DiskTool分区工具，支持虚拟机磁盘空间扩展，无数据损失。 分区助手是一个简单易用、多功能的免费磁盘分区管理软件，在它的帮助下，你可以无损数据地执行调整分区大小，移动分区位置，复制分区，复制磁盘，合并分区、切割分区、创建分区等操作。同时它可以在四个主分区的磁盘上直接创建分区。 此外，它能运行在所有的操作系统中，包括Windows 7/2000/XP和Vista，也支持Windows 8操作系统，包括它们的32位和64位。另外支持运行在所有能被Windows识别的存储设备上包括所有的硬件RAID、IDE、SATA、SCSI、 SSD和USB等类型。由DiskTool提供的这个软件支持4TB的大磁盘和大分区，支持GPT磁盘，支持的文件系统包括FAT、FAT32、 NTFS、EXT2和EXT3。 本资料共包含以下附件：

# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；

# 压缩文件中包含： 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；

★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆ ☆ ★ ★ WPE Pro v0.9 简体中文版 ☆ ☆ ★ ★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆ 【软件介绍】 软件名称：WPE Pro 软件版本：0.9a[修正版] 软件类型：游戏工具/免费软件 适用系统：Windows 2000/XP 功能介绍：WPE 即 Winsock Packet Editor（网络数据包编辑器），不 必作多介绍，制作游戏外挂的必备辅助工具。这是新的 0.9 版，支持在 Win2000/XP 平台中使用

Navicat Premium 是一个可多重连接的数据库管理工具，它可让你以单一程序同时连接到MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL数据库，让管理不同类型的数据库更加方便。Navicat Premium 结合了其他 Navicat 成员的功能。有了不同数据库类型的连接能力，Navicat Premium 支持在 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 之间传输数据。它支持大部份 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 的功能，包括存储过程，事件，触发器，函数，视图等。

李飞飞博士作为人工智能领域的领军人物，其研究工作对于推动AI技术发展起到了至关重要的作用。在这份综述中，详细地介绍了AI Agent，这是一种模仿人类智能行为和决策过程的智能实体。该综述全面回顾了AI Agent的相关理论、技术进展和应用实践，对AI Agent的架构设计、自主学习能力、适应性、交互性以及决策能力等关键问题进行了深入探讨。 AI Agent的研究不仅关注于智能算法的开发，还涉及如何让AI Agent更好地理解和融入人类社会，以协作的方式与人类共同完成复杂任务。在这份综述中，李飞飞博士团队详细阐述了AI Agent在不同领域中的应用案例，如医疗、教育、交通管理等，显示了AI Agent如何提升工作效率和质量，同时保证了与人类活动的和谐共处。 此外，综述还讨论了AI Agent的伦理和社会影响问题，诸如隐私保护、责任归属、安全性等议题。随着AI Agent技术的日益普及和深化，这些问题是未来发展中不可避免的重要考虑因素。李飞飞博士及其团队对于这些挑战提出了自己的见解和建议，旨在引导AI Agent技术健康、负责任地发展。 综述中还着重分析了AI Agent面临的各种挑战和未来的发展方向。这些挑战包括智能算法的局限性、跨领域的知识迁移、自然语言处理的深度理解等。在这些问题的探讨中，李飞飞博士和团队提出了多种可能的解决方案，并对AI Agent技术的长远前景进行了展望。 这份综述不仅是对AI Agent技术的一次全面回顾，更是对未来发展方向的一次深刻洞察。通过这份综述，我们可以全面了解AI Agent的过去、现在和未来，以及它对于人类社会可能产生的深远影响。

