FastBee开源物联网平台，简单易用，可用于搭建物联网平台以及二次开发和学习。适用于智能家居、智慧_FastBee

在本项目中，我们关注的是使用DELPHI开发的安卓应用程序，特别是一个集成二维码和条码扫描功能的应用。这个应用是基于D12.1版本的DELPHI和ZXing库构建的，允许用户直接通过摄像头扫码，也可以选择已有的图片进行识别。以下是关于这个项目的一些关键知识点和详细说明： 1. **DELPHI for Android**: DELPHI是Embarcadero公司推出的一种强大的RAD（快速应用开发）工具，支持跨平台开发，包括Android平台。D12.1是其中的一个版本，提供了对最新Android API的支持，使得开发者可以使用面向对象的 Pascal 语言创建原生的Android应用。 2. **ZXing (Zebra Crossing)**: ZXing是一个开源的、多平台的条码解码库，广泛用于各种二维码和条形码的读取。在这个项目中，ZXing被用作核心的扫描引擎，处理图像解析和解码任务，确保了扫描的准确性和效率。 3. **AndroidManifest.template.xml**: 这是Android应用程序的基础配置文件，定义了应用的基本属性、所需权限、活动、服务等。在本项目中，它可能包含了扫描所需的相机访问权限和其他必要的配置。 4. **uAudioManager.pas**: 这个文件可能是音频管理器的组件或类，用于处理应用中的音频操作，尽管在描述中没有明确提到音频功能，但考虑到扫码应用可能需要声音反馈，这个文件可能是为了提供某种音频相关的服务。 5. **uScanForm.pas和uScanForm.fmx**: 这两个文件分别代表扫描界面的逻辑代码和设计布局。`.pas`文件通常包含Delphi的Pascal源代码，`.fmx`文件则存储了用户界面的设计，包括控件的位置、大小和属性等。 6. **ZXingScanDemo.dproj**: 这是DELPHI项目的工程文件，包含了项目的配置信息，如编译设置、依赖项和目标平台等。 7. **ZXingScanDemo.deployproj**: 这是部署项目文件，用于指导应用的打包和部署过程，确保所有必要的资源和依赖项都能正确地与应用一起安装到设备上。 8. **ZXingScanDemo.res**: 这可能包含了应用的资源文件，如图标、字符串、颜色等，这些资源会被编译进最终的APK文件。 9. **ZXingScanDemo.dproj.local** 和 **ZxingScanDemo.dpr**: `.dproj.local`文件通常用于存储本地或特定环境的项目设置，而`.dpr`文件是项目的主程序文件，包含了应用程序的启动点和主要代码。 这个项目展示了如何在DELPHI中利用ZXing库开发一个具有扫描二维码和条码功能的Android应用。开发者可以参考此项目来学习如何集成扫描功能，同时理解如何在DELPHI环境中配置和管理Android项目。这个应用的优点在于其简洁性，无需额外的SDK，直接编译即可运行，对于初学者和经验丰富的开发者都是一个有价值的示例。

本篇文章主要介绍了linux: centos设置ip以及连接外网的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

在本项目中，"kaggle泰坦尼克号python的所有实验代码以及实验报告"是一个针对著名数据科学竞赛——Kaggle的泰坦尼克号生存预测挑战的完整学习资源。这个项目包含了使用Python编程语言进行数据分析、特征工程和机器学习模型构建的全过程。以下是基于这个主题的详细知识点讲解： 1. **Python基础**：Python是数据科学中广泛使用的编程语言，它的语法简洁，易于学习。在泰坦尼克号项目中，Python用于读取、清洗、处理和分析数据。 2. **Pandas库**：Pandas是Python的一个重要数据处理库，用于数据清洗、整理和分析。在这里，它被用来加载CSV数据，进行数据类型转换，缺失值处理，以及数据子集的筛选。 3. **NumPy**：NumPy提供了高效的多维数组操作，对于计算和统计分析非常有用。在泰坦尼克号项目中，可能用于计算统计量，如平均值、中位数等。 4. **Matplotlib和Seaborn**：这两个库用于数据可视化，帮助理解数据分布和模型结果。例如，它们可以用于绘制乘客年龄、性别、票价等特征的直方图，以及生存率与这些特征的关系图。 5. **Scikit-learn**：这是Python中的机器学习库，包含多种监督和无监督学习算法。在这个项目中，可能会用到Logistic Regression、Decision Trees、Random Forest、Support Vector Machines等算法来预测乘客的生存情况。 6. **特征工程**：这是数据分析的关键步骤，包括创建新特征（如家庭成员数量、票价等级等）、编码类别变量（如性别、船舱等级）以及处理缺失值。 7. **模型训练与评估**：使用训练集对模型进行拟合，然后使用验证集或交叉验证来评估模型性能。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线。 8. **模型调优**：通过调整模型参数（如决策树的深度、随机森林的树的数量）来提高模型的预测能力。此外，也可能使用网格搜索、随机搜索等方法进行参数优化。 9. **Ensemble Learning**：可能采用集成学习方法，如Bagging、Boosting，将多个模型的预测结果组合起来，以提高最终预测的准确性。 10. **实验报告**：实验报告会详细记录整个分析过程，包括数据介绍、问题定义、方法选择、模型构建、结果解释和未来改进的方向。它可以帮助读者理解分析思路，评估研究的可靠性和有效性。 通过这个项目，初学者不仅可以学习到数据科学的基本流程，还能深入理解如何在实际问题中应用Python和机器学习技术。同时，这也是一个提升数据可视化、问题解决能力和项目管理技巧的好机会。

