VCL 3播放器源码及已编译版:https://gitee.com/zhengtianbo/VLC3-AVS3AVS2CAVS/releases ffmpeg编码器：https://gitee.com/zhengtianbo/FFmpeg-avs2-avs3/releases avs2/avs3测试视频：https://gitee.com/zhengtianbo/avs2_avs3_test_video

SAP GUI 800和补丁11

Zotero 6 是一款广泛使用的文献管理软件，它通过支持各种插件来增强其核心功能，方便用户更好地进行文献检索、整理和引用等工作。在此次提供的插件集合中，共有11个精选的插件，它们各自具有不同的功能和用途，极大地丰富了Zotero 6 的使用体验。 茉莉花插件可能是指某个特定的本地化或个性化扩展，它能帮助用户更好地适应中文环境，优化用户界面和操作体验。考虑到中文用户的习惯和需求，这样的插件能够使得Zotero 6 在中文环境下运行得更加流畅。 DOI 插件的功能是通过文献的数字对象标识符（Digital Object Identifier，简称DOI）直接查找和导入参考文献。DOI 是一种永久性的标识符，可以用来获取文献的详细信息，这个插件能够大大简化文献检索过程，提高引用的准确性和效率。 绿青蛙插件可能是一个具有特定功能的工具，但没有具体的描述信息，无法确定其具体作用。它可能是针对特定需求而开发，比如提高检索效率、管理阅读笔记等。 sci-hub 插件允许用户通过简单的搜索直接访问和下载大量学术论文，这对于经常需要阅读最新研究的科研人员而言，是一个非常实用的工具。sci-hub 虽然在版权方面存在争议，但不可否认，它在提供学术资源的便捷访问上发挥了重要作用。 Better notes 插件用于提升用户的笔记功能，支持更为详细的注释和笔记整理。这对于需要对文献内容进行深度分析和记录的研究人员来说是非常有价值的。 GPT 插件可能是指基于生成预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer）技术的插件，它能帮助用户撰写或自动生成文献引用和摘要。这项技术的应用使得文献管理不仅仅是存储和检索，还包括一定程度上的文献内容理解和生成。 IF 插件指的是影响因子（Impact Factor）插件，它能够显示期刊的影响因子，这对于科研人员选择合适的发表平台有着重要意义。影响因子是评估期刊学术水平的重要指标之一。 PDF翻译插件为用户提供了PDF文档自动翻译功能，这对于需要阅读外文文献的用户尤其有用。通过该插件，用户可以轻松获取文献的大致内容，提高研究效率。 Style 插件可能与引用样式有关，它能够帮助用户根据各种期刊和出版物的格式要求，自动调整和生成文献引用格式。这个功能对于准备学术论文和报告的用户来说至关重要。 TAG 插件用于标签管理，通过它可以更有效地对文献进行分类和检索。标签是一个灵活的分类工具，允许用户根据个人的分类习惯和研究领域创建自定义标签。 影响因子插件直接提供了与期刊影响力相关的数据，帮助用户评估研究成果的潜在影响和重要性。这对于研究人员制定研究计划、选择发表目标有着直接的参考价值。 这些插件极大地扩展了Zotero 6 的功能，使其变得更加高效和便捷，尤其适合科研人员和学者在进行学术研究时使用。通过这些工具，用户能够更快速地访问所需文献、更有效地整理笔记和引用信息、更精确地评估研究成果的影响力。

