通用编程器软件精心打造的廉价的专业型编程器,高密度贴片工艺制作,统一的操作界面,使用方便,功能完整,应用软件程序运行可靠,代码超小,执行速度更快,支持中英双语。
可运行的操作系统:WINDOWS2000WINDOWSXPWINDOWS2003WINDOWS2008WINDOWSVISTAWIN7(32bitsand64bits
2024/8/20 21:24:15 7.79MB 编程器
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简单对象访问协议(SOAP)是连接或Web服务或客户端和Web服务之间的接口。
SOAP通过应用层协议(如HTTP,SMTP或甚至TCP)进行操作,用于消息传输。
图1SOAP操作它是基于xml语言开发的,它使用Web服务描述语言(WSDL)来生成Web服务之间的接口。
如果客户端或用户的独立应用程序想要与Web服务连接,则它需要由应用程序生成的服务端点接口(SEI)。
这些接口WSDL和SEI是使用自动化工具或手动生成的,它们具有平台无关性。
通用描述,发现和集成(UDDI)是Web服务可以发布关于其服务的一个目录,用户可以提交他们的查询。
一个简单的SOAP消息包含:Envelope:标识XML文档,
2024/8/20 3:14:06 841KB 针对SOAP的渗透测试与防护
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GSM03.40是描述GSM网络中用于携带短消息的短消息传输协议(SM-TP)的传输协议数据单元(TPDU)的格式的移动电话标准。
在GSM 移动网络中的整个消息传输过程中使用这种格式。
相反,应用服务器使用不同的协议,如短消息点对点或通用计算机协议,在它们和短消息服务中心(SMSC)之间交换消息。
2024/8/18 2:50:22 71KB 短信 短消息 内容
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硬件:STM32F407ZGT6+ESP8266软件:机智云通用DEMO,XCOM
2024/8/16 13:24:34 14.81MB ESP8266 STM32F407 Gokit
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通用React.js入门包装:通用React.js应用程序的简单入门套件,服务器端使用express.js,数据库使用mongoose.js。
使用react-routerv4服务器端渲染简单的项目结构,友好的SEO,快速的性能,易于维护。
带有模块化sass+plop生成器+热重载+服务器端渲染!让我们开始吧项目结构universal-react-starter client App//layout+provider+routerscomponents component//dumbcomponent(statelesscomponent) container//smartcomponentconnectedwithreduxstore index.js//entrypointclient main.scss//globalstyling reducers.js//configreducer routes.js//configroutes publ
2024/8/16 8:02:19 2.09MB react javascript setup sass
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这是我自己设计的模板,具有具体的格式,还有防伪底纹,非常实用。
可以做奖状或者聘书,都是超级美观的。
2024/8/16 6:34:07 5.47MB 奖状、聘书、模板
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Fmpeg是领先的多媒体框架,能够解码、编码、转码、混合、解密、流媒体、过滤和播放,本资源文件格式是spk文件,支持在群晖的套件中心离线安装群辉NAS添加第三方插件ffmpeg来实现电影快速转码资源里面包含两个版本intel阿波罗平台CPU专用的:ffmpeg.v35.f25423以及X86/X64平台通用的:ffmpeg.v35.f15047支持平台列表:apollolake、avoton、braswell、broadwellbroadwellnk、bromolow、cedarview、denvertondockerx64、geminilake、grantley
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PowerDesigner导出word通用模版,导出表清单和表列清单。
网上下了很多,都不太符合自己的要求,就自己改了下,感觉可以了,分享出来给大家,我花了半天的时间调的,希望对大家有用,节约大家时间,可以直接拿来当数据字典查阅
2024/8/13 8:40:42 15KB pd word 模版 PowerDesign
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本程序是根据java中的泛型开发的可以进行矩阵的加法,减法和乘法以及矩阵的迹的方法,具有通用性和参考性,需要的可以下载学习
2024/8/13 6:03:07 3KB java 泛型 矩阵运算
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出,递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始,利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差,通过误差计算本层参数的梯度值,然后将差项传播到前一层
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