花了N久时间在win10_x64下编译的hadoop2.7.1版本的hadoop.dll和winutils.exe，ECLIPSE下集成开发使用，供大家下载。(里面两个压缩包，其中一个是winutils-master 从github弄下来参考用的)

数据窗口数据源来自两个或两个以上的表，相当于多个表连接建立的一个视图，对于这种数据窗口，PB默认是不能修改的。当然我们可以通过设置它的Update 属性，数据窗口的Update Properties用来设置数据窗口是否可Update、可Update的表、可Update列等，但不能同时设置两个表可更新；所以当修改它的数据项时，我们不能简单地用dw_1.update()来更新table，我们可以在程序中设置数据窗口可更新的一个表A（及其可更新列），其他表为不可更新，更新完表A后，再设置另一表B为可更新，表A设置为不可更新，依次类推。

标题中的“cef3.2623 dll、lib、pdb、头文件”指的是CEF（Chromium Embedded Framework）的特定版本3.2623的组件，这是一个开源框架，用于在应用程序中嵌入Chromium浏览器引擎。DLL是动态链接库文件，它们包含可由多个程序共享的函数和资源。LIB文件是静态库文件，包含了编译时链接到目标代码的函数和变量。PDB（Program Database）文件是调试信息文件，用于开发阶段帮助调试程序。头文件（通常以.h结尾）则包含了函数声明和宏定义，供程序员在编写源代码时引用。 CEF是基于Google Chrome的开源浏览器渲染引擎，它允许开发者将Web技术集成到桌面应用中，实现复杂的用户界面和交互功能。这个压缩包提供了不同配置的文件：Release版本通常用于优化性能，适用于生产环境；Debug版本包含更多的调试信息，适合开发和调试过程。"x64"和"windows32"分别代表64位和32位的系统版本，确保了在不同架构上的兼容性。 标签中的"Cef"和"Cef3"是CEF的缩写，表明这是CEF框架的一个版本，而"Chromium"是指其基础的浏览器引擎。"windows"表示这些文件是为Windows操作系统设计的。"mp3-mp4"可能意味着CEF可以支持处理音频和视频格式，如MP3和MP4，这对于构建多媒体应用尤其重要。 压缩包内的文件名列表揭示了不同类型的符号文件和平台特定的版本。例如，“debug_symbols.zip”包含了调试符号，而“release_symbols.zip”则包含发布版本的符号。"gb90a3be"可能是一个特定的版本或构建标识符，用于区分不同的CEF构建。"windows64"和"windows32"再次强调了这些是针对64位和32位Windows系统的。 这个压缩包提供了一个完整的CEF 3.2623版本，包括了用于不同构建和调试环境的必要文件，适用于开发跨平台的桌面应用，特别是那些需要处理多媒体内容的应用。开发者可以根据自己的需求选择相应的版本进行集成和调试。

**DLL（动态链接库）详解** DLL（Dynamic Link Library）是Windows操作系统中的一种共享库机制，它包含可由多个程序同时使用的代码和数据。DLL文件是Windows系统中的一个重要组成部分，它们能够提供函数调用、资源管理和共享服务等功能。在本案例中，"bass.dll" 是一个特定的DLL文件，可能与音频处理或音乐播放有关，因为"BASS"通常代表低音或音频基础支持系统。 **bass.dll的作用** `bass.dll` 文件可能是一个音频处理库，用于处理音乐播放、音频流、效果应用等任务。它可能被多种音乐播放软件或游戏所依赖，以便实现高质量的音频播放功能。当系统提示“无法启动此程序，因为计算机中丢失bass.dll”时，意味着依赖于该DLL文件的某个应用程序无法正常运行，因为它找不到必需的库文件。 **解决“丢失bass.dll”问题的方法** 1. **重新安装程序**：你可以尝试重新安装引发错误的程序，因为这可能会自动修复缺失的`bass.dll`文件。 2. **手动替换**：从可靠的来源下载对应版本的`bass.dll`文件，并将其放在系统目录（如`C:\Windows\System32`）或程序的安装目录下。注意，确保下载的文件与你的操作系统架构（32位或64位）相匹配。 3. **注册DLL**：有时，仅仅将文件复制到正确位置还不够，还需要在命令提示符下运行`regsvr32 bass.dll`来注册该文件。但是，请谨慎操作，因为错误的注册可能导致其他问题。 4. **系统还原**：如果上述方法无效，可以考虑执行系统还原到问题发生前的状态。 5. **使用DLL修复工具**：市面上有一些专门的DLL修复工具，它们可以帮助查找并修复缺失或损坏的DLL文件。 6. **检查病毒**：丢失DLL文件也可能是因为病毒感染，运行反病毒扫描以排除这个可能性。 **多版本的bass.dll** 压缩包中包含18个不同版本的`bass.dll`，这可能是因为不同的应用程序或系统环境可能需要特定版本的库文件。选择正确的版本至关重要，因为不同版本可能包含不同的功能、修复或优化，与特定的应用程序兼容性最佳。在替换或注册DLL时，应确保选择与程序或系统相匹配的版本，否则可能会导致新的问题。 理解和处理DLL问题需要对Windows系统和软件依赖有深入的了解。在遇到“丢失bass.dll”这样的问题时，应当按照正确的步骤进行诊断和修复，以确保系统的稳定运行。同时，保持软件和系统更新，避免从不可信源下载文件，也是预防此类问题的关键。

