MobaXterm 是一个进行远程计算的终极工具箱。在单个 Windows 应用程序中，它提供了为程序员、网站管理员、IT 管理员以及几乎所有需要以更简单的方式处理远程作业的用户量身定制的功能。 MobaXterm 向 Windows 桌面提供所有重要的远程网络工具（SSH，X11，RDP，VNC，FTP，MOSH 等）和 Unix 命令（bash，ls，cat，sed，grep，awk，rsync 等），可直接使用。有关支持的网络协议的更多信息 特点： 基于 X.org 的完全配置的 Xserver DISPLAY 从远程 Unix 导出到本地 Windows 远程显示器使用 SSH 进行安全传输 基于具有抗锯齿字体和宏支持的 PuTTY Cygwin 基本命令（bash，grep，awk，sed，rsync 等） 可以使用插件扩展 MobaXterm 功能 一个应用程序中的所有网络工具：Rdp，Vnc，Ssh，Mosh，X11，... MobaXterm 已打包为单个可执行文件，不需要管理员权限，您可以从 USB 记忆棒开始 MobaXterm Professional 旨在确保安

昨天写了个关于Sublime Text 3的文章，带注册码的，今天提供的是Sublime Text 3 的汉化包和注册机，注册码虽然方便，但是用的人多了，可能会失效，注册机不会

官网下载3164版本后，发现以前的注册码全部失效，并且无法打开软件。 网上找到一个 找到一个破解注册机，360报毒，可用。 --------------------------------------------------------------------------------- 将Patch.exe解压出来并放置到Sublime Text 安装的根目录，运行Patch.exe（Win10请管理员模式运行）点击Patch就可以完成

数据库管理工具，支持oracle sqlserver mysql等，破解的，免费共享了，好用记得给好评啊。

SQL Data Compare 10是一款由Red Gate Software公司开发的专业数据库数据比较工具，它主要用于帮助数据库管理员和开发人员识别并解决两个数据库之间的数据不一致问题。该软件提供了强大的功能，能够对比不同数据库实例中的表、视图和存储过程的数据，并生成脚本进行数据同步，确保数据的一致性。 在数据库管理中，数据一致性是至关重要的，因为数据错误可能导致业务流程出现问题，甚至产生严重后果。SQL Data Compare 10通过其直观的用户界面和自动化的工作流程，简化了这一过程。用户可以轻松设置比较标准，比如选择要比较的特定表或视图，还可以设定忽略某些字段或者使用特定的比较规则。此外，软件还支持自定义过滤条件，允许用户根据需要定制数据比较的范围。 在对比完成后，SQL Data Compare 10会清晰地列出所有差异，包括新增、删除和修改的数据记录。用户可以选择同步更新的方式，例如单向同步或双向同步，以及是否保留源数据库的更改。在实际操作中，用户可以预览同步脚本，避免因误操作导致的潜在风险。 红门（Red Gate）提供的注册机，如压缩包内的"Red.Gate.Four.Keygen.rar"文件，可能用于生成软件激活码，使用户能够在未购买正式许可证的情况下使用SQL Data Compare 10。然而，这种行为违反了软件的版权条款，可能导致法律纠纷和道德责任，因此我们强烈建议用户通过官方渠道购买授权，以支持软件开发商的持续发展和改进。 "SQL Data Compare_10.4.8.62_x86_ref4929eb2546_staging 10.4.8.62"这个文件名表明这是一款10.4.8.62版本的32位安装程序，其中“ref4929eb2546”可能是版本的一个内部标识符或构建编号。安装程序将帮助用户在计算机上安装该软件，以便开始使用SQL Data Compare的功能。 SQL Data Compare 10是一个强大的数据库数据比较工具，它的价值在于能够快速定位和解决数据不一致问题，确保数据库的准确性和完整性。正确使用此工具能提高数据库管理效率，避免因数据错误引发的问题，是数据库管理人员和开发者的得力助手。同时，尊重知识产权，合法使用软件也是每个IT从业者应遵循的原则。

内容概要：本书《线性代数导论》（第5版）由著名数学家Gilbert Strang撰写，系统全面地介绍了线性代数的基本理论与核心概念，重点强调矩阵的四个基本子空间（行空间、列空间、零空间、左零空间）和矩阵乘法的整体视角。书中循序渐进地从向量、线性组合讲到子空间、线性变换，并涵盖行列式、特征值与特征向量、奇异值分解、最小二乘法、线性变换、复数矩阵、快速傅里叶变换及线性代数在工程、计算机科学、统计学等领域的广泛应用。新版增加了概率论、数理统计与数据理解等内容，并配有丰富的教学资源，包括视频课程、习题解答和编程代码，助力理论与实践结合。; 适合人群：具备一定数学基础的本科生、研究生及从事工程、计算机、数据科学等相关领域的科研人员与教师；尤其适合希望深入理解线性代数本质及其应用的学习者。; 使用场景及目标：①作为高校线性代数课程的主教材或参考书，帮助学生构建系统的知识体系；②辅助自学，结合MIT公开课视频与配套网站资源深化理解；③应用于机器学习、信号处理、图像识别、优化算法等领域，夯实数学基础；④指导教师设计课程内容，融合理论与实际案例。; 阅读建议：建议读者结合书中每节开头的概要进行系统学习，重视几何直观与实际应用，动手完成习题并使用MATLAB、Python等工具实践计算；充分利用配套网站资源，特别是视频讲解与代码示例，以增强理解与应用能力。