《TempEval-2010中文训练语料详解》 TempEval-2010是时间表达识别与抽取领域的一项重要比赛，旨在推动时态分析技术的发展。其中的第13个任务聚焦于中文文本中的时间信息处理，这对于自然语言处理（NLP）和信息抽取（Information Extraction）领域具有深远的影响。提供的“TempEval-2010中文训练语料”是参赛者进行模型训练的基础，也是研究者和开发者探索时间标注和时间关系抽取的关键资源。 训练语料库通常包含大量的标注数据，这些数据经过专业人员细致地人工注解，标注了文本中的时间表达、事件和它们之间的关系。在TempEval-2010的训练集“tempeval-training-2”中，我们可以预期找到以下关键内容： 1. **时间表达标注**：这部分数据将标注出文本中所有的时间词汇和短语，例如日期、时间、年份、季节等，并给出它们的具体类别，如绝对时间或相对时间。 2. **事件标注**：除了时间表达，还可能包含事件的标注，比如“发生”、“完成”等，这些事件往往与时间表达紧密相关，帮助理解事件发生的时刻。 3. **时间关系标注**：训练语料可能还包括了时间表达之间的关系，比如“之前”、“之后”等，这些关系可以帮助建立事件的时间顺序。 4. **数据格式**：训练语料通常采用标准的标注格式，如CoNLL或者自定义格式，以便于模型的训练和评估。每个实体和关系都有对应的ID和类型，方便机器理解和处理。 5. **多样性和复杂性**：为了训练出能够应对各种情况的模型，训练语料往往涵盖多种文本类型，如新闻报道、社交媒体、论坛讨论等，且包含了各种语法结构和表达方式，确保模型的泛化能力。 6. **语料规模**： TempEval-2010的训练语料大小适中，既保证了模型有足够的数据进行学习，又避免了过拟合的问题。这有助于研究人员在有限的计算资源下优化模型性能。 7. **评估指标**：TempEval-2010比赛通常会设定明确的评价标准，如F1分数，用于衡量模型在时间表达识别和时间关系抽取上的表现。 通过深入研究这个训练语料，开发者可以构建和改进时间信息处理的算法，包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）以及时态分析（Temporal Analysis）。这些技术在新闻摘要、智能问答、事件抽取等领域有着广泛的应用。对于NLP研究者来说，TempEval-2010的训练语料是理解时间信息处理挑战并推进相关技术的重要参考资料。

CPU-Z是一款广受欢迎的系统工具，专用于检测个人计算机中的硬件信息。这款软件以其小巧、易用和详尽的硬件检测能力而闻名，尤其对于CPU（中央处理器）的相关信息提供了全面的报告。最新中文版的CPU-Z使得国内用户在获取硬件信息时不再有语言障碍，更加方便快捷。 CPU-Z的主要功能集中在以下几个方面： 1. **CPU信息**：CPU-Z可以显示当前计算机所使用的CPU型号、核心数、线程数、制造工艺、主频、缓存大小等关键信息。这对于用户了解自己的计算性能、升级硬件或者解决系统问题非常有帮助。 2. **内存信息**：该软件可以详细展示内存的类型（如DDR4）、速度、时序、容量以及模组信息，包括制造商和具体型号。这对于优化内存设置、排查内存故障或者升级内存时提供了参考依据。 3. **主板信息**：CPU-Z可以显示主板的制造商、型号、芯片组以及BIOS版本等。这些信息有助于识别主板的兼容性，以及在升级硬件或安装驱动程序时提供必要的信息。 4. **显卡信息**：对于集成或独立显卡，CPU-Z会显示GPU的型号、频率、显存类型和大小等。这有助于用户评估图形处理能力，特别是在进行游戏或图形设计工作时。 5. **SPD信息**：该部分详细列出了内存模块的原厂预设时序和电压，这对于超频爱好者来说是非常重要的参考数据。 6. **实时监控**：CPU-Z还可以实时监测CPU、内存和系统总线的负载情况，帮助用户了解系统运行状态，找出性能瓶颈。 7. **报告功能**：用户可以生成详细的硬件报告，以文本或HTML格式保存，便于分享或备份。 最新中文版的CPU-Z在保留原有功能的同时，优化了用户界面，使其更加符合中国用户的使用习惯。软件的界面清晰，各项信息一目了然，即使是对计算机硬件不太了解的用户也能轻松上手。 CPU-Z是一款实用的硬件检测工具，无论是专业人士还是普通用户，都能从中获益。通过它，我们可以更深入地了解自己的电脑配置，为硬件升级、故障排查或者性能优化提供准确的数据支持。同时，其免费且无广告的特点也使得CPU-Z成为了一款必备的系统维护工具。在日常使用过程中，用户可以根据自己的需求，定期检查硬件信息，确保电脑保持最佳状态。