斑马打印机ZPL指令是专为斑马品牌的热敏打印机设计的一种编程语言，用于创建标签、条形码、二维码和其他图形。在这个“斑马打印机ZPL指令可识别的文字条码Demo”项目中，我们看到一个利用Fnthex32.dll库进行测试的小型应用程序，它能够将普通文字和条形码数据转换成斑马打印机可以理解和执行的ZPL代码。 让我们深入了解一下Fnthex32.dll。这是一个动态链接库，通常由开发人员用来在他们的程序中实现特定的功能，比如与硬件设备（如斑马打印机）进行通信。在这个特定的案例中，Fnthex32.dll可能包含了将ASCII文本和条形码数据转换为ZPL指令的函数。这个库的使用使得开发者无需深入了解ZPL语法，即可轻松地生成适用于斑马打印机的打印指令。 斑马打印机的ZPL语言是基于行的文本格式，由一系列命令组成，这些命令可以控制打印机的行为，如设置字体、尺寸、颜色，以及创建条形码和二维码。例如，`^FO`命令用于设置打印位置，`^A`命令定义字体样式和大小，而`^BC`命令则用于创建条形码，包括设置类型、宽度、高度等参数。 在这个Demo中，用户可能能够输入文字和条形码信息，程序会使用Fnthex32.dll中的函数将这些信息转化为ZPL代码。然后，这个ZPL代码可以通过串口、网络或者USB接口发送到斑马打印机，打印机解析这些指令并打印出相应的标签。 WindowsFormsApp1可能是这个项目的源代码文件，很可能是一个使用C#或VB.NET编写的Windows桌面应用程序。开发者可能通过UI界面让用户输入文字和条形码设置，然后在后台调用Fnthex32.dll进行转换工作，并可能提供预览功能，以便用户确认打印效果。 这个Demo对于那些需要自定义标签和条形码打印，但又不熟悉ZPL语法的用户非常有用。通过这个工具，他们可以快速、直观地创建和编辑打印任务，大大提高了工作效率。同时，这也为其他开发者提供了一个很好的参考实例，展示了如何在实际项目中集成Fnthex32.dll来处理斑马打印机的ZPL指令。

什么 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow或ONNX训练的模型进行图像分类和对象检测的示例。 它使用-请注意，梭子鱼仍处于开发预览阶段，并且经常更改。 在我的更多详细信息。 分类结果： 检测结果： 如果您正在寻找类似的示例，但使用TensorflowSharp插件而不是梭子鱼，请参阅我 。 怎么样 您需要Unity 2019.3或更高版本。 2019.2.x版本似乎在WebCamTexture和Vulkan中存在一个错误，导致内存泄漏。 在Unity中打开项目。 从Window -> Package Maanger安装Barracuda 0.4.0-preview

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现猎食者优化算法（HPO）进行时间序列预测模型的项目。项目背景强调了时间序列数据在多领域的重要性及其预测挑战，指出HPO算法在优化问题中的优势。项目目标在于利用HPO优化时间序列预测模型，提高预测精度、计算效率、模型稳定性和鲁棒性，扩大应用领域的适应性。项目挑战包括处理时间序列数据的复杂性、HPO算法参数设置、计算成本及评估标准多样性。项目创新点在于HPO算法的创新应用、结合传统时间序列模型与HPO算法、高效的计算优化策略和多元化的模型评估。应用领域涵盖金融市场预测、能源管理、气象预测、健康医疗和交通运输管理。项目模型架构包括数据处理、时间序列建模、HPO优化、模型预测和评估与可视化五个模块，并提供了模型描述及代码示例。; 适合人群：对时间序列预测和优化算法有一定了解的研究人员、工程师及数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于需要提高时间序列预测精度和效率的场景；②适用于优化传统时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）的参数；③适用于探索HPO算法在不同领域的应用潜力。; 其他说明：本项目通过MATLAB实现了HPO算法优化时间序列预测模型，不仅展示了算法的具体实现过程，还提供了详细的代码示例和模型架构，帮助读者更好地理解和应用该技术。

