FastReport_1.2.69 破解+Demos 去水印打印限制 保证能用 完全没有打印功能限制也没有水印,但唯一令人遗憾的是破解者没有去除导出功能的限制,一次只能导出5页,但是这个功能用的不是太多,一次导出5页,有10页的话就只能分两次导出了 应该不是太大问题,关键是打印和设计功能用的多。 FastReport.NET 1.0.203 破解版 这个是打印和导出没有限制的,不过好像有点问题,但是问题都是不常用的,水印不能用 下载地址 http://download.csdn.net/source/1857691
2021-09-15 15:06:11 3.05MB FastReport.net 破解 水印 FastReport.net_1.2.69
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demos :jdk-8u202-linux-arm64-vfp-hflt-demos.tar.gz
2021-09-09 13:08:06 9.05MB jdk jdk-8u202 jdk-demos
QNX Opengl 1.0 and 2.0 gears demos resources
2021-09-07 19:16:14 26KB QNX Opengl 1.0 and
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1.实现了发送文字聊天 用户上下下线自动更新聊天列表  网页保存聊天记录 2.发送文件  最大支持30兆 ,代码中可修改
2021-08-29 19:00:48 6.09MB netty websocket
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LeanEngine Node.js Demos 该项目是 Node.js 项目的常用功能和示例仓库。包括了推荐的最佳实践和常用的代码片段,每个文件中都有较为详细的注释,适合云引擎的开发者阅读、参考,也可以将代码片段复制到你的项目中使用。 若希望从一个更精简的项目骨架开始开发你的新项目,请使用 。 功能列表(云函数) 下面列出的功能均以云函数实现,位于 functions 目录中。每个文件的开头已列出所需的依赖和配置(环境变量),你可以在安装依赖后将文件直接复制到你的 functions 目录中,我们的示例项目会自动加载这个目录中的文件。 对于需要 LeanCache 的功能,还请阅读下面的 段落。 :check_mark_button:表示写了测试,:sparkles:表示实现了相对完整的功能,无需修改即可使用。 文件名 提供的云函数 介绍 amrToMp3 使用 ffmpeg 将 amr 音频转码为 mp3。 createPostSa
2021-07-24 20:07:31 69KB leancloud leanengine JavaScript
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ceisum 使用demo、方法或components总结 使用cesium+react+ts编写的cesium使用。 启动项目 :alien_monster::alien_monster::alien_monster: yarn安装依赖 yarn start启动项目 样例内容 资源加载 加载3dtiles 调整3dtiles高度 自动调整3dtiles贴合地面 加载kml 加载kml正射底图 地标 点扩散 物体标签 测量工具 点/线段/体积测量 ai模拟 自定义路线巡游 指令机器人(接收位置、姿态消息) 单体化 建筑单体化1 建筑单体化2 自定义材质 电子围栏1 电子围栏2 视频 视频融合 视频融合编辑工具 性能优化 instances gltf并更新位置 更新单个geometryinstance属性 热力图 点线面与鼠标交互 地球自旋转 画河流 自定义几何体 各种常用pick 3dtiles 裁剪 屏幕色调调整 清除星空/默认图层 交流 qq群 334522247
2021-07-21 21:14:11 26.22MB react demo cesium TypeScript
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jdk1.7.0_40 下载(jdk-7u40-windows-i586-demos.zip)
2021-07-21 10:06:25 17.41MB jdk1.7.0_40
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Ehlib是Delphi下功能最强大、最直观、最简洁、最时效的第三方控件
2021-07-20 22:01:32 25.13MB Ehlib 范例 源代码
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理工学院演示 2014 年 11 月 15 日在 Google Polytechnic 活动中展示的演示
2021-07-13 20:05:30 7.42MB JavaScript
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tensorrt_demos 展示如何使用TensorRT优化caffe / tensorflow / darknet模型并在NVIDIA Jetson或x86_64 PC平台上运行推理的示例。 在Jetson Nano上以约4.6 FPS运行优化的“ yolov4-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以约4.9 FPS的速度运行优化的“ yolov3-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以27〜28 FPS运行优化的“ ssd_mobilenet_v1_coco”对象检测器(“ trt_ssd_async.py”)。 在Jetson Nano上以6〜11 FPS运行非常精确的优化“ MTCNN”面部检测器。 在Jetson Nano上以“每张图像〜16毫秒(仅供参考)”运行优化的“ GoogLeNet”图像分类器。 除了Jetson Nano,所有演
2021-07-12 10:36:03 168.95MB googlenet mtcnn tensorrt ssd-mobilenet
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