[InstallShield.12.豪华完全版]，InstallShield是大名鼎鼎的安装包制作工具，这个工具只能用于12豪华版。

**Charles Proxy 4.2.5 中文版详解** Charles Proxy 是一款强大的网络封包分析软件，被广泛应用于软件开发、测试以及网络安全领域。这款工具能够帮助用户抓取、查看和分析HTTP/HTTPS协议的数据传输，是开发者调试网络请求、优化网络性能的重要辅助工具。在本文中，我们将深入探讨Charles Proxy 4.2.5版本的特点，以及如何在32位和64位系统上安装并使用它的中文版。 1. **功能特性** - **网络数据抓取**：Charles可以拦截和显示所有的HTTP和HTTPS流量，包括请求头、响应头、请求体和响应体，便于理解网络交互过程。 - **实时查看**：在应用运行过程中，Charles可以实时展示每个请求的详细信息，包括请求方法（GET, POST等）、URL、状态码、响应时间等。 - **SSL代理**：支持对加密的HTTPS流量进行解密，使开发者能查看加密请求的具体内容。 - **断点调试**：可以在网络请求的任意位置设置断点，控制数据传输过程，方便调试。 - **映射本地文件**：可以将远程服务器的请求映射到本地文件，便于测试和调试。 - **移动设备支持**：通过配置代理设置，Charles可以捕获智能手机和平板电脑上的网络流量。 2. **安装与配置** - **下载与安装**：下载Charles Proxy 4.2.5的中文版压缩包，解压后按照步骤进行安装，确保选择与系统匹配的32位或64位版本。 - **中文补丁应用**：若需使用中文界面，需找到并安装中文语言包，通常包含在压缩包内。 - **系统代理设置**：在Windows系统中，需要设置系统代理为Charles，通常选择“自动配置脚本”方式，并填入Charles提供的代理脚本地址。 - **设备代理设置**：对于移动设备，需要在Wi-Fi设置中配置代理，将代理服务器设为Charles所在电脑的IP和端口。 3. **使用教程** - **启动Charles**：打开软件，你会看到一个主窗口，显示所有网络请求的列表。 - **过滤与排序**：可以根据URL、请求类型等条件过滤显示的内容，也可以通过时间、大小等进行排序。 - **查看请求详情**：选中某个请求，可以看到详细的请求头、响应头、请求体和响应体信息。 - **SSL证书安装**：对于HTTPS请求，首次使用时需要在设备上安装Charles的根证书，以信任其解密流量。 - **使用断点**：在请求行前点击左键可设置断点，右键可启用/禁用、继续或暂停请求。 4. **实际应用场景** - **API调试**：开发者可以利用Charles检查API调用，验证数据传输是否正确。 - **性能测试**：分析请求的响应时间和带宽使用，评估应用的网络性能。 - **安全审查**：检测应用是否发送敏感信息，或有无潜在的隐私泄漏问题。 - **移动应用测试**：在移动设备上测试应用时，通过Charles查看网络流量，了解应用在网络环境下的行为。 总结来说，Charles Proxy是一款强大且易用的网络封包分析工具，对于开发者和网络安全人员来说，它提供了深入了解网络通信、定位问题的关键功能。通过熟练掌握Charles的使用，我们可以更好地理解和优化网络应用的性能。

Debugging with gdb 中文版

卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列含有噪声的测量中估计动态系统的状态。自1960年Rudolf E. Kalman首次发表关于卡尔曼滤波器的论文以来，这一理论在数字计算技术的支持下得到了广泛研究和应用，尤其在自动导航领域表现出强大的功能。 卡尔曼滤波器的理论基础是状态空间表示，即使用一组线性随机差分方程来描述系统的状态转移，以及一组线性测量方程来描述观测到的数据与系统状态之间的关系。状态转移方程一般表达为：xk=Axk-1+BuK-1+Wk-1，其中xk是第k时刻的系统状态，A是状态转移矩阵，uK-1是第k-1时刻的控制输入，B是控制输入的增益矩阵，Wk-1是过程激励噪声。而观测方程则为zk=Hxk+vk，其中zk是第k时刻的观测值，H是观测矩阵，vk是观测噪声。过程激励噪声和观测噪声通常假设为相互独立的高斯白噪声。 在卡尔曼滤波器中，状态变量xk在时间序列中的估计分为两个步骤：预测和更新。根据状态转移方程预测第k步的先验状态估计ˆx-k。然后，当观测值zk到来时，利用观测值来更新状态估计，得到后验状态估计ˆxk。状态估计的误差协方差矩阵也在这一过程中得到更新。 卡尔曼滤波器的核心计算公式是： ˆxk=ˆx-k+K(zk-Hˆx-k) 其中，ˆx-k是先验状态估计，zk是观测值，Hˆx-k是观测值的预测，而K是增益矩阵，用来调节预测和测量值的权重。增益矩阵K的计算依赖于先验误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵。增益矩阵K的目的是最小化后验估计误差的协方差，从而使得状态估计达到最优。 卡尔曼滤波器有多种变体，扩展卡尔曼滤波器（EKF）是其中一种。EKF是针对非线性系统的卡尔曼滤波器，它通过泰勒展开或线性化的方法处理非线性系统的状态方程和测量方程，使之适用于线性卡尔曼滤波器的框架。 文章中还提到了一些与卡尔曼滤波器研究相关的文献，包括[Sorenson70]，[Gelb74]，[Grewal93]，[Maybeck79]，[Lewis86]，[Brown92]，和[Jacobs93]等。这些文献提供了卡尔曼滤波器更全面的讨论和历史背景，有的还包含了一些有趣的历史故事。 卡尔曼滤波器的广泛应用证明了其在处理动态系统的不确定性和噪声数据方面的能力。无论是在导航、信号处理，还是在金融模型分析等领域，卡尔曼滤波器都提供了有力的工具来估计和预测系统的状态。