类_插件361 共计52命令 命令举例 类_插件361.SetFakeActive窗口假激活 ("窗口句柄[整数型]", "方式[整数型]") 类_插件361.GetMousePointWindowS鼠标指向ex ("过滤条件[整数型]") 类_插件361.FindChildWindowZOrderZ序找子窗口 ("父窗口句柄[整数型]", "窗口句柄[变体型]", "窗口Z序[整数型]", "过滤条件[整数型]") 类_插件361.EnumWindowT符合条件所有顶层窗口 ("窗口标题[文本型]", "窗口类名[文本型]", "进程名或进程ID[文本型]", "窗口图标数据[文本型]", "过滤条件[整数型]") 类_插件361.HighlightWindowEx突出显示窗口 ("窗口句柄[整数型]", "线条宽度[整数型]", "边框颜色[文本型]", "填充颜色[文本型]", "不透明度[整数型]", "样式[整数型]")

在Ubuntu下开发C++，将Vim打造成弱化版的IDE。各种插件已打包，可实现离线安装，解压即用，具体看csdn内文章的使用说明。代码跳转功能需配合ctags工具，Ubuntu默认自带包，可直接通过apt安装。

MMKV for Android 是微信开发的一款高效、小巧的移动端键值存储框架。 适用于 Android、iOS、macOS、Windows 和 POSIX。 高效的。 MMKV 使用 mmap 来保持内存与文件同步，使用 protobuf 对值进行编码/解码，充分利用 Android 实现最佳性能。 MMKV 支持进程间并发读写访问。 易于使用。 您可以随时使用 MMKV。 所有更改都会立即保存，无需同步，无需应用调用。 MMKV 包含进程锁、编码/解码助手和 mmap 逻辑等等。 真的很整齐MMKV 为每个架构在 App 大小上增加了大约 50K，在压缩 (apk) 时要少得多。 MMKV 是在 BSD 3-Clause 许可下发布的。 从 v1.2.8 开始，MMKV 已经迁移到 Maven Central。 旧版本 (<= v1.2.7) 在 JCenter 上仍然可用。

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Llama3本地部署与高效微调入门_llama3 8b 微调

期翼流服务器（ smart_rtmpd ），是一款用于直播，录播性能卓越的服务器。如果您不理解，可以理解为和 nginx-rtmp, srs ，功能类似，但是性能比 nginx-rtmp 高很多，甚至比 srs 还要高的直播（录播）服务器，特点是跨平台，无任何依赖，性能卓越，部署和维护十分方便，解压既能运行

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VS2013 C#.Net开发 C#利用SqlLdr 数据批量导入Oracle程序源码，高效可达万行/秒。 1.可多表同时执行 2.可视导入信息反馈，可查看错误数据及导入日志。 3.内含 批处理 执行方法 及 导入 ldr Demo文件。 4.内含导数据时不触发触发器方案。 效果可查看：https://blog.csdn.net/rrrgy236116/article/details/90903143

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

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