Visual Studio Code codelldb最新win插件版本，2025年2月17日更新

由于论坛缺少好用支持库且易本身C++版本过低导致很多C++新特性无法使用。本次利用C++11/14的标准库以及一些C++知名库（RapidJson，Curl）编写支持库使用，以至于编程上不会太落后。 C++11/14标准库相对于微软类库而言与微软无关，可实现跨平台。且其拥有很多高级语法，其效率及稳定性毋庸置疑。如果能直接用标准库完成坚决不要重复造轮子。 此次封装了线程、线程池、哈希表（UnOrderedMap）、读写锁、互斥、定时器、计时器、Json、Curl等。其中Json封装于RapidJson，此库为C++最快的Json库，效率高于论坛其他工具几百倍。 Curl为知名Http库，很多公司及个人都是首选。 由于易语言5.6版本核心库与其他版本不太一样导致静态编译过程中出现一些问题，所以请大家最好不要使用5.6版本。由于使用到了高版本C++库所以易语言自带的VC6编译器肯定不能编译， 在此本支持库使用了论坛的VS2014编译器，完美实现静态编译，如果你本身有这个编译器也请一定用本次配套的替换使用，否则会出现少库情况。 至于编译出来的程序能否支持XP，我想说这是肯定的，具体操作方法请参见压缩包里的说明。

Armbian是一种基于Debian或Ubuntu的开源操作系统，它专门为基于ARM架构的单板计算机（SBC）设计，为这些设备提供了稳定和优化的操作系统环境。从给定的文件信息中，我们可以提炼出几个关键的知识点： 文件名"Armbian-24.11.0-amlogic-s905d-noble-6.6.53-server-2024.10.02.img"中包含了大量信息。其中"Armbian-24.11.0"指出了该操作系统基于Armbian项目的24.11.0版本。Armbian项目的版本更新包含了一系列的改进和修复，提供给用户更为稳定和安全的操作系统体验。 紧随其后的是"amlogic-s905d-noble"，这部分指明了操作系统是为特定的硬件平台设计的，即基于Amlogic S905D处理器的单板计算机，其产品代号可能是Noble。Amlogic S905D是一款常用于电视盒子、智能电视和其他嵌入式设备中的四核ARM Cortex-A53处理器。这说明该操作系统镜像针对的是硬件性能有限但足以支持日常应用的设备。 "6.6.53"很可能是内核的版本号，表明这个操作系统镜像是基于Linux内核6.6.53版本构建的。Linux内核版本的更新通常包括对硬件驱动的支持、安全性和性能的改进，以及对新硬件特性的支持。 而"server-2024.10.02"则表明这是一个服务器版本的操作系统镜像，并且特定的日期版本是2024年10月02日。服务器版本通常意味着操作系统会更加注重安全性、稳定性以及网络服务的运行。 "img"文件格式表示它是一个镜像文件，这种文件可以被写入到USB驱动器或SD卡等存储介质中，用作启动和运行操作系统。 由于压缩包子文件的文件名称列表信息未提供，我们无法从中提炼更多细节。但是，上述信息已足够说明Armbian操作系统镜像文件的基本特征及其用途。 根据以上信息，我们可以总结出以下几点： Armbian操作系统镜像文件是为基于ARM架构的单板计算机设计的，特别是使用了Amlogic S905D处理器的设备。它基于一个稳定的Linux内核版本，并提供了服务器版本的操作环境。该文件的特定版本是24.11.0，具有特定的创建日期和硬件平台支持，能够为相关硬件提供优化的操作系统服务。此外，由于该文件是一个镜像文件，它可以直接用于设备的启动和安装过程。

