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EcoEnchants的源代码，一个高级的水龙头插件。 执照 单击此处阅读。 不允许分发插件的编译版本。

包含WiFi、Bluetooth、GPRF、LTE、TD-SCDMA、WCDMA、CDMA2000、GSM、1xEV-DO等测试的操作及编程（例：CONFigure:BLUetooth:SIGN:AUDio:PRFRole ）指令帮助文档，打开Default.chm可在目录中展示所有测试项目的链接。

SM2签名创建和验证 提供了SM2签名创建和验证的实现。 编译和链接时需要OpenSSL 1.1.1或更高版本的头文件和库文件。 OpenSSL网站是： : SM2是基于椭圆曲线的密码算法。 它在以下中国标准中定义： GB / T32918.1-2016， GB / T32918.2-2016， GB / T32918.3-2016， GB / T32918.4-2016， GM / T 0003-2012。 OpenSSL 1.1.1支持SM2签名创建和验证。 在源代码包中，“ / crypto / sm2 / sm2_sign.c”是一个很好的示例。 数字签名的创建和验证被封装在称为EVP的抽象级别中。 在某些情况下，使用EVP接口计算SM2签名并验证它有点不便。 此处给出了绕过调用OpenSSL EVP接口的实现。

Unity5及其更高版本操作sqlite3数据库关于Android版本、Windows版本源码项目，包含通用的Sqlite数据的通用操作类，及其DoTweenPro插件、Highlight高亮插件，各种加密、摄像机控制等功能脚本。

使用西门子S7-300PLC硬件，开发软件是STEP7V5.4或更高版本打开。

在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库： Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库： Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型（“ model