使用VisualStudio2012配合VisualMicro插件，编译APM3.2.1固件。
打开ArduCopter文件夹中的ArduCopter.sln即可使用。

matlab在联系瓜葛编译器的时候,会涌现找不到编译器的下场,原因是matlab要找windowssdk的mt.exe,找不到报错的.由于vs2012在装置时,windowssdk的mt.exe位置变了,而matlab照常依据老的路途找,未必找不到(原本在windowssdks上面,普通在windowskits上面).假如你的情景是64位windows,并且vs2012装在默许目录下,matlab是64位版本,那末直接使用附件的文件,把他们削减到matlab/bin/win64上面的相关目录下就可,一个4个文件,放在2个目录.假如你的vs目录不是默许的,大若是32位版本,大概vs版本不是2012,那末需要更正附件外面的相关目录的配置(其实便是cl.exe以及mt.exe的目录位置),我更正的方式是直接配置成目的目录(默许装置的位置),不是读注册表,如许约莫,也无需更正注册表,以及建树甚么目录链接(mklink).当然假如你的mt.exe目录不在Windowskits下,那需要更正附件的文件.附件里有一个word文件,是我更正的标识,当成帮手来用.使用方式,1把附件相关的4个文件削减到matlab/bin/win64上面的2个相关目录2在matlab外面运行mbuild-setup,而后选y,再遴选2012的那个名目,再选y3这是应该告成为了4mex-setup也是同样的.有一个怪异的情景,便是.stp文件必需直接更正,我在桌面更正,而后拆穿包围到matlab目录后,其实并无拆穿包围,照常原有的文件.更正时要留意.

C#教务管理体系源代码，美满运行于VS2012；
搜罗教师信息盘问更正、选课、下场盘问，教师信息盘问更正、教师下场差学、下场的更正以及录入、增开课程、删除了课程。
能够举行教师以及教师的注册。

C\C++读写HDF5所需头文件\库文件\动态毗邻库搜罗vc11(VS2012)\vc14(VS2015)所编译的x86\x64,debug\release版本使历时惟独要搜罗响应的头文件以及库文件就可头文件中还削减了HDF51.10.6版源头文件中所贫乏的H5pubconf.h文件

VS2012下调试好的代码，需要配置配备枚举PCL,BOOST,OpenMP

经由车牌自动视频本领，简化了车辆收支厂流程，实现为了司机不下车，不陆续收支厂，提升了收支厂通畅功能。
思考到现场对于接车牌识别、道闸抑制、视频监控、电子屏、声音揭示等多种硬件配置配备枚举，体系架构付与CS方式。
在用体系，数据库以及效率端未宣告。
C#源码，VS2012情景。

本资源行使TCP/IP协议搭建了socket的客户端以及效率端，自定义了一种数据包格式，在效率端以及客户端之间举行传输，有详尽的封装数据包息争封装数据包流程，工程是VS2012编译的，有需要的同砚纵情下载。
先启动效率端再启动客户端哦

vs2012开拓情景c#方案串口实时数据chart曲线展现同时获许多个数据举行并吞展现

是图形界面版的测验体系，不数据库，适宜小白以及教师举行参考，是以前做的一个实训名目，能够直接运行，编译器为vs2012

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

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。