模板亮点: 1、预置10种配色+diy扩展配色 2、头部自定义随机励志语录 3、首页2焦点图+2大图轮播 4、常规首页VS.简版首页 5、个人中心、群组、注册、帖子发布、文章资讯列表及内容、文章独立专题、导读,超20个页面的优化与整合 6、同时支持 自适应宽屏 + 标准960px设计 7、图片异步加载,提升网站访问速度及用户体验 8、兼容360、IE、火狐/OPERA/等主流浏览器 9、其他所有可能优化的。。。。。。 10、所有diy模块数据调用均采用DIV+CSS布局,更利于SEO 11、所有可以的美化和模板改动不涉及到Discuz!X3内核的变动,保证网站的安全性、稳定性以及可维护性;
2026-01-16 20:54:39 3.34MB dz模板
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目前(2024年2月20日)官网最新版本10.0.150的版本。 dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端,它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境中与他人一起完成创建和执行查询,开发和调试MySQL程序,自动化管理MySQL数据库对象等工作。 添加了对 START、STOP、SHOW 和 RESET REPLICA 语句的支持 添加了对 FLUSH 命令的完全支持 添加了选项 将触发器包含在 DDL 生成器中 添加了 Include DEFINER 子句和 Include SQL SECURITY 子句选项,而不是 Exclude DEFINER 和 SQL SECURITY 子句选项 添加了对 MariaDB 11.4 的连接支持 从旧版图表设计器升级到高级新版本 新的 Alt + 向上/向下箭头快捷方式,用于在“架构比较”的下部比较窗格中导航脚本差异
2026-01-16 14:23:22 130.94MB mysql
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包含了DELPHI几乎所有的版本,从Delphi5、Delphi6、Delphi7、2005~2010、XE、XE2、XE3、XE4、XE5、XE6、XE7、XE8、Delphi10、Delphi11、Delphi12。 找到对应版本的BAT文件直接支行即可,如: Delphi 2010:Fullc_2010.bat Delphi XE4:Fullc_XE4.bat Delphi 10:Fullc_Seattle.bat Delphi 11:Fullc_Sydney.bat Delphi 12:Fullc_Tokyo.bat
2026-01-15 23:55:31 14.75MB Delphi indy Delphi10
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【FFmpeg】Windows 10 平台 FFmpeg 开发环境搭建 ④ ( FFmpeg 开发库内容说明 | 创建并配置 FFmpeg 项目 | 拷贝 DLL 动态库到 SysWOW64 目录 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/139172564 博客资源 一、FFmpeg 开发库 1、FFmpeg 开发库编译 2、FFmpeg 开发库内容说明 二、创建并配置 FFmpeg 项目 1、拷贝 dll 动态库到 C:\Windows\SysWOW64 目录 - 必须操作 特别关注 2、创建 Qt 项目 - C 语言程序 3、配置 FFmpeg 开发库 - C 语言项目 4、创建并配置 FFmpeg 开发库 - C++ 项目
2026-01-15 11:38:47 146.67MB windows ffmpeg MSVC MinGW
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 C 语言,作为编程界的常青树,凭借高效性能与底层操控能力,成为系统软件、嵌入式开发的核心语言。其简洁语法与强大扩展性,不仅是程序员入门的不二之选,更为操作系统、游戏引擎等奠定技术基石,历经数年依然在计算机技术领域占据不可撼动的地位。
2026-01-15 09:26:20 5.28MB
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【UML学习笔记】 UML(Unified Modeling Language)是一种标准化的建模语言,主要用于软件和系统开发中的分析、设计和交流。它通过图形化的表示方式,帮助开发者与客户沟通需求,促进开发团队间的协作,避免在处理复杂系统时遗漏或误解关键细节。 ### 第一部分:UML简介 UML的核心价值在于它的通用性和直观性。它提供了多种图形表示方法,如: 1. **用例图**:展示系统功能,从用户视角描绘系统行为。 2. **类框图**:描述类及其之间的关系,如继承、关联等。 3. **时序图和协作图**:体现对象间的交互和顺序。 4. **状态转换图**:展示对象在不同状态间的变化。 5. **组件图**:表示软件组件间的依赖关系。 6. **部署图**:定义系统的物理架构,包括硬件和软件分布。 ### 第二部分:模型元素 UML模型由四个主要类型的元素组成: 1. **结构事物**:包括类、接口、协作、用例、活动类、组件和节点等。 