包含CPUZ v2.10中文版64位和32位，免安装。 CPU-Z是一款家喻户晓的CPU检测软件，是检测CPU使用程度极高的一款软件，除了使用Intel或AMD自己的检测软件之外，我们平时使用最多的此类软件就数它了。它支持的CPU种类相当全面，软件的启动速度及检测速度都很快。另外，它还能检测主板和内存的相关信息，其中就有我们常用的内存双通道检测功能。当然，对于CPU的鉴别我们还是最好使用原厂软件。

**OpenCV 中文手册概述** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉以及相关的AI领域。本手册详细介绍了OpenCV库中的函数及其用法，旨在帮助中文用户更好地理解和应用这个工具。 **OpenCV的基本概念** 1. **核心模块**: OpenCV的核心模块包括图像处理的基础功能，如图像读取、显示、保存，以及基本的图像操作，如图像裁剪、缩放、旋转和颜色空间转换等。 2. **图像处理**: 图像处理涉及滤波器（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny、Sobel、Laplacian）、阈值分割、形态学操作（如腐蚀、膨胀、开闭运算）等。 3. **特征检测与描述**: OpenCV提供了多种特征检测算法，如角点检测（Harris、Shi-Tomasi）、SIFT、SURF、ORB等，以及特征描述符如BRIEF、ORB、FREAK等，用于图像匹配和识别。 4. **机器学习**: 包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻（KNN）、Adaboost等，以及深度学习框架，如DNN模块，可加载预训练的神经网络模型。 5. **三维视觉**: 提供了立体视觉、结构光、RGB-D数据处理等功能，用于实现3D重建和场景理解。 6. **视频分析**: 包含运动分析、背景 subtraction、物体追踪等，适用于视频监控、行为识别等领域。 7. **aruco模块**: 提供了一套AR（增强现实）标记系统，可用于快速准确地识别和定位二维标志。 8. **calib3d模块**: 主要用于相机标定、单应性矩阵计算、立体视觉和物体姿态估计。 9. **contrib模块**: 包含一些实验性的新功能和技术，如超分辨率、深度学习模块等。 **OpenCV函数库使用** 1. **读写图像**: 使用`imread()`和`imwrite()`函数读取和保存图像，支持多种格式如JPEG、PNG、BMP等。 2. **图像显示**: `imshow()`函数用于在窗口中显示图像，`waitKey()`函数控制图像显示时间。 3. **颜色空间转换**: `cvtColor()`函数可以将图像从一种颜色空间转换到另一种，如RGB到灰度或HSV。 4. **滤波操作**: `blur()`, `GaussianBlur()`, `medianBlur()`等函数用于执行不同类型的滤波操作，减少噪声或平滑图像。 5. **图像分割**: `threshold()`函数进行二值化处理，`inRange()`用于颜色范围分割。 6. **特征检测**: `goodFeaturesToTrack()`, `detectMultiScale()`等函数用于检测图像中的关键点或对象。 7. **图像变换**: `getRotationMatrix2D()`和`warpAffine()`可实现图像旋转，`resize()`用于图像缩放。 8. **对象识别**: 使用`matchTemplate()`或SIFT/SURF/ORB特征匹配进行模板匹配或物体识别。 9. **视频处理**: `VideoCapture()`用于读取视频，`VideoWriter()`用于录制视频，`cv::Mat::empty()`检查帧是否为空。 10. **深度学习**: `dnn::Net`类用于加载预训练的深度学习模型，`dnn::blobFromImage()`将图像转换为模型输入。 通过熟练掌握这些函数和模块，开发者可以构建各种复杂的计算机视觉应用，如目标检测、人脸识别、行为分析、3D重建等。OpenCV的灵活性和强大的功能使其成为计算机视觉领域的首选工具之一。不断学习和实践，是提升在OpenCV应用开发能力的关键。