含有：Anaconda 安装方式资源、Anaconda 常⻅问题、Pycharm 安装方式资源等。 Anaconda 作为 Python 的一个集成管理工具，它把 Python 做相关数据计算与分析所需 要的包都集成在了一起，我们只需要安装 Anaconda 就行了。 Anaconda 是一个打包的集合，里面包含了 120 多个数据科学相关的开源包，在数据可 视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和 人工智能领域。 另外，安装它后就默认安装了 Python、IPython、Jupyter Notebook 和集成开发环境 Spyder 等等。总之一句话，安装 Anaconda 让我们省去了大量下载模块包的时间，更加方 便。

QT C++ 集成百度智能云OCR文字识别功能源码示例：涵盖多种识别场景与编译环境配置,QT C++集成百度智能云OCR文字识别功能：多场景源码示例与应用教程,QT C++ 百度智能云 OCR文字识别综合示例，源码 示例1.0集成多个使用场景，标准OCR、高精度OCR、身份证、银行卡、机动车行驶证、驾驶证、增值税发票、定额发票。 在百度AI开放平台创建OCR文字识别应用，获取API key和Secret key，写入exe即可在线使用。 程序源码+现成应用，拿到手可以直接使用，有详细的使用教程。 源码支持mingw和msvc编译，无乱码。 ,QT; C++; 百度智能云; OCR文字识别; 示例; 源码; 集成多个使用场景; API key; Secret key; 在线使用; 程序源码; mingw编译; msvc编译; 详细使用教程。,百度智能云OCR文字识别QT C++综合示例：多场景源码集成与应用教程

CSDN博客《在MATLAB中手动安装MinGW64详细教程》中的附件configuremingw.p文件 博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_40872480/article/details/128515010?sharetype=blogdetail&sharerId=128515010&sharerefer=PC&sharesource=weixin_40872480&spm=1011.2480.3001.8118

1、资源包含JDK11安装包。 2、资源包含JDK11安装于环境配置的教程，超详细，值得收藏哦。 3、欢迎下载使用，jdk。 这里说明，这是一个jdk安装包哦。JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11、JDK11。

VScode安装包（含C/C++环境配置文件）

(1)\1.课件；目录中文件数:2个 ├─2-课程内容讲解.bmpr (2)\2.资料；目录中文件数:6个 ├─elasticsearch-7.8.0-linux-x86_64.tar.gz ├─elasticsearch-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip ├─elasticsearch-head-chrome-plugin.rar ├─kibana-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─Postman-win64-8.0.6-Setup.exe (3)\3.代码；目录中文件数:2个 ├─es-test.zip ├─es集成.zip (4)\4.视频；目录中文件数:62个 ├─001 - Elasticsearch - 开篇.mp4 ├─002 - Elasticsearch - 技术选型.mp4 ├─003 - Elasticsearch - 教学大纲.mp4 ├─004 - Elasticsearch - 入门 - 环境准备.mp4 ├─005 - Elasticsearch

Windows+YOLOV8环境配置

yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。

c#引入gdal进行开发，有关环境配置的需求。Gdal.AllRegister() 产生的"OSGeo.GDAL.GdalPINVOKE"异常报错信息的解决方法。压缩包中有具体的代码和数据。

win7(64位)_apache+php+mysql环境配置，包含apache与php的程序安装包(由于mysql的程序安装包过大，没有放进去，可以自行去官网下载最新版本)。