cross-request插件

UnixBench是一个用于测试unix系统性能的工具，也是一个比较通用的benchmark。
linux下执行步骤：1.解压UnixBench5.1.3.tgz。
tar-zxvfUnixBench5.1.3.tgz2.cdUnixBench,执行make，然后执行./Run即可。
等待十几分钟就会生成测试结果。
交叉编译执行步骤：1.解压UnixBench5.1.3.tgz。
tar-zxvfUnixBench5.1.3.tgz2.cdUnixBench,修改Makefile文件，修改CC=gcc为交叉编译的GCC，如CC=arm-linux-gnueabi-gcc。
3.执行make。
Run命令执行需要依赖perl。
perl交叉编译方法如下：1.解压perl-5.20.2.tar.gz,tar-zxfperl-5.20.2.tar.gz2.cdperl-5.20.23.解压perl-5.20.2-cross-0.9.7.tar.gz，tar--strip-components=1-zxf../perl-5.20.2-cross-0.9.7.tar.gz4.执行./configure--target=arm-linux-gnueabi--prefix=/usr-Duseshrplib5.make-j46.makeDESTDIR=/path/to/staging/dirinstall

SignalR分：PersistentConnection和Hub2种模式。
跨域又分：UseCors和JsonP2种方法所以例子写了4种。
介绍：http://www.cnblogs.com/shikyoh/p/6272679.html

Cross-ScaleCostAggregationforStereoMatching论文的代码，即CSCA算法代码

org.eclipse.cdt.cross.arm.gnu_0.5.3.201007311800eclipse下的交叉编译环境

wxWidgets是一个给程序员使用的开发包，这个开发包用来开发用于桌面电脑或者移动设备的GUI（图形用户界面，下同）应用程序。
它提供了一个编程框架，作了很多底层的工作以便给应用程序及其空间提供默认的行为。
wxWidgets库给程序员提供了大量的类，这些类支持很多方法（方法是C++中的关键词）以供其使用，程序员可以通过重载这些方法来实现定制的行为，一个典型GUI程序所作的事情包括：显示一个包含各种空间的窗口，在窗口中绘制特定的图形或者图像，响应来自鼠标、键盘以及其他输入设备的输入，和其他的进程通信，调用别的应用程序等，wxWidgets所做的事情，就是让程序员可以通过更简单的手段来实现所有这些当代应用程序的通用特性。

尊敬的可用组件:check_mark_button:完成了:cross_mark_button:缺少测试:cross_mark:缺少实施组件幽灵文件状态头像:cross_mark_button:纽扣:cross_mark_button:卡:cross_mark_button:

从GMSSL收拾进去的SM3哈希算法，文件惟独sm3.ctest.c两个，另外文件需要自行装置openssl，内有makefile，可直接编译，更正CROSS_COMPIER_PREFIX的值就可编译成不合的平台使用。

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

Configure协助：***每次重编译，需重新解压源代码包***一、依赖库perl-cross-0.8.5

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。