### Python3.6 使用 PyCryptodome 实现 AES 加密详解 #### 一、引言 随着网络安全意识的提升，数据加密技术变得越来越重要。在众多加密算法中，**高级加密标准 (Advanced Encryption Standard, AES)** 是一种广泛使用的对称加密算法。本文将详细介绍如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密。 #### 二、背景与需求分析 在实际应用中，很多场景都需要对敏感信息进行加密处理，例如数据库连接配置文件中的用户名和密码。这些信息如果以明文形式存在，则容易遭受攻击。因此，有必要采用一种高效且安全的加密手段来保护这些数据。本文以 Python3.6 版本为例，演示如何利用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密功能。 #### 三、PyCryptodome 库简介 **PyCryptodome** 是一个强大的 Python 加密库，它提供了大量的加密算法支持，包括 AES、RSA、SHA-256 等。相比之前的 PyCrypto 库，PyCryptodome 更加稳定，并且得到了持续维护。 #### 四、安装 PyCryptodome 由于 PyCrypto 已经不再维护，推荐使用其分支 PyCryptodome。安装方法非常简单，可以通过 pip 命令直接安装： ```bash pip install pycryptodome ``` #### 五、AES 加密原理 AES 加密是一种对称加密算法，意味着加密和解密使用相同的密钥。AES 支持多种密钥长度，最常见的是 128 位、192 位和 256 位。在 PyCryptodome 中，AES 密钥和待加密数据都需要符合一定的长度要求，通常为 16 的倍数。 #### 六、代码实现 下面是一个简单的 AES 加密示例： ```python from Crypto.Cipher import AES import base64 # 定义密钥和偏移量 KEY = "abcdefgh" IV = "12345678" # 补全密钥和数据长度至 16 字节 def pad(data): while len(data) % 16 != 0: data += b' ' return data # 创建 AES 对象 cipher = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) # 待加密数据 plaintext = "woshijiamineirong" # 加密过程 ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext.encode())) print("Encrypted:", base64.b64encode(ciphertext).decode()) # 解密过程 cipher_dec = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) decrypted = cipher_dec.decrypt(ciphertext) print("Decrypted:", decrypted.decode().strip()) ``` #### 七、关键步骤解析 1. **定义密钥和偏移量**：`KEY` 和 `IV` 分别用于加密和解密。 2. **补全数据长度**：使用 `pad` 函数确保密钥和待加密数据的长度能够被 16 整除。 3. **创建 AES 对象**：通过 `AES.new` 方法初始化 AES 对象，指定加密模式为 CBC 模式。 4. **加密和解密**：分别调用 `encrypt` 和 `decrypt` 方法完成数据的加密和解密操作。 5. **Base64 编码**：为了方便传输，可以将加密后的数据转换为 Base64 编码。 #### 八、常见问题解答 - **为什么加密后得到的是字节类型？** - 加密结果通常为字节串，这是因为加密算法处理的是二进制数据。 - **如何将加密结果存储或传输？** - 可以使用 Base64 编码将字节串转换为 ASCII 字符串，便于在网络中传输。 - **如何选择加密模式？** - CBC 模式是最常用的模式之一，它提供了更好的安全性，尤其是在处理连续的数据流时。 - **如何确保密钥的安全性？** - 密钥应妥善保管，避免硬编码在代码中。可以考虑使用环境变量或密钥管理系统来管理密钥。 #### 九、总结 本文详细介绍了如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库实现 AES 加密，并通过示例代码展示了整个加密和解密的过程。AES 加密作为一项重要的数据保护措施，在实际开发中具有广泛的应用价值。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握 AES 加密技术。

c#项目用visual studio2013（debug是加载x86的dll，release加载的是x64的dll）在项目属性里修改编译环境 win32dll项目用visual studio2015，代码有宏定义还有注释，很全面

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）与卷积神经网络（CNN）结合，以优化卷积神经网络的权重和结构，从而提高多输入单输出回归预测任务的准确性。项目通过WOA优化CNN模型中的权重参数，解决传统训练方法易陷入局部最优解的问题，适用于光伏功率预测、房价预测、天气预报等领域。文章详细描述了项目背景、目标、挑战、创新点及其应用领域，并提供了模型架构和部分代码示例，包括数据预处理、WOA优化、CNN模型构建、模型训练与评估等环节。; 适合人群：对机器学习、深度学习有一定了解的研究人员和工程师，特别是关注优化算法与深度学习结合的应用开发人员。; 使用场景及目标：①解决高维复杂输入特征的多输入单输出回归预测任务；②通过WOA优化CNN的超参数和权重，提高模型的泛化能力和预测准确性；③应用于光伏功率预测、股票价格预测、房价预测、环境污染预测、医疗数据分析、智能交通系统、天气预测和能源需求预测等多个领域。; 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者先理解WOA和CNN的基本原理，再逐步深入到具体的模型设计和优化过程。同时，结合提供的代码示例进行实践操作，有助于更好地掌握相关技术和方法。