浪潮NF5270M3服务器作为一款企业级的服务器产品，其硬件稳定性及性能在市场中有较高评价。固件作为服务器中的基础软件，是服务器硬件与操作系统之间的桥梁，对于服务器的性能、稳定性和安全性有着决定性的影响。此次提供的固件更新文件包括BIOS和BMC两种类型，分别对应不同的功能和更新内容。 BIOS（Basic Input Output System，基本输入输出系统）是预先加载到计算机主板上的固件，主要负责硬件设备的初始化和引导操作系统。BIOS2.1.11版本固件的更新，可能包含对硬件性能的优化、对新硬件的支持、以及对已知漏洞的修复等。具体更新内容可能涉及对处理器、内存、输入输出系统的优化和调整，以及在兼容性和安全性方面的增强。 BMC（Baseboard Management Controller，基板管理控制器）则负责监控服务器的物理状态，包括温度、电压、风扇转速等，并提供远程管理功能。BMC1.2.22版本固件更新可能包含了对远程管理功能的改进，例如提高了对硬件故障的侦测能力、增强了日志记录功能、提升了网络管理的稳定性和安全性等。 BIOS和BMC固件的更新对于服务器的日常维护和长期运行具有重要意义。通过固件更新，可以提升硬件的兼容性、稳定性、性能和安全性，同时也能解决在使用过程中出现的bug和潜在的安全风险。对于浪潮NF5270M3服务器的用户来说，定期检查并更新固件是保障服务器长期稳定运行不可或缺的环节。 固件更新通常需要在服务器关机状态下通过特定的工具和程序进行，更新过程中需严格按照浪潮提供的官方指南进行操作，以防止因操作不当导致服务器出现故障。此外，更新前做好数据备份是明智之举，以防因更新失败而导致数据丢失。浪潮官方通常会在其官方网站或支持服务页面上提供固件下载以及详细的更新指南，用户可以登录浪潮的官方平台获取最新的固件和相关支持信息。 浪潮NF5270M3服务器的BIOS2.1.11和BMC1.2.22固件更新，体现了浪潮对于其服务器产品的持续优化和技术支持。通过固件更新，浪潮不仅增强了服务器的性能和稳定性，也提高了用户在使用过程中的体验和满意度。

DirectX 3D HLSL（High-Level Shader Language）是一种用于编写图形硬件着色器的语言，由微软开发，常用于游戏开发和其他实时图形渲染应用。在DirectX 3D HLSL高级实例精讲的11-15章中，涵盖了多个核心主题，包括骨骼动画、粒子系统、阴影技术、物理模拟以及变形、刚体和纹理动画。这些章节深入讲解了如何利用HLSL提升3D图形的视觉效果和交互性。 1. **骨骼动画**：在12_骨骼动画部分，学习者将了解到如何为3D模型实现复杂的角色动画。骨骼动画通过将模型的几何体与虚拟骨骼关联，通过改变骨骼的位置和旋转来驱动模型的运动。HLSL在这里的角色是计算每个顶点在不同时间的最终位置，基于骨骼的变换矩阵。这一过程涉及骨骼权重分配、骨架蒙皮和插值算法，如Skeletal Interpolation（线性插值或更高级的样条插值）。 2. **粒子系统**：14_粒子章节主要关注创建动态的视觉效果，如火焰、烟雾、水滴等。粒子系统通过大量简单的个体（粒子）集合模拟复杂现象。HLSL被用来控制粒子的生命周期、发射、速度、颜色变化和交互，以实现逼真的视觉效果。通常，GPU并行处理大量粒子，大大提升了性能。 3. **阴影技术**：11_阴影章节深入探讨了阴影的生成和优化方法，如阴影贴图、PCF（Percentage-Closer Filtering）和VSM（Variance Shadow Maps）。HLSL在计算光照和阴影投射时起关键作用，使得场景中的物体显得更加立体和真实。 4. **物理模拟入门**：15_物理模拟入门章节涵盖了基础的物理概念，如重力、碰撞检测和响应。在游戏和互动应用中，物理模拟使对象的行为更符合现实世界。HLSL可以辅助GPU进行快速的碰撞检测和物理效果计算，如刚体动力学和软体模拟。 5. **变形、刚体和纹理动画**：13_这部分内容可能涉及到如何通过HLSL改变模型形状，实现表面扭曲、形变效果，以及刚体（不考虑变形的实体）和纹理动画。刚体模拟涉及到物体的移动和旋转，而纹理动画则可以通过时间改变纹理坐标来实现动画效果，比如动画纹理或滚动贴图。 以上五个主题展示了DirectX 3D HLSL在3D图形编程中的广泛应用。通过学习和实践这些实例，开发者能够掌握创建高级3D图形和交互式体验的关键技能。同时，这些技术也是游戏开发、虚拟现实和科学可视化等领域不可或缺的部分。

