前提是在渲染公用窗框下的自动保存文件设置好，script 渲染后勾选此下载的脚本文件，在script编辑器里设置好您的发送邮箱名字(建议163)，发送邮箱密码，和接收邮箱名字。 目前国内下载的所谓渲染关机版本很多情况不灵，没有我这个自己写的好使。为加班的设计师解放一些自由时间，比如公司电脑在渲染图，完成后自动发送到您邮箱，就可以家里p图了，,,脚本里的 --doscommand "shutdown -s -f -t 400" 也可以用max script编辑器把这句话前头的--去掉，就可以发邮件后400秒自动关机了，****版权申明:室内设计长沙谢工 自由豚设计工作室。*****

用汇编语言编写的简单的打字计时练习程序。

并行Barnes-Hut N体仿真 该代码集遵循许多人（沃伦，萨尔蒙，辛格，霍尔特，巴恩斯，小屋，奥尔萨斯）的思想，以实现重力N体的巴恩斯小屋（八叉树）模拟。 该代码适用于共享内存的多核/多处理器。 还开发了OpenGLv3.3渲染器以观察仿真进度。 加速度/力是通过重力来计算的。 集成方案是一个简单的跨越式方案。 使用软化因子计算直接和间接交互，以避免亲密接触。 对于间接相互作用（粒子-细胞相互作用），多极扩展用于包含单极和四极项。 代码组织 大部分代码都是用C语言编写的，并带有一些C ++来将它们粘合在一起并用于C ++ 11线程。 有3个主要模块： N体代码（在src中） 用于可视化的OpenGL代码（在src / ogl中） 并行实用程序（在src / parallel中） N主体代码主要组织如下： NBodyConfig：编译定义，模拟元参数。 NBodyFor

港口管理局 概述 Port Authority是一种方便的系统和注重安全性的工具，是一种非常快速的端口扫描程序。 端口管理中心还允许您快速发现网络上的主机，并显示有关设备和其他主机的有用网络信息。 市场上最快的具有主机发现功能的端口扫描程序之一！ 主机发现通常在不到5秒的时间内执行。 如果您要扫描的设备丢弃数据包，则扫描大约1000个端口大约需要10秒钟。 如果您要扫描的设备拒绝数据包，则扫描所有65,535个端口所需的时间不到30秒！ 港口管理局没有广告，也永远不会有广告。 它只需要与您的网络进行交互，因此需要非常有限的权限。 内部设计旨在利用当今具有多个内核的现代电话/平板电脑来确保您能够尽快扫描网络。 特征 线程多，不再等待一次结果 局域网主机发现 公共IP发现 MAC地址供应商检测 LAN / WAN主机TCP端口扫描 自定义端口范围扫描 向浏览器打开发现的HTTP（S）服务

狮身人面像4 Sphinx4是纯Java语音识别库。 它提供了一个快速简便的API，借助CMUSphinx声学模型将语音记录转换为文本。 它可以在服务器和桌面应用程序中使用。 除了语音识别之外，Sphinx4还有助于识别说话者，改编模型，将现有转录与音频对齐以进行时间戳记等。 演示sphinx4源代码中包含许多示例演示，以使您了解如何运行sphinx4。 您可以从sphinx4-samples jar运行它们： 转录器-演示如何转录文件对话框-演示如何与用户引导对话框SpeakerID-扬声器识别Aligner-音频到转录时间戳的演示

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草莓病害数据集，2类1565张RGB图像。

基于ssm框架实现的简单社区平台 本项目基于ssm框架实现的社区论坛网站，一定程度上参考了百度贴吧，采用实现的发帖、评论功能。本项目前端基于UI框架，对页面做了移动端的适配。本项目暂无后台管理系统。 项目环境 jdk：1.8 maven：3.6 数据库环境：MySQL8 + c3p0连接池 集成开发环境：Idea 2019 web容器：Tomcat 9 起步 首先，我们需要使用maven搭建ssm框架环境。 关于搭建ssm框架环境请参考我的博客： ，以及我的另一个项目 项目结构 ├── README.md ├── pom.xml └── src └── main ├── java │ └── com │ └── jsj │ ├── bean -- JavaBean实体类

全国医院数据，看了下，还挺全。可以分省进行筛选。带有城市链接和区域医院数量。可作为参考。细分到省市区县。

AL-DIC 是一种快速、并行计算的 DIC 算法，它结合了 Local Subset DIC（快速，并行计算）和基于 FE 的 Global DIC（保证运动学兼容性）的优点。 有关完整详细信息并使用此代码，请引用我们的论文： Yang J.和Bhattacharya，K.Exp.Mech。 （2019）59：187。 https://doi.org/10.1007/s11340-018-00457-0 。 或在以下位置索取全文： https://www.researchgate.net/publication/329456141_Augmented_Lagrangian_Digital_Image_Correlation 代码手册位于： https://www.researchgate.net/publication/344796296_Augmented_Lagrangian_