固件名：＜(￣oo,￣)/固件简述：C6V41For5530V40固件作者：Huang_X_T固件类型：伪C6V41制作时间：2013年07月07日固件适用机型：诺基亚5530软件版本V40及以下固件详细类型：港行C6-00V41.0.010&5530;V40.0.003用户界面：Anna风格图标+Belle图形导航按键2次DIY源：NOAnna5////////////////////////////////////////////////////////////////开机运存：60M(有时会飙到61M)固化：手电筒TKask任务管理器（作为手机默认任务管理器，已设置为开机自启）屏幕截图时间助手深度清理（自认为是最好用的垃圾清理软件）一件旋转软件重名（每开机只能使用一次，如许再用需要重启手机）系统XX视图切换（2×63×44×44×5）MiniCMD解锁方式切换（点按解锁，滑动解锁，侧滑解锁）爱解压图片浏览（方便你管理相片）定时关闭透明图标当前备忘删除：设置向导电邮服务SIM卡开机提示语及SIM卡图标单位换算声控命令（完全删除及去除了图标）转移隐藏图标：RealPlayer记事本时钟通讯记录网络通讯录蓝牙情景模式主题模式单键拨号设备更新连接管理附件设置日历WLAN向导位置在线共享软件更新图片浏览屏幕截图百度输入桌面计时桌面记事本信息文件管理当前备忘收音机照相摄像音乐播放器录音器时间助手视图切换系统破解MiniCMD解锁方式切换爱解压一键转屏手电筒软件重名KTask任务管理器内置主题：二十七八岁，海边的落日（这两款为独家版本，经本人亲自修改）铃声：LaiDian1.mp3（来电1），LaiDian2.mp3（来电2），DuanXin.mp3（短信），NaoLing.m4a（闹铃），ReLi.rng（日历），WuSheng.m4a（无声）XM键第一个：音乐播放器第二个：照片浏览第三个：手电筒第四个：通信录第五个：信息拨号键快捷说明长按3打开：视图切换长按5打开：时间助手长安6打开：MiniCMD解锁方式切换长按7打开：系统XX长按9打开：软件重名长按﹡打开：TKask任务管理器长按0打开：自带网络浏览器其他一些优化：如需打开照相摄像功能请按下机子自带照相物理按键通信录和信息可以在XM键打开网标修改为史努比功能表修改为全屏去除滚动条软件后台运行圈圈修改为黄色小星星修改开关机动画修改开关机画面自带音乐播放器文件搜索路径为E盘"music"或"音乐"或"歌曲"拍照声第四个为无声

1本课题研究的意义近来随着计算机的快速发展，各种各样的电脑游戏层出不穷，使得我们能有更多的娱乐项目，而棋类游戏能起到锻炼人的思维和修身养性的作用，而且棋类游戏水平颇高，大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表；
其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱。
越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，人工智能的重要性如今显而易见。
自己对人工智能比较感兴趣，而五子棋游戏程序的开发实现这个课题，正好提供给我这样一个研究的机会，通过对人工智能中博弈方面的研究（人机对弈），让我在简单的人机对弈全局设计，以及具体到相关算法上有了深入的了解。
人工智能属于计算机科学的领域，它以计算机技术为基础，近几十年来，它的理论和技术已经日益成熟，应用领域也正在不断扩大，显示出强大的生命力。
人工智能大致可以分成几个学科，它们每一个都是独特的，但是它们常常又互相结合起来完成设计任务，这时，这些学科之间的差别就变的很模糊。
人工智能在专家系统，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，人工智能在机器人学、模式识别、物景分析、数据库的智能检索、机器下棋（实质上是博弈论问题）和家用电器智能化等领域都有广泛的应用。
而这个课题就是和人工智能中的博弈论领域紧密相关的。
这个题目核心是人工智能和Socekt编程，。
并且人工智能中的博弈部分，由于采用了大量的搜索算法，其中很多被利用到各方面。
它的概念、方法和技术，正在各行各业广泛渗透。
智能已经成为当今各种新产品、新装备的发展方向。
所以，趁着这个机会，对人工智能中比较容易实现的人机博弈进行了解研究学习，也是很实用且很有必要的。

《面向ArcGIS的Python脚本编程》是一本指导ArcGISforDesktop专业用户进行Python开发的指南。
该书将教会您如何通过编写Python代码处理空间数据并在ArcGIS中自动化实现地理处理任务

这家公司当时有200位研发人员和200多台服务器，我刚进这家公司时，系统已经玩不下去了，总是出现各种问题，例如日常发布系统时或访问量稍微过大时，系统就会出现很多故障，而且找不到故障发生的根本原因。
我进公司后主要的任务就是对这个系统进行升级改造，花了一个半月的时间写了份企业总体架构文档，文档共有124页，直接指导了之后的技术改造，下图是那份文档的目录，文末有相关资料下载地址。
企业商务模型的内容主要包括主营业务、商务模式、商务主体、竞品分析、组织架构、商务运作模型和业务流程等。
主营业务即公司做什么业务。
商业模式即公司怎么赚钱。
商务主体即哪几个人在一起做这门生意。
竞品分析即了解竞争对手的情况。
组织架

基于Javamail的邮件收发系统（系统+论文+开题报告+任务书+外文翻译+文献综述+答辩PPT）

videocaption目的：从一段视频中自动生成一段描述性文字，用以展现视频中的主要特征以及特征之间的关系。
方法：基于视频的特征提取以及循环神经网络的语义生成

E6术的研究和自动测试实例的设计与实现摘要随着计算机软件的规模越来越大，软件测试成为了软件质量保障的关键环节，软件测试自动化也成为了软件测试领域所无法逾越的发展阶段....第一章引言1.1选题背景软件测试就是在软件投入运行前，对软件需求分析、设计规格说明和编码的最终复审，是软件质量保障的关键步骤。
其定义可简略概括为：为了发现错误而运行程序的过程。
随着软件规模的不断扩大，软件质量问题已成为制约计算机发展的主要因素之一......1.2本文的目标和主要工作第二章性能测试研究2.1软件测试概述2.2.1性能测试2.2.2测试工具2.2主流性能测试工具比较第三章项目分析与规划测试3.1《学生XX管理系统1.3版》项目分析3.1.2功能概述3.1.3系统组件与配置3.1.4分析使用模型及任务分布3.2定义负载测试目标3.3测试思路与测试方案设计3.3.1设计压力应用思路3.3.2测试方案设计3.3.3性能测试用例第四章学生XX管理系统性能测试实例的实现4.1创建用户脚本4.2完善测试脚本4.2.1事务设置4.2.2用参数化取代常量值4.2.3集合点4.2.4脚本检验4.3方案执行4.3.1场景创建4.3.2加压计划4.3.3多IP地址4.4运行结果处理分析4.4.1Throughput4.4.2TransactionResponseTime4.4.3分解界面4.4.4针对测试用例３的图表分析第五章测试总结致谢参考文献

利用API函数Shell_NotifyIcon在任务栏上放置图标。
并且可以相应任务栏图标消息(5KB)

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

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。