程序名称：OllyDBG版本：1.10汉化人：cao_cong联系方式：cao_cong_hx@yahoo.com.cn汉化日期：2005.11.28汉化说明： 本来是想等OllyDBG2.0出来再汉化的，可看到dyk158兄弟的修改版说明中对我原来汉化版本的汉化质量提了一点小小的意见，想想也是，我原来的汉化版是OllyDBG1.10的最终版本刚出来时汉化的，距今已经一年多了也没有更新过，当时只顾不出因汉化造成的Bug，汉化嘛确实不咋的。
看到BoOMBoX/TSRh2004他们制作的美化界面，确实也觉得漂亮，最后决定再出个汉化版本。
这个版本的汉化加测试、修改花了我整整两个星期的业余时间，其中的非标字符对照文本有4000多行，看一遍都半天。
这个版本中的所有翻译我都重新过了几遍，绝大部分都重新翻译过，力求做到准确，希望能给大家一个比较完美的汉化版本。
在制作过程中参考了TT小组翻译的OllyDBG帮助及dyk158修改、聆风听雨汉化的ODbyDYK修改版，主要是想让翻译更准确一点，能让新手把汉化版和TT小组汉化的帮助文档对照起来学习。
在此对以上提到的各位表示衷心的感谢！ 这个软件汉化起来确实是个苦差事，不光是要翻译的资源多，还有一个重要的方面就是稍不留神就会出现汉化引起的Bug。
经常是用原版来调试汉化版找问题，象原来菜单上的“&Window”汉化后会出错，还是调试后才知道原来它内部加载菜单时还有个这个“&Window”，只有两个都汉化才不会出错。
另外其它的许多问题都只好靠调试来解决。
原来汉化时又没有把要注意的地方写下来，这次光测试就花了好几天。
这个汉化版本除因汉化必要而打补丁外，我不准备再对它打任何补丁。
一是我怕打补丁影响OllyDBG的兼容性；
二是已经有Fly和dyk158他们做了，我想我自己再做的话也不会比他们做的更好；
三是我实在是感到太累了！如果大家要想要修改的版本的话，推荐使用freecat兄弟制作的AutoPath，我把这个插件放在FixOD目录下，我把freecat兄弟发布时所用的说明也放在同一目录下，大家可以根据说明来使用这个插件改造你的OllyDBG。
在这里我要感谢看雪论坛上的看雪老大和论坛上各位兄弟的支持，正是有了他们的测试和建议，经过多次修正后，才有了今天的这个最终版本，由衷的感谢看雪论坛上的各位兄弟！汉化第二版主要更新：1、界面采用BoOMBoX/TSRh2004制作的美化界面，主要为了好看一点。
2、绝大部分句子都重新翻译过，力求做到准确。
3、配置文件中除字体、语法高亮、颜色这几个部分保留为中文外，其它的都恢复为英文。
保留字体、语法高亮、颜色这几个部分为中文的目的是因为我发现若先运行过英文版配置好后，汉化版中对应这几个部分的一些菜单也会取原英文版配置中的英文字串，而不是汉化过的字串。
我觉得翻译后既能保持与英文版的兼容性，又能让英文版与中文版的界面等互不干扰。
4、dyk158建议我把配置文件中的字体、语法高亮、颜色这几个部分恢复为英文，我专门做了个恢复为英文配置的补丁(如果你以前运行过英文版进行了相应配置，则补丁后的汉化版本对应这几个部分的相应菜单将会显示英文，若你是用打过这个补丁的汉化版本生成配置文件，则相应菜单将会显示中文)放在英文配置补丁目录下，需要字体、语法高亮、颜色这部分也用英文配置的朋友可以把这个补丁放到我做的汉化版的安装目录，选择Ollydbg.exe补丁就可以了。
这个补丁同样适用于原版界面的汉化版本。
5、上一版中部分未汉化的内容这次除了不能汉化的外，基本上都已汉化。
6、另有一个界面未作美化的汉化版放在原版界面目录，可以按自己的喜好选择使用哪一个。
7、FixOD目录下放的是用freecat的AutoPath.dll打过补丁的OllyDBG，使用前请先备份好你原来的Ollydbg.exe文件，再把这个目录下的Ollydbg.exe、AutoPath.dll、AutoPath.ini复制到你的OllyDBG安装目录下就可以了。
在上一版的基础上，插件做了如下更新：1、脚本插件ODbgScript.dll(v1.23汉化版)2、快捷命令插件CmdBar.dll(v3.10.109c汉化版，这个版本有支持运行OllyScript脚本的命令：OSC)3、标签插件Labeler.dll(v1.33.108汉化版)4、图表插件OllyFlow.dll(v0.71汉化版，我从IDA中提取了个wingraph32.exe放在

通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能

securecrt8.5安装文件以及注册机，注册机使用的时候记得要用管理员权限打开。

RSLogix500v9.0的授权文件，测试可用。
内含虚拟光驱及安装说明。
可以正常使用该编程软件进行PLC编程。
如若侵权请高智商删除。

包括HI3518EVMPCBSCH（Cadence文件）及硬件设计用户指南和checklist

OVALDi可以利用OVAL定义文件扫描系统漏洞、配置缺陷、补丁等使用方法：ovaldi-m-odefinintion.xml

下载的是一个txt文本，里面是一个百度云分享链接！文件大小是1.7G左右

奇迹客户端文件编辑修改工具，对于s5-s6版本。

PythonDataScienceHandbook是一本优秀的python数据分析入门教材.本资源中包含英文pdf文件和官方提供的JupyterNotebook,内含书上所有的代码和图表.

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

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。