Highlight Plus 为场景中的所有对象都添加了轮廓、发光、 覆盖及其他特效。 ** 视觉特征 ** - 轮廓颜色、α 和宽度 - 外部发光颜色、宽度、α、动画速度、抖动、多色彩 - 内部发光颜色、宽度和强度 - 覆盖颜色、α 和动画速度 - 透视特效强度、着色颜色和 α被遮挡的对象保持正确的深度。外加其他着色边界选项。 - 目标特效，带有可自定义的过渡、动画、纹理和颜色。也与蒙皮网格兼容。除了将目标突出，你现在还可以利用这一新功能处理任何数量的地点。 - 击中/闪光特效，具有自定义的颜色、强度和淡出持续时间 HP 在设计时考虑到了平台兼容性和性能。 ** 平台兼容性 ** 内置/标准管线 (Unity 2018.4+) - 与 Mac、Windows、Android、iOS、WebGL 兼容 - 兼容 VR - 移动端速度极快

【原 书 名】 Advanced Windows (3rd Ed) 【原出版社】 Microsoft Press 【作 者】（美）Jeffrey Richter 【译 者】 王书洪[同译者作品] 刘光明 【内容简介】 本书以详尽资料和大量的范例深入讨论了有关32位Windows编程的高级问题，包括进程和线程的管理、Win 32的内存管理、消息处理、动态链接库、文件系统和设备输入输出、结构化异常处理、Unicode等，并重点讨论了Windows 95和Windows NT在实现上的不同之处，其中包含了大量的编程技巧。 本书可供高等院校计算机专业的师生和广大的计算机编程人员使用。 【人物简介】 Jeffrey RichterJeffrey Richter是一位在全球享有盛誉的技术作家，尤其在Windows/.NET领域有着杰出的贡献。他的第一本Windows著作Windows 3: A Developer's Guide大获好评，从而声名远扬。之后，他又推出了经典著作《Windows 高级编程指南》和《Windows核心编程》。如今这两本书早已成为Windows程序设计领域的颠峰之作，培育了几代软件开发设计人员。他的每一本新作问世，我们都有理由相信这是一本巨著，我们想要的一切尽在其中。Jeffery 是Wintellect公司的创始人之一，也是MSDN杂志.NET专栏的特邀编辑。现在他正领导开发该公司的.NET程序设计课程，向大众推广.NET技术。因为他自1999年开始就参与了微软.NET框架开发组的咨询工作，与这些一线人员一起经历了.NET的孕育与诞生，所以他对.NET思想的领悟、对.NET的细节熟稔，是其他任何作家难以企及的。他是.NET著作领域中当之无愧的一面旗帜。

Simulink Desktop（Windows）的示例简单EtherCAT Master驱动程序块SFunctions通过使用EtherCAT从设备传输32字节的输入和输出PDO数据，展示了简单开放EtherCAT Master（SOEM）库的基本用法。 示例模型将在 Windows 桌面上以正常或加速器模式运行。 第一个示例模型使用自制的实时执行 Sfunction 模块，其中基于从属分布式时钟同步采样时间。 第二个示例模型使用Simulink Desktop Real-Time Toolbox的实时执行块，该块更准确，更可靠，但不与从属分布式时钟同步。 请注意，不支持外部模式。 两个示例模型都经过测试，可以使用在 Raspberry Pi 上运行的 Hilscher NXHAT52-RTE 从设备传输/接收 32 字节的 PDO 数据。

下载目标视频 (* .m4s)，例如来自 Vimeo 和其他人的视频，加入这些片段并将它们转换为 .mp4 文件 控制您一次要下载的片段数量。 开源，在“Embarcadero Delphi Xe 3”中开发

Unity3D使用System.Windows.Forms.dll-附件资源

windows下安装ZLMediaKit服务,该文件是已经使用cmake和vs2017编译完成的免安装免编译的压缩包,下载完成只需修改配置文件,双击exe文件即可运行!!!!!

python-3.9.9 windows 32位安装包

XMLStarlet 是一种开放源码的 XML 工具箱，可以在 UNIX®、Mac OS® X 或 Microsoft® Windows® 命令行中使用。XMLStarlet 可以验证 XML、格式化 XML、选择其中的一部分、用 XSLT 进行转换甚至编辑。这意味着，不需要使用 Perl 或 Java® 之类的编程语言编写任何自定义的代码，就可以在 shell 脚本中加入 XML 工具。

MSChart微软实例（web sample&& windows sample） MSChart微软实例（web sample&& windows sample）

1、安装cuda9.0 + cuDNN7.1 2、下载tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl至桌面 3、打开anaconda prompt：cd Desktop 转到桌面后：pip install tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 4、进行安装，自动下载其他相关项 更多tensorflow版本可供下载