Konopka Signature VCL Controls for Delphi 11 下载 简介 本仓库提供支持Delphi 11的Konopka Signature VCL Controls（原Raize Components）7.0控件包的下载。该控件包是Raize Components的更新版本，现已更名为Konopka Signature VCL Controls，并针对Delphi 11进行了优化和修正。 资源描述 版本: 7.0 适用环境: Delphi 11 控件包名称: Konopka Signature VCL Controls（原Raize Components） 安装说明: 内附详细的安装指南，帮助您顺利完成安装。 修正内容: 原安装包中的错误已在本版本中得到修正。 编译环境: 已在Delphi 11下重新编译，确保兼容性。 测试环境: 已在Windows 10和Windows 11环境下成功测试安装。 使用说明 下载本仓库中的资源文件。 按照内附的安装说明进行安装。 在Delphi 11中使用Konopka Signature VCL Controls进行

**TensorFlow 与 cuDNN 简介** TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发，用于数据建模、训练和部署各种机器学习模型。它支持分布式计算，允许在多种硬件平台上高效运行，包括 CPU 和 GPU。 CuDNN (CUDA Deep Neural Network) 是 NVIDIA 开发的一个深度学习库，它为 GPU 加速的深度神经网络（DNN）提供了高效的库函数。CuDNN 提供了卷积、池化、激活、归一化、张量运算等关键操作的优化实现，极大地提升了在 GPU 上运行深度学习模型的速度。 **TensorFlow 与 cuDNN 的关系** TensorFlow 在执行 GPU 计算时，可以利用 cuDNN 来加速神经网络的计算过程。特别是在处理大规模图像识别、自然语言处理等需要大量计算的任务时，结合 CUDA 和 cuDNN 可以显著提高训练和推理的速度。 **CUDA 和 cuDNN 版本兼容性** CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够利用 GPU 进行高性能计算。对于 cuDNN，它需要与特定版本的 CUDA 相匹配才能正常工作。在这个案例中，提供的 cuDNN 版本是 8.1.1.33，而对应的 CUDA 版本是 11.2。 **安装与配置** 1. **下载 cuDNN**: 你需要从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN 8.1.1.33，并确保它是针对 CUDA 11.2 版本的。压缩包中的 `cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.1.33.zip` 文件应该包含了所有必要的库文件。 2. **解压与复制**: 解压缩下载的文件，将包含的头文件（`.h`）、库文件（`.dll` 和 `.lib`）和库库文件（`.cubin` 和 `.ptx`）复制到相应的系统目录。通常，这包括将头文件复制到 CUDA SDK 的 include 目录，库文件复制到 CUDA 的 lib 和 bin 目录。 3. **环境变量设置**: 更新系统的 PATH 环境变量，确保可执行文件（`.dll`）所在的目录被添加到路径中。 4. **配置 TensorFlow**: 在安装 TensorFlow 的环境中，配置 cuDNN 和 CUDA 的路径。如果使用的是 Python 环境（如 Anaconda 或 virtualenv），可以通过修改环境变量或者在代码中指定 cuDNN 和 CUDA 的路径来完成。 5. **验证安装**: 安装完成后，可以通过编写简单的 TensorFlow 程序并运行来验证 cuDNN 是否正确安装。例如，创建一个简单的卷积神经网络模型并进行训练，如果能正常运行且速度有所提升，说明安装成功。 **使用说明.txt** 这个压缩包可能还包含了一个名为 `使用说明.txt` 的文件，该文件提供了详细的安装和配置步骤，确保按照文件中的指导进行操作，避免因错误配置导致的问题。务必仔细阅读并遵循这些说明，以确保 cuDNN 和 TensorFlow 的正确集成。 正确安装和配置 cuDNN 8.1.1.33 与 CUDA 11.2 对于优化 TensorFlow 2.11.0 的性能至关重要。通过充分利用 GPU 的计算能力，你可以加速深度学习模型的训练过程，提高工作效率。