2. **动作事物**:如交互和状态机,表示时间空间上的动作。 3. **分组事物**:主要通过包来组织模型元素。 4. **注释事物**:用于解释和注解模型元素。 此外,UML中还有五种关系: 1. **关联关系**:表示两个或多个事物之间的联系。 2. **信赖关系**:一个事物依赖于另一个事物。 3. **泛化关系**:通常表现为继承,子类继承父类的特性。 4. **实现关系**:接口或抽象类被其他类实现。 5. **聚合关系**:表示整体与部分的关系。 ### 第三部分:用例图 用例图是定义系统功能需求的关键,它连接了参与者、用例和系统: 1. **参与者**:可以是人、其他系统或硬件设备,与系统进行交互。 2. **用例**:描述系统提供的一个完整功能,用动宾短语命名,例如"创建用户"。 3. **关系**:包括泛化(参与者和用例的继承)和其他交互关系。 识别用例时,可以通过询问参与者的需求、系统功能、输入输出等信息来确定。 ### 第四部分:类图、对象图和包图 1. **类图**:描述类、接口和它们的关系,如属性、操作、职责和约束。 2. **对象图**:类图的实例化,显示具体对象及其关系。 3. **包图**:用于组织和管理模型元素,形成模块化的系统结构。 在创建类图时,要注意类的命名、属性和操作的定义,以及它们之间的关系和职责分配。 总结来说,UML是软件工程中强大的工具,它通过统一的图形语言促进了需求理解、设计表达和项目沟通。掌握UML的各种图和元素,可以帮助开发者更高效地构建和理解复杂系统。
2026-01-14 15:31:02 578KB uml
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在当今计算机视觉领域,深度学习模型已经成为了图像处理的核心技术之一。其中,YOLO(You Only Look Once)模型作为一种高效的实时目标检测算法,一直受到广泛的关注和应用。YOLO模型以其快速和准确的特性,在目标检测任务中表现出色。而随着模型的发展,YOLO的变种如YOLO11n-seg模型,更是将目标检测与图像分割的能力相结合,进一步提升了处理复杂图像场景的能力。 在实际应用中,尤其是在C++这样的系统级编程语言环境中,高效地利用深度学习模型进行图像处理是一项挑战。OpenCV作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,为开发者提供了丰富的工具和接口。OpenCV版本4.10.0中引入的dnn模块,让开发者能够直接加载预训练的深度学习模型,如ONNX(Open Neural Network Exchange)格式的模型文件,并在本地系统上进行推理。 在这样的背景下,源码“yolo11n-seg.onnx模型在C++ OpenCV4.10.0dnn模块下进行分割并绘制分割区域”的出现,无疑为那些希望利用YOLO11n-seg模型进行图像分割的开发者提供了一个便利的工具。该源码展示如何加载YOLO11n-seg模型,并通过OpenCV的dnn模块在C++环境中进行图像处理。源码不仅包括模型加载和推理的过程,更重要的是展示了如何从模型的输出中提取分割区域,并将这些区域在原始图像上绘制出来。这样的功能对于理解模型输出和进行后续的图像分析工作至关重要。 YOLO11n-seg模型相较于传统的目标检测模型,增加了对像素级理解的能力,它能够识别并区分图像中的每个对象,提供每个像素点的归属信息。这对于分割任务来说至关重要,能够更精确地描绘出图像中不同对象的轮廓。将这一模型应用于实际的计算机视觉项目,可以帮助开发者在视频监控、自动驾驶车辆感知、机器人导航等多个领域实现更为精确的图像理解。 对于进行深度学习和计算机视觉项目的开发者来说,能够直接使用C++和OpenCV进行这样的图像处理任务,具有极大的便利性。因为C++是一种性能优良、运行效率高的编程语言,非常适合进行硬件级的操作和优化。OpenCV库则提供了大量的图像处理功能和算法,这使得开发者能够专注于解决实际问题,而不必从零开始编写基础图像处理代码。特别是dnn模块的引入,极大地简化了在C++环境中利用深度学习模型的过程。 源码示例的发布,反映了社区对共享工具和资源的需求,也展示了开源文化在推动技术发展方面的重要性。通过对源码的阅读和学习,开发者不仅能够理解YOLO11n-seg模型在C++环境中的实现细节,还能够根据自己的项目需求对源码进行修改和扩展。这样的开源共享实践,有助于推动技术社区的共同进步,也为整个行业的创新提供了源源不断的动力。
2026-01-13 11:05:27 7KB yolo
