本接口sdk包含了vb/vb.net/c#等言语的接口代码，可以直接使用或是扩展开发

基于Libvlc库的c#中可进行录制/录像功能的源代码，使用libvlc库在c#下完成的带有录像功能的代码，即可用于录制本地视频文件，也可录制网络流，可直接使用，有问题也可以互相探讨。

微信抽奖源码PHP前后台+转盘+数据库完整示例带无数据库可以直接使用

https://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/该网站下的代码,但是不能直接使用,现在对原来的代码进行的调试和修改,Ncut可以运转出结果

这是基于阴影图提取的数字水印算法，具有很好的功能，内有源代码可直接使用。
方便研究

DIPSSOPQFNTQFPTOSOPSOT常用芯片2D3DAD封装库AD19封装库器件库文件3D库合集，PcbLib格式，包括个封装文件，AltiumDesigner的2D3D三维PCB封装库,3D视图库，AD库，均经测试，可以直接使用到你的项目开发。

HID（HumanInterfaceDevice，人机接口设备）是USB设备中常用的设备类型，是直接与人交互的USB设备，例如键盘、鼠标与游戏杆等。
在USB设备中，HID设备的成本较低。
另外，HID设备并不一定要有人机交互功能，只需符合HID类别规范的设备都是HID设备。
Wndows操作系统最先支持的HID设备。
在windows98以及后来的版本中内置有HID设备的驱动程序，应用程序可以直接使用这些驱动程序来与设备通信。
在设计一个USB接口的计算机外部设备时，如果HID类型的设备可以满足需要，可以将其设计为HID类型设备，这样可以省去比较复杂的USB驱动程序的编写，直接利用Windows操作系统对标准的HID类型USB设备的支持。

解压即可用，破解版4.0可直接使用pro的功能，sharemouse是款跨屏操作软件。
sharemouse让你一套鼠标就能够控制多台显示器，使用简单，操作方便，将鼠标指针移动到另一个屏幕上就可以了，特别适合使用多屏幕工作的用户使用，有需要的不妨下载看看。
sharemouse功能引见：1、允许你在电脑之间拖放文件和文件夹:不需要设置文件共享或配置跨平台网络协议。
在两台计算机之间传输文件从来都不容易!共享剪贴板2、可以在多台电脑之间共享剪贴板:将任何格式化的文本或文件复制到剪贴板中，并将其粘贴到任何其他计算机上。

自顺应各终端懒人网址导航源码v2.4此版本是在原2.2版本的基础上修复和增加了些功能。
推荐直接使用新版本，舍弃旧版本，后期会继续不定期更新。
测试环境宝塔Nginx-Tengine2.2.3的PHP5.6+MySQL5.6.44先导入数据库文件db/db.sql再修改config.php数据库配置然后服务器设置好伪静态规则访问网站OK后台是：你的域名/admin/login.php账号：admin密码：qqqqqqNginx伪静态规则rewrite^/index.html$/index.php;rewrite^/about.html$/abou

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

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。