将包中的zh_Hans文件夹，释放并覆盖到C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\和C:\ProgramFiles(x86)\ReferenceAssemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework中的每一个类似v3.5v4.0v4.5v4.x这样的文件夹中。
PS:根据经验，重点是第一个地址的2.0文件夹~80%这一步完成后，就可以了。

这几天做视频轮播的banner，尝试过很多办法，最开始的方法是viewpager里面放videoview,轮播起来有bug，视频切换的时候，会互相覆盖。
后来用了这种方法，解决了这个问题。
发出来和大家分享一下。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

1、界面精美，通过了很多小细节去处理界面2、功能覆盖很紧密和全面，达到一种视觉上的精简效果3、代码质量较好，有很多注释方便大家去阅读理解4、压缩包里还有项目分析，问题解决方案，以及实验报告

是移动边缘计算中涉及资源调度方法的一篇硕士毕业论文，具有很强的参考价值，且内容覆盖的方面比较齐全

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并且这是一套独立的织梦手机模板，自动加载网站内容，可兼容所有电脑版模板，实现手机版和PC版页面独立显示，内容统一调用。
不过需要在这里说明一下，使用此套手机模板需要一定的基础知识，对织梦系统并不了解的同学，了解一下织梦系统。
下面的演示图片以本站的PC模板为例：htt

国家基础地理数据，格式是mdb，可以自己导出shapefile坐标系统统一，其中数据包括DEM，植被覆盖，人口分布，行政区(国家，省，市局，县)，水域，铁路，公路等

将百度地图嵌入c#cs窗体中，cs后台控制百度地图：1）用WebBrower控件加载本地的一个html文件，在html中实现加载百度地图2）动态添加覆盖物3）动态添加标签4）动态添加点击小气球提示5）经纬度提取详细地址查了很多资料，参考网上众多朋友的代码及百度地图APIdemo,这个例子中的js代码不用key，方便很多，使用的是v1.4版，少了很多限制，使用.net4.5开发的，可以将c#代码转为低版本也行的。

Word2Vec模型word2vec-google-news-300。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。

本书作为自动控制原理系列课程实践性教学的教程，较全面地涵盖了经典控制理论知识的重点和难点，精心设计了近30个实验项目。
本书共分8章，每章均有自动控制系统硬件实验和MATLAB/Simulink仿真实验。
第1章为MATLAB7．1与Simulink6．1入门基础，主要从应用角度介绍MATLAB7．1的语言墓础和控制系统工具箱函数，以及使用Simulink6．1建模仿真的方法；
第2～7章按照自动控制原理知识体系，依次安排了近30个实验项目，内容覆盖控制系统数学模型的建立、线性系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法和校正设计以及非线性控制系统分析；
第8章为控制系统综合设计，主要1922E业实际工程中较常用的控制系统（如电动机调速系统、温度控制系统、步进电动机控制系统等）进行综合设计实验。

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。