TwinCAT-2.0-从入门到精通， 内容详细适合新手刚想学习TwinCAT 的人看 。

matlab svr代码kaggle_表型 戴希扬@UMD CS 从基因型预测表型。 这是用于从基因型@UMD CMSC702 预测表型的 Kaggle 竞赛。 整个代码按原样提供。 要求 -Matlab -Libsvm/Libliner (for SVR) -DeepLearnToolbox (for NN regression) -vl_feat (for gmm) 建议的方法 团结 - logloss.m - dataloader.m - confusion_matrix.m - mynormalize.m - k_mer_feature.m - gmms_feature.m 特征选择 - feature_selection.m - fs_trian_test.m 降维 - dimension_reduct.m K-mer + 种群 + LASSO + NN/SVR - nfold_validation.m: Driver to run nfold cross validation on proporsed methods (SVR) - mytrain.m - mytest.m

软件加密技术从入门到精通 基本信息 作者： 史子荣 出版社：清华大学出版社 ISBN：9787302149606 上架时间：2007-5-17 出版日期：2007 年5月 开本：16开 页码：253 版次：1-1 所属分类：计算机 > 安全 > 加密与解密 计算机 > 软件工程及软件方法学 > 综合 编辑推荐 　 越来越多的软件被破解掉！为什么？软件开发者太相信成熟的加密算法，还是太相信加密工具，又或者没有分清注册码的明码比较和非明码比较？. 　　 本书详细介绍了对软件进行加密的各种方式和步骤，以实际应用为写作依据，引导开发者对软件进行最有效的防护。... 内容简介 书籍 计算机书籍 本书全面介绍软件加密保护的知识，全书从基本的软件加密基础开始，逐步深入地讲解软件加密的各种技术。全书介绍了注册表和文件的操作知识；讲述如何实现日期限制、次数限制、最后试用期限制、软件启动后的执行时间限制、nag窗口限制、各类破解工具的介绍和对工具的应用，以及如何实现对这些工具的反跟踪；介绍如何用硬件系列号、用户名作为加密依据进行注册认证，应用随机数方式进行注册认证，应用keyfile方式进行注册认证，以及如何制作相应的注册机；讲解了dll实现注册认证；web服务器方式的网络验证和本地服务器方式的网络验证技术；pe文件结构的知识。 本书是软件开发人员，特别是共享软件开发人员的重要参考书。

Scratch少儿编程从入门到精通案例视频版.pptx

mysql_master_slave.zip

使用SSC，可以快速地构建EtherCAT从站代码，保证从站协议栈与最新的EtherCAT协议相匹配，同时还可以生成从站设备描述文件，这是一份XML文件，需要放在TwinCAT安装路径下的目录下，在使用TwinCAT对设备进行组态时需要使用。是EtherCAT从站设计过程中很重要的一个文件，关于从站设备传输多少数据，是否启用分布式时钟，PHY（LAN9252）与MCU之间如何通信等等重要数据都在这个描述文件中定义。这份XML如果全靠手工编辑，工作量非常大，并且极易出错，有了SSC后，构建XML将非常简单。

使用Python从Investing.com提取财务数据 investpy是一个Python软件包，可从检索数据，该数据包最多可检索以下数据：39952股票，82221基金，11403 ETF，2029货币交叉，7797指数，688种债券，66种商品，250种证书和2812种加密货币。 investpy允许用户从Investing.com上建立索引的所有金融产品中下载最新数据和历史数据。 它包括来自世界各地，来自美国，法国，印度，西班牙，俄罗斯或德国等国家的数据。 由于investpy是免费的且没有限制，因此在涉及财务数据提取以停止依赖公共/私有API时，investpy寻求成为最完整的Python软件包之一。 这些是当前使investpy成为财务数据检索中最一致的软件包之一的一些功能。 如果您想支持该项目，则可以向开发人员购买咖啡。 有关更多信息，请访问： :hammer_and_wrench: 安装 要使此软件

对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

具有APB-BFM的DAC和ADC模型的UVM验证 这是一个小组项目。 具有APB BFM（总线功能模型）的UVM验证，已连接到两个只读DAC和两个只读ADC从器件。 该序列生成地址，并允许驱动程序告诉BFM选择哪个从站。 随后，四个监视器和记分板记录每个从站的测试结果。 top.sv顶部模块，包括测试，序列项，定序器和驱动程序 seq.svh序列 bfm_env.svh总线功能模型作为环境 intf.svh dac介面 adc_intf.svh adc接口 dac.sv给定的dac adc.sv给定的adc monitor1.svh DAC1监视器 monitor2_dac.svh DAC2监视器 monitor1_adc.svh ADC1监视器 monitor2_adc.svh ADC2监视器 记分板1.svh DAC1记分板 scoreboard2_dac.svh DAC2记分

1. 什么是OKR？ 1.1 OKR基本概念 OKR的全称为Objectives  and  Key  Results，即⽬标与关键成果法，是⼀种战略效率⼯具，能够帮助组织完整有效地思考、沟通、执⾏和迭代战略。O是定性的，表达“我们希望实现什么”；KR是“什么结果出现说明⽬标达成”，并通常为量化的，能够衡量我们向⽬标⾏进了多远。简⽽⾔之，O为⽅向，KR为标准。