在IT行业中，网络爬虫和数据抓取是重要的技能之一，而从网页中提取超链接是这类任务的基础。本文将详细讲解如何使用C++和MFC库来实现这个功能，分为两个部分：提取本地静态网页的超链接以及通过IE接口获取当前网页的超链接。 我们关注本地静态网页的超链接提取。在C++中，可以利用标准库中的`fstream`处理文件，然后使用正则表达式库（如`boost::regex`或`std::regex`）来匹配HTML中的``标签，从而获取链接。以下是一般步骤： 1. **打开HTML文件**：使用`ifstream`对象打开本地HTML文件，读取文件内容。 2. **读取文件内容**：将文件内容读入一个字符串变量。 3. **正则表达式匹配**：利用正则表达式匹配``，其中`.`匹配任何字符，`+`表示一次或多次，`?`使`+`变为非贪婪模式，防止匹配过多字符。 4. **提取链接**：对于每个匹配成功的子串，提取`href`属性值，即超链接地址。 5. **存储和输出链接**：将提取到的链接保存到一个容器（如`vector`）中，并可选择打印到控制台或者写入文件。 接下来，我们讨论通过IE接口获取当前网页内所有超链接的方法。这部分涉及到Windows API和COM组件，具体步骤如下： 1. **初始化COM库**：使用`CoInitialize`函数初始化COM环境。 2. **创建WebBrowser对象**：调用`CoCreateInstance`函数创建`IDispatch`接口的实例，用于访问WebBrowser控件。 3. **导航到网页**：通过`IDispatch`接口的`Navigate`方法，使WebBrowser加载指定的网页URL。 4. **等待页面加载完成**：设置事件处理函数监听`DocumentComplete`事件，确保页面完全加载。 5. **获取IWebBrowser2接口**：当`DocumentComplete`触发时，可以从`IDispatch`接口转换为`IWebBrowser2`接口，提供对IE浏览器更高级别的控制。 6. **获取HTMLDocument对象**：调用`IWebBrowser2::Document`获取`IHTMLDocument2`接口，代表当前网页的DOM树。 7. **遍历HTML元素**：通过`IHTMLDocument2`接口，我们可以访问所有HTML元素，尤其是``标签。遍历`all`集合，检查每个元素的`nodeName`是否为`A`，如果是，则获取其`href`属性。 8. **释放资源**：在操作完成后，记得释放所有的接口并调用`CoUninitialize`结束COM环境。 这两个例程提供了从不同来源提取网页超链接的方法，一个适用于离线处理，另一个则适合实时抓取。通过学习和理解这些代码，开发者可以更好地理解和实践网络数据的抓取与处理，为更复杂的网络爬虫项目打下基础。同时，这也展示了C++和MFC库在与操作系统和Web交互方面的灵活性和实用性。

fps ai ，效果超牛 极速框架架构 经过版本前期优化及策略我们有着相当完善的框架优化方案，以更加超快的推理速度以达最好的效果。 动态预测 独家自写预测方案，可根据移动速度自动化预判移动目标，精准定位移动，以更加稳定的效果和速率带来最好的体验。 AI轨迹 独家首创AI轨迹算法，可训练个人习惯的鼠标移动轨迹，经过AI训练的轨迹，每个人都是独一无二。 全场景云配置 适配：参数配置，云模型等，极限幅度降低程序大小，不再需要每次都冗杂的调参，极大程度提高体验。 产品UI 经过产品更新迭代，我们了解大部分用户使用习惯，以更加简洁但不失视觉体验的界面，提高用户使用简洁性和更快速的适用度。 Game仓库 不断新增自行训练的高精度模型，极大减少用户对单一类目的繁腻感，Game类目，不断新增，持续添加。

