本程序实现了视频文件的解码和显示（支持HEVC，H.264，MPEG2等）。
是最简单的FFmpeg视频解码方面的教程。
通过学习本例子可以了解FFmpeg的解码流程。
项目包含6个工程：simplest_ffmpeg_player：标准版，FFmpeg学习的开始。
simplest_ffmpeg_player_su：SU（SDLUpdate）版，加入了简单的SDL的Event。
simplest_ffmpeg_decoder：一个包含了封装格式处理功能的解码器。
使用了libavcodec和libavformat。
simplest_ffmpeg_decoder_pure：一个纯净的解码器。
只使用libavcodec（没有使用libavformat）。
simplest_video_play_sdl2：使用SDL2播放YUV的例子。
simplest_ffmpeg_helloworld：输出FFmpeg类库的信息。

侦察一个用于全面侦察的简单bash脚本:construction:警告:construction:这是一个实时开发项目，直到第一个稳定版本（1.0）都会在master分支中不断更新，因此，如果您检测到任何错误，则可以打开一个问题或通过或我进行ping操作，我将尝试做我最好的：）目录概要ReconFTW是一种工具，旨在通过运行各种工具来执行扫描和发现漏洞，从而对目标域执行自动侦查。
安装说明需要安装＞1.14并正确设置路径（$GOPATH，$GOROOT）:play_button:gitclonehttps://github.com/six2dez/reconftw:play_button:cdreconftw:play_button:chmod+x*.sh:play_button:./install.sh:play_button:./reconftw.sh-dtarget.com-a强烈建议（在某些情况下是必不可少的）设置API密钥或环境变量：amass配置文件（~/.confi

小米Play维修原理图PCB位置图（PDF格式），是维修图，有PCB位置图，是PDF格式的，可用来维修手机，学习手机原理等。
有些图纸有些页可能有残缺。

讲述alphazero的原文，发表在nature。
Along-standinggoalofartificialintelligenceisanalgorithmthatlearns,tabularasa,superhumanproficiencyinchallengingdomains.Recently,AlphaGobecamethefirstprogramtodefeataworldchampioninthegameofGo.ThetreesearchinAlphaGoevaluatedpositionsandselectedmovesusingdeepneuralnetworks.Theseneuralnetworksweretrainedbysupervisedlearningfromhumanexpertmoves,andbyreinforcementlearningfromself-play.Hereweintroduceanalgorithmbasedsolelyonreinforcementlearning,withouthumandata,guidanceordomainknowledgebeyondgamerules.AlphaGobecomesitsownteacher:aneuralnetworkistrainedtopredictAlphaGo’sownmoveselectionsandalsothewinnerofAlphaGo’sgames.Thisneuralnetworkimprovesthestrengthofthetreesearch,resultinginhigherqualitymoveselectionandstrongerself-playinthenextiteration.Startingtabularasa,ournewprogramAlphaGoZeroachievedsuperhumanperformance,winning100–0againstthepreviouslypublished,champion-defeatingAlphaGo.

用于flash的运用C#编程嵌入flash可用此控件控件//fileName为FLASH文件路径+FLASH文件名stringfileName=oDialog.FileName;this.axShockwaveFlash1.Movie=fileName;this.axShockwaveFlash1.Play();

当用户要求时，可从Play商店链接到Android应用的Reddit机器人。
该机器人是使用Python3在ArchLinux计算机上编写的，因此您需要Python3才能运行它。
它在带有Debian的RaspberryPi上运行。
在哪里看LinkMeBot/LinkMeBot.py，主要脚本LinkMeBot/RemoveBadComments.py，这些脚本可删除已LinkMeBot/RemoveBadComments.py的注释LinkMeBot/Config.example.py，一个示例配置文件PlayStore/，用于搜索PlayStore的模块test/如何运行gitclone项目cdPlayStoreLinks_Botpython3-mvenvvenv这将为机器人创建一个虚拟环境以在其中运行sourcevenv/bin/activate激活机器人pipinstall-rrequirements.txt安装要求创建一个作为脚本在LinkMeBot/Config.py文件中设置有效的username，

查找了很多资料没有用vlc读取实时摄像头数据用pyqt来显示的例子，为此，参考了一些资料对vlc做了一个二次封装，封装后保留了opencv基本上的一些功能，可以替换原pyqt的工程中opencv的接口直接使用。
说明如下：简单的播放可以参考example.py类Player1、Player.play(url,choose)加载播放路径（url）和选择播放通道（choose，1~20，实验可以同时打开8个，不能用同一个完成并行播放，数据会混乱分不开）。
2、Player.image_get(choose)加载当前帧的图像数据（choose，选择加载的通道，必须在加载路径后使用，不然返回1）3、Player.pause()暂停播放4、Player.resume()恢复播放5、Player.stop()停止播放6、Player.release()释放资源7、Player.is_playing()判断是否还在播放8、Player.get_time()已播放时间，返回毫秒值9、Player.set_time()设定播放处（必须当前的多媒体格式或者流媒体协议支持）10、Player.get_length()返回音频总长度11、Player.get_volume()获取当前音量12、Player.set_volume(volume)设置音量（0~100）

智能灌溉系统使用NodeMCU该项目包括两个单位：主体亚基所需组件主机-＞NodeMcu-＞DH11（温度和湿度传感器）-＞雨水传感器-＞LED子单元-＞NodeMcu-＞土壤湿度传感器-＞直流电动泵（5V）+继电器笔记：-请参考电路图和工作流程以获取帮助我们正在使用Thingsspeak服务器在主机和子机之间传输数据要获取应用程序上的输出，请从Play商店下载“Blynk”，并使用“Main_unit.cpp”中的“send_Senor（）”和“print_temp（）”函数

本程序实现了音频的解码和播放。
是最简单的FFmpeg音频解码方面的教程。
通过学习本例子可以了解FFmpeg的解码流程。
项目包含3个工程：simplest_ffmpeg_audio_player：基于FFmpeg+SDL的音频解码器simplest_ffmpeg_audio_decoder：音频解码器。
使用了libavcodec和libavformat。
simplest_audio_play_sdl2：使用SDL2播放PCM采样数据的例子。

DroidCam谷歌Play版，用于将安卓手机用做电脑的摄像头。
安卓8.0可用。
PC版可自行在http://www.dev47apps.com/droidcam/windows/下载

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。