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window 10 永久暂停更新更新任务计划的时候发生错误需要用到PsTool, 下载地址为:PsTools下载地址:https://learn.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/pstools 在处理Windows 10系统更新任务计划错误时,若需要永久禁用自动更新功能,可以利用PsTools这一工具套件中的PsExec工具来实现。PsExec是一个小型且强大的命令行实用程序,它允许用户通过网络在远程或本地Windows系统上执行进程。通过PsExec的特定参数,管理员能够停止更新服务,从而实现对更新任务的暂停或永久禁用。 要使用PsExec永久禁用Windows 10自动更新,首先需要下载PsTools工具包。PsTools是微软官方提供的一个系统管理工具集,包含了多个实用工具,PsExec正是其中的一个。PsTools可以从微软官方网站下载,确保下载的工具安全可靠,不带有恶意软件或病毒。下载完毕后,解压缩得到PSTools文件夹,里面包含了PsExec工具以及其他系统管理工具。 在使用PsExec之前,需要确保系统上安装了PsTools工具集,然后通过命令提示符运行特定命令。具体操作如下: 1. 打开命令提示符(以管理员身份运行),输入如下命令: ``` psexec -i -d -s wuauserv ``` 该命令的各参数含义如下: - `-i`:表示以交互式的方式运行指定的程序。 - `-d`:表示程序运行后不等待,立即关闭。 - `-s`:表示以系统权限运行指定的程序。 - `wuauserv`:是Windows Update服务的名称。 执行该命令后,Windows Update服务将被停止,从而实现对自动更新的禁用。但需要注意的是,这种禁用并非永久性,如果系统重启或手动重新启动Windows Update服务,更新功能将会再次启用。若要实现永久禁用,还需在注册表中进行设置,阻止Windows Update服务自启动。 然而,在考虑永久禁用Windows 10自动更新之前,应仔细考虑其潜在的安全风险。自动更新是Windows系统重要的安全机制之一,能够及时修补系统漏洞,防止恶意软件攻击。若用户对系统安全性要求不高,且希望长期保持系统稳定,才可考虑使用此类方法暂停或禁用更新。否则,建议用户定期检查并安装更新,保持系统安全性。 对于需要在企业环境中统一管理多台计算机的更新策略的IT管理员,使用组策略或者管理工具来控制更新,通常是更为安全和合适的方式。这些方法可以集中管理、调度更新计划,并且能保证在需要时能够及时部署更新。 虽然PsExec工具可以实现对Windows 10更新任务的控制,但操作复杂,且可能带来安全风险。用户在采取此类措施前应充分考虑其必要性,并在必要时寻求专业人士的帮助。对于希望保持系统最新状态的用户,建议不要禁用更新功能,或使用更为安全的管理策略来维护系统的安全更新。
2026-01-13 07:44:38 4.91MB window10 禁用自动更新
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NORTON ANTIVIRUS 8.0 for Windows NT/2000 Servers 中文版、英文版。 Symantec System Center 4.6 中文版在广州市工商局全系统中设立了市局和分局两级防病毒架构。 防病毒系统覆盖范围所括全局所有的工作站和服务器。采用全网统一更新,分级管理的模式。其结构如下: 在全局设置了LiveUpdate中心和一级服务器。各节点设置了二级服务器。LiveUpdate中心负责防病毒系统的统一更新和二级服务器的管理。
2026-01-12 23:23:24 85KB
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骨折分类数据集是指针对骨折这一特定医学影像领域,按照骨折的类型划分,收集和组织起来的大量X光图像或CT扫描图像资料库。该类数据集在医学影像分析、人工智能辅助诊断以及机器学习算法训练中具有重要的应用价值。具体来说,这样的数据集可以帮助医生和研究人员在临床实践中通过智能软件快速准确地诊断骨折类型,提高诊断效率和精准度。 标题“骨折分类数据集1129张10类别”直接指明了数据集的核心特征:它由1129张不同骨折类型的X光图像或CT扫描图像组成,涵盖了10种不同的骨折类别。每一类骨折都有其特定的医学定义和临床表现,例如“avulsion_fracture”指的是骨折碎片连同骨膜的撕裂,“comminuted_fracture”指的是骨折碎片碎裂成多个部分,“spiral_fracture”则是指骨折线呈螺旋形。 数据集的组成遵循了严格的分类标准,每个类别下的图像数量也有所不同,这有助于在建立和训练图像识别模型时实现数据的均衡分布,避免因某一类别的图像数量过多或过少造成模型在特定类别的识别上的偏差。 文件中提到的“图片示例”部分,虽然具体内容未给出,可以理解为数据集内将提供每种骨折类别的典型或代表性的图像样本,用于展示和说明该类骨折在影像上的典型特征和外观表现。 数据集类型为图像分类用,明确了该数据集的用途是为图像分类任务服务,而不适用于目标检测等其他类型的机器学习任务。这意味着数据集中的每一张图像都被标注了其对应的骨折类别标签,但并没有进一步提供有关骨折位置等细节的标注信息。 数据集的格式为jpg图片,且每个类别文件夹下面存放着对应的图片,这说明该数据集按照骨折类型进行了目录级的分类管理,便于使用者根据不同的骨折类型快速查找和访问相应的图像数据。每个类别文件夹下的图片数量有所不同,这一分布特征对于后续建立一个平衡的训练、测试和验证集提供了便利。 骨折分类数据集的创建对于推动医学影像分析技术,尤其是骨折识别技术的自动化和智能化具有重要意义。通过这样的数据集,可以训练出能够快速识别不同类型骨折的智能系统,辅助医生进行更精确的诊断,提高医疗服务质量和效率。
2026-01-08 23:44:31 1.08MB 数据集
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