《探索图标设计的艺术：Greenfish Icon Editor Pro v3.6深度解析》 在数字化的世界里，图标不仅仅是一种视觉元素，更是用户与软件交互的第一触点。一个精心设计的图标能够瞬间吸引用户的注意力，传达出软件的功能和风格。今天，我们要探讨的是一款专为创建高质量图标而生的工具——Greenfish Icon Editor Pro v3.6。这款软件以其易用性和专业性，深受广大设计师和非设计师喜爱。 Greenfish Icon Editor Pro，简称GFIE，是一款强大的免费图标编辑器，它提供了一整套完整的图标设计功能，让用户无需深入掌握复杂的图形设计软件，也能轻松创作出独具特色的图标。该软件的最新版本v3.6，在前代的基础上进一步优化了用户体验，增强了性能，为图标设计带来了更多的可能性。 GFIE v3.6 支持多种图标格式，包括ICO、PNG、BMP、GIF、JPG等，满足了不同平台和用途的需求。无论是Windows桌面图标，还是网页或移动应用的图标，都可以在这个平台上进行创作。此外，它还支持透明度设置，使得图标在不同背景上展示时更加自然。 在编辑功能方面，GFIE v3.6 提供了丰富的绘图工具，如画笔、填充、橡皮擦、形状工具等，以及多种图层操作，让设计师可以逐层精细化处理图标。它还内置了大量预设形状、渐变和图案，极大地提升了设计效率。对于需要精准控制的设计师，GFIE提供了像素网格和对齐辅助线，确保每一个像素都恰到好处。 色彩管理是图标设计中的关键一环。GFIE v3.6 支持色彩模式转换，包括RGB、CMYK、灰度等多种模式，同时拥有调色板和色彩选取工具，使得色彩搭配更自由，效果更出色。此外，该软件还具有历史记录功能，可以随时回溯到之前的编辑状态，避免误操作造成的损失。 除了基本的编辑功能，GFIE v3.6 还包含了一些高级特性，如滤镜和特效。设计师可以通过模糊、锐化、光照、阴影等滤镜，为图标增添艺术感。同时，软件还提供了图标库功能，可以导入和导出图标集，方便团队协作或者个人项目管理。 在安装方面，压缩包中的“gfie_setup_3.6.exe”文件就是GFIE v3.6的安装程序。只需运行这个文件，按照向导提示即可完成安装，操作简单，适合各个层次的用户。 Greenfish Icon Editor Pro v3.6 是一款全面且易用的图标制作工具，无论你是专业的图形设计师，还是业余的爱好者，都能从中找到创作的乐趣和效率。通过它，你可以自由地挥洒创意，打造出令人印象深刻的图标作品。在数字化的世界里，每一个图标都是一个故事的开始，用GFIE v3.6，让我们一起开启图标设计的新篇章。

http协议的本质是tcp拼接字 直接使用易语言自带的服务器组件，实现http服务器的基础功能 仅仅3个子程序(事件)实现http服务器且支持跨域 超级简单，超多注释，一看就懂 易语言做后端不再是梦 功能阉割的很严重，适合学习实验以及压力不大的http处理使用，不适合图片/大文件 服务器，不适合极高并发，返回部分很多状态码都没有写，请期待后续继续更新。 没法和e2ee比，蚂蚁比大象，本源码仅起到抛砖引玉作用，请勿喷。

深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一个重要分支，它主要关注如何通过计算机模拟人脑神经网络的方式进行学习和预测。这个压缩包包含了两份关于深度学习的重要资源：一本是中文版的《深度学习》（Deep Learning 中文版 2017.3.15.pdf），另一本是英文原版的《deep learning.pdf》。这两本书籍都是由深度学习领域的先驱者，包括Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville等人编著的。 1. **神经网络基础**：深度学习的核心是神经网络，它是由许多个处理单元（神经元）按照一定层次结构组成的计算模型。这些神经元通过权重连接，形成多层的网络结构，每一层对输入数据进行一次转换，逐层提取特征。 2. **反向传播算法**：在训练神经网络时，反向传播算法是关键。它通过计算损失函数相对于每个参数的梯度，来更新网络中的权重，以最小化预测结果与真实值之间的误差。 3. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别和计算机视觉任务中，卷积神经网络表现出色。CNN利用卷积层提取图像特征，并通过池化层降低数据维度，实现高效处理。 4. **循环神经网络（RNN）**：对于序列数据如文本和语音，循环神经网络可以捕获时间依赖性。RNN的特点在于其具有记忆单元，允许信息在时间步之间流动。 5. **长短时记忆网络（LSTM）**：为了解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失问题，提出了LSTM，它增加了门控机制，能更好地保持和遗忘长期依赖信息。 6. **生成对抗网络（GAN）**：GAN是深度学习中的创新应用，由生成器和判别器两部分组成，通过对抗性训练，可以生成逼真的新样本。 7. **深度强化学习（DRL）**：将深度学习与强化学习结合，使智能体能够通过与环境交互学习最优策略，例如在AlphaGo中击败世界围棋冠军。 8. **深度学习框架**：实现深度学习通常需要借助如TensorFlow、PyTorch或Keras等开源框架。这些框架提供了高级API，简化了模型构建和训练过程。 9. **模型优化**：深度学习模型的优化涉及超参数调整、正则化、批量归一化、学习率调度等方法，以提高模型的泛化能力和训练速度。 10. **分布式训练**：对于大规模数据集和复杂模型，分布式训练是必要的。通过多GPU或多节点并行计算，可以加速训练过程。 这两本书不仅介绍了深度学习的基本概念，还涵盖了最新的研究进展和技术应用，是初学者和专业人士深入理解深度学习的宝贵资源。阅读过程中，读者可以通过对照中文版和英文版，加深对理论的理解，同时提升英文阅读能力。

