。
作者：一梦千年

该算法是混沌行为与粒子群算法相松散的混沌粒子群算法，能够普及算法的全局搜查才气。

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

此版本为上一版本3.6的降级版，全局到场预加载，启动更快运行更稳。
刷入方式：把RAR收缩包内的3580T-TXZ-3.6.3-ZL-ota-ymqn.zip放U盘根目录，车载配置-体系信息-安卓降级，就可实现刷入。
U盘申请FAT32格式本资源下载后不应承同享给他人,不应承上传QQ群。
作者：一梦千年

apihook全局.rar

这个代码是图形学的作业的群集，外面实现为了网格的两种实现极小曲面的方式，分别是部份迭代法以及全局法。
接下来是实现网格的参数化，用了三种参数化方式，分别是uniformparameterization、specificparameterization、shape-preservedparameterization以及末了的纹理贴图映射。

AStarAlgorithm算法组成类AStarAlgorithm类：提供中间查找算法的挪用函数Node类：留存路途节点的相关信息NodeComparator类：提供节点比力成果仿真模拟实现类组成AvoidBlock类：法度圭表标准进口Robot类：付与栅格化后的二维数组舆图输入，模拟避障行为MyEnvl类：付与舆图数据，实施模拟情景的初始化以及全局路途方案算法的挪用

NISwGSP(naturalimagestitchingwiththeglobalsimilarityprior)算法付与部份扭曲模子，用网格网格诱惑每一个图像的变形。
目的函数用于指定经线的所需特色。
除了精采的对于齐以及最小的部份失真之外，咱们还在目的函数中削减了全局相似性。
该先验解放每一个图像的扭曲，使其相似于部份的相似变更。
遴选相似性变更对于下场的做作性至关弥留。
咱们提出了为每一个图像遴选适宜的比例以及扭转的方式。
齐全图像的扭曲被一起处置，以最小化全局失真。

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。