SMPTEST2082-1：速率为11.88Gb/s和11.88/1.001Gb/s的12G-SDI（包括多链路12G-SDI），提供由任何ST2082-x映射映射的数据.

火龙果软件工程技术中心  瀑布模型/改进的瀑布模型　虽然瀑布模型仍然存在很多的问题有待解决,但瀑布模型仍然是最基本的和最效的一种可供选择的软件开发生命周期模型.瀑布模型要求软件开发严格按照需求-＞分析-＞设计-＞编码-＞测试的阶段进行,每一个阶段都可以定义明确的产出物和验证准则.瀑布模型在每一个阶段完成后都可以组织相关的评审和验证,只有在评审通过后才能够进入到下一个阶段.　由于需要对每一个阶段进行验证,瀑布模型要求每一个阶段都有明确的文档产出,对于严格的瀑布模型每一个阶段都不应该重叠,而应该是在评审通过,相关的产出物都已经基线后才能够进入到下一个阶段.　　瀑布模型的优点仍然是可以保证整个软件产

该款产品是Spire.PDFViewerfor.NET的免费版本，无需购买即可适用于个人或者商业用途。
支持浏览含多种元素的PDF，这些元素包括超链接，字体（TrueType,Type0,Type1,Type3,OpenTypeandCJKfont），图形，表格，Device-DependentColorSpaces，DCT，JPEG2000等图片格式。
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独立组件，无需AdobeReader及其他任何第三方软件。
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报道了444nm蓝光激光二极管抽运的掺镨氟化锂钆(Pr3+:GdLiF4)固体红光激光器。
实验采用掺杂粒子数分数为1.01%的Pr3+:GdLiF4晶体，样本沿a切方向，尺寸大小为2.7mm×2mm×4mm(a×c×a)，在激光二极管抽运下通过设计的平凹腔获得了波长为639.3nm的连续红光输出。
通过多次优化，当抽运光输入功率为3W，输出镜透射率为3%时，获得了最大输出功率153mW，其斜率效率约为6.78%，抽运阈值达到750mW。

最近公司项目需要，需要定制一个rtsp的服务器。
单纯自己通过学习阅读协议有点漫无边际。
通过网上一些小项目代码学习，对协议解析不是十分的完善，有点隔靴搔痒。
学习还是从经典入手。
但是由于live555强大的跨平台和多支持功能实现使这个框架十分的庞大，在便于学习的出发点下，我对live555的框架进行很大幅度的裁剪，去掉了所有的音频部分，不关心的客户端部分，只保留了h264和linux编译部分。

这本书主要是讲在使用C++11特性时对并发的深入探讨。
它是由作为语言新线程支持基础的BoostThread库的主要开发及维护人员编写的。
总之，作者很有权威性。
该书从最基础的东西开始，假设读者已经有良好(甚至是非常好)的语言基础，但是首次接触并行代码。
该书逐步地探讨了一些由并发带来的问题，讲述了互斥的解决方案和局限性，以及它们是如何在C++11中实现的。
接下来讲述了C++的内存模型和原子类型。
最后，深入探讨了基于锁和无锁数据结构的设计。
这是自从HerbSutter在书中讨论这个话题之后，我所见过的最好的处理方法。
这本书很全面地涵盖了一些真正重要的话题，这些话题在其他书籍中是经常被忽略的，比如像，多线程的代码设计，线程应用程序的调试。
当然，在我看来，这两者都描述得太少了。
书中大部分内容都是作为参考资料(就单独的C++线程库就有差不多130页)。
另一个附录是一个完整的消息框架，并给出了代码和注解。
毫无疑问，作者还是花费了很大的心思，相关的内容都讲到了。
对于这本书，我也有不满意之处，但是它们都微不足道。
第一个就是你必须深入了解C++，否则阅读起来比较困难。
另一个就是作者最后一章讲述的线程池，用红色字体显示的”高级线程”。
在我看来，线程池在并发处设定标记很有意思，但是很可惜，作者却在这儿停笔了。
由此可得知，虽然作者在目录有提及到角色模型，但并没有进行讲解，就好像它压根儿不存在一样，可能在William看来，它其实对好几种语言至关重要，却不包括C++。
总的来说，这些不满意之处只能反应我的偏好，不能说明这本书有缺陷。
William的这本书非常棒，至少在未来的很长一段时间里都能称得上是这个领域的典型著作。
如果你想更仔细地看下这本书的内容，我们最近在一篇很受欢迎的文章里”WaitingforOne-OffEventswithFutures。
”有摘选了一些片段。

[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。
本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。
本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]）软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。
主要功能有：1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计）2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。
可以直接观察算法本身的鲁棒性。
3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。

3D渐变下降学习目标了解同时更改y截距和斜率变量时梯度下降的工作原理了解偏导数的含义了解取偏导数的规则介绍在上一节中，我们讨论了如何考虑沿3-d成本曲线移动。
我们知道，沿着上面的3-d成本曲线移动，意味着更改回归线的$m$和$b$变量，如下所示。
我们这样做的目的是使我们的生产线更好地匹配我们的数据。
回顾二维的梯度下降在本课程中，我们将学习三个维度的梯度下降，但让我们首先记住当仅更改回归线的一个变量时它如何在两个维度上起作用。
在二维中，当仅更改一个变量$m$或$b$时，梯度下降意味着沿成本曲线前进或后退，并采用特定的步长。
为了确定是向前还是向后移动以及步长大小，我们假设站在此二维曲线（如下所示）上并感觉成本曲线的斜率来告诉我们如何移动。
朝一个方向迈进意味着我们的回归变量之一发生了变化。
因此，这是二维的下降。
什么是三维三维下降？3维梯度下降

该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（Webpack，Babel，ESLint等）直

游戏UI素材,需要的拿去，古风，仙侠，火炬之光等等，资源上传有限制，只能发俩百多兆的

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。