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文件名：HyperCasual - Arcade Idle Engine v4.2.0 .unitypackage HyperCasual - Arcade Idle Engine 是 Unity Asset Store 上的一款专为超休闲类 (Hyper-Casual) 和放置类 (Idle) 游戏设计的引擎插件。该插件提供了构建基础游戏功能的模块和工具，使开发者能够快速创建具有放置和增量机制的游戏。这类游戏通常具有简洁的操作方式和极强的可玩性，适合移动端快速上手的游戏体验。以下是该插件的主要特点：  核心游戏机制：包含增量收益、点击增益、资源管理、自动化生产等常用的放置游戏功能，使得开发者可以快速实现游戏的核心玩法。 模块化设计：各个功能模块独立设计，支持快速组合、添加或删除模块，方便创建不同类型的玩法，如点击式增长、自动生成资源等。 高效的资源管理：提供了丰富的资源和数据管理工具，使得玩家在游戏过程中可以持续获得奖励、解锁新内容，保持游戏的新鲜感和吸引力。 用户界面 (UI) 支持：内置了简洁、直观的用户界面元素和进度条，可以方便地添加资源计数、进度显示等。 可扩展性

ACM（国际大学生程序设计竞赛，International Collegiate Programming Contest）是一项全球性的计算机编程竞赛，旨在提升大学生的算法设计、逻辑推理和问题解决能力。这个压缩包文件“ACM题集_ACM训练题集_超多ACM题集汇总_解题源码”显然是一个集合，包含了大量ACM竞赛相关的题目和已经解决的源代码，对于学习和准备ACM比赛的学员来说是宝贵的资源。 在ACM竞赛中，参赛队伍需要解决一系列算法问题，这些问题涵盖了数据结构、图论、动态规划、排序算法、搜索算法、数学逻辑等多个领域。以下是一些ACM竞赛中常见的知识点： 1. **基础算法**：包括排序（快速排序、归并排序、堆排序等）、查找（二分查找、哈希查找等）以及递归和迭代等基本技巧。 2. **数据结构**：链表、数组、栈、队列、堆、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、图（邻接矩阵、邻接表等）以及跳跃表等。 3. **图论**：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）等。 4. **动态规划**：状态转移方程、记忆化搜索、自底向上和自顶向下求解，如背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等。 5. **字符串处理**：KMP算法、后缀数组、后缀自动机、Manacher's Algorithm等。 6. **数学**：组合数学、数论（模运算、最大公约数、最小公倍数、欧几里得算法等）、排列组合、概率计算等。 7. **贪心算法**：解决问题时，每一步都选择当前最优解，如活动安排问题、霍夫曼编码等。 8. **回溯法**：用于寻找所有可能的解，如八皇后问题、N皇后问题等。 9. **分支限界法**：在搜索过程中限制搜索空间，如旅行商问题。 10. **位操作**：在某些问题中，位操作能提高效率，如快速幂运算、求最大公约数和最小公倍数等。 压缩包中的解题源码是参赛者或教练团队的经验结晶，通过阅读和分析这些代码，学习者可以理解不同问题的解决方案，学习高效编程技巧和算法实现，这对提高编程能力和竞赛水平至关重要。此外，对于每个问题，了解其所属的知识点、解题思路以及优化策略，都是深入理解ACM竞赛题目的关键。 ACM题集是一个综合性的学习资源，涵盖了计算机科学的基础与高级概念，是提升编程思维和技能的宝贵资料。通过深入学习和实践，不仅可以为参加ACM竞赛做好准备，也能为未来从事软件开发或其他相关领域的职业打下坚实基础。

Metalens超构透镜设计及Lumerical FDTD仿真技术研究：参数扫描与目标相位半径计算代码探讨,Metalens超构透镜设计：扫参分析、目标相位与半径计算及Lumerical FDTD与MATLAB的关联应用,出Metalens超构透镜lumerical fdtd仿真文件。 本人研究生阶段从事的是超构透镜设计，可1如何扫参得到相位和半径的关系可2目标相位和目标半径计算代码(传输相位，几何相位型均有) 3.Lumeical fdtd和MATLAB关联设计一键建模和运行有关超透镜，超构透镜和lumerical fdtd的 ,Metalens超构透镜; Lumerical FDTD仿真; 扫参方法; 相位与半径关系; 目标相位和目标半径计算代码; MATLAB关联设计; 一键建模; 超透镜设计,Metalens超构透镜设计及仿真：扫参优化与MATLAB关联操作指南

我们研究了带有主动和无菌狄拉克中微子的超大尺寸模型。 无菌中微子质量源自半径为R的额外尺寸的压缩，并且被选择具有eV或keV附近的质量，以解释短基线异常或充当温暖的暗物质候选者。 我们研究了无菌中微子Kaluza–Klein塔在短基线振荡实验中以及在可通过类似KATRIN的实验测量的β光谱中的作用。