在安卓操作系统中，语音控制和语音识别功能已经成为智能手机体验的重要组成部分。这个压缩包提供的是针对安卓设备的导航语音和语音控制解决方案，特别是为驾驶员设计，旨在提升行车安全和操作便利性。以下是关于这个主题的详细知识讲解： 1. **安卓语音控制**： 安卓系统内置了Google Assistant，它支持语音命令，可以执行如打开应用、发送短信、导航、播放音乐等各种任务。用户只需说出“嘿，谷歌”或“OK，谷歌”来唤醒助手，然后发出指令。此外，第三方应用如“小爱同学”和“Siri”也为用户提供额外的语音控制选项。 2. **安卓声控**： 安卓声控技术基于自然语言处理和机器学习，使得设备能够理解并执行用户的口头命令。这项技术不仅限于系统级的助手，也可以被集成到各种应用中，例如导航应用，允许用户在驾驶时无需触碰设备即可进行操作。 3. **TXZCore.apk**： 这可能是某个应用的核心组件，可能包含了语音识别和处理的引擎。通常，这样的核心组件是其他功能模块运行的基础，负责处理底层的语音数据解析和交互逻辑。 4. **KwMusicCar_V2.4.0_170905.apk**： 这个文件可能是一款车载音乐播放应用的版本，KwMusicCar，版本号2.4.0，发布日期为2017年9月5日。此应用可能集成了语音控制功能，让驾驶者可以通过语音命令来播放、暂停、切换歌曲，甚至调整音量。 5. **ZXWVoice.apk**： "ZXWVoice"可能是一个专门的语音服务应用或插件，它可能提供了自定义的语音包或者优化的语音识别功能，增强用户体验。 6. **同行者语音安装包**： 同行者语音安装包很可能是一个专门为驾驶者设计的应用，可能包含导航、音乐播放和语音助手等多种功能，且全部可以用语音控制。该应用可能有特定的语音指令集，方便用户在驾驶过程中无需分心操作手机。 通过这个压缩包，用户可以获得一套完整的安卓语音控制解决方案，包括基础的语音识别引擎、音乐播放应用以及可能的导航服务，所有这些都可以通过语音命令来操作，大大提高了驾驶过程中的安全性和便利性。在安装这些APK文件时，用户需确保从可靠来源获取，并遵循提供的安装说明，以确保应用的正常运行和设备的安全。

绿色软件无需安装。 1、支持录话筒声音、录电脑声音、也可同时录制； 2、自定义桌面范围或全屏、以及可设置摄像头画面； 3、多屏幕可选择不同显示器； 4、录制好的文件为mp4,文件比较小，画面清晰； 5、支持定时任务录制； 6、F7 开始/停止，F11暂停/恢复

在安卓平台上，对系统进行自定义和优化是许多高级用户所热衷的活动。"edxpose"和"Magisk"是两个这样的工具，它们分别提供了不同的功能，但常常一起使用以增强用户体验。本文将深入讲解edxpose的安装过程以及如何配合Magisk进行安装。 **edxpose简介** edxpose是一款针对安卓设备的Xposed框架替代品，它允许用户通过模块来修改系统的行为，无需Root权限。这意味着用户可以在不破坏系统安全性的前提下，实现各种个性化设置和功能扩展。相比传统的Xposed框架，edxpose在兼容性和安全性上有了显著提升。 **riru框架** riru框架是edxpose的核心组成部分，它提供了一种低级别的钩子机制，能够在运行时拦截并修改系统调用。riru的特性使得edxpose可以在不需Root的情况下运行，降低了对设备潜在的风险。 **Magisk介绍** Magisk是由知名开发者topjohnwu开发的一款强大的安卓系统管理工具，它可以隐藏Root权限，使设备能够通过官方的安全检查。Magisk不仅提供了一个安全的Root环境，还支持安装各种Magisk模块，这些模块可以实现与edxpose类似的功能，如系统修改、性能优化等。 **edxpose的安装步骤** 1. **下载 edxpose 和 riru**：你需要在可信赖的源获取最新版的edxpose和riru框架。确保版本兼容，因为不同版本之间可能存在冲突。 2. **启用开发者选项**：进入手机设置，找到“关于手机”，连续点击“版本号”直到提示已开启开发者选项。 3. **开启USB调试**：在开发者选项中，开启USB调试，这将方便你在电脑上连接设备进行安装。 4. **连接设备并安装riru**：使用数据线将手机连接到电脑，然后在电脑上执行riru的安装脚本。根据提示完成安装过程。 5. **安装edxpose**：在设备上安装edxpose的APK文件，通常可以直接通过点击APK进行安装。 6. **激活edxpose**：打开edxpose应用，按照引导完成激活过程。可能需要重启设备以使edxpose生效。 **Magisk的安装流程** 1. **下载Magisk**：从官方或可靠的第三方源获取最新的Magisk ZIP文件。 2. **进入恢复模式**：通常，关机状态下按住音量键+电源键组合可以进入恢复模式。 3. **安装Magisk**：在恢复模式中，选择“安装”选项，然后浏览到下载的Magisk ZIP文件，滑动滑块进行安装。 4. **重启设备**：安装完成后，选择“重启”以启动设备。首次启动可能需要一些时间，因为Magisk正在初始化。 5. **安装Magisk Manager**：在设备上安装Magisk Manager应用，用于管理Magisk及其模块。 6. **验证安装**：打开Magisk Manager，查看状态以确认Magisk已成功安装。 **edxpose与Magisk的协同工作** 虽然edxpose可以在不依赖Magisk的情况下工作，但结合使用可以带来更广泛的功能。你可以通过Magisk Manager安装支持edxpose的模块，以进一步扩展设备的能力。同时，Magisk的隐藏Root功能可以让设备在不影响系统稳定性的情况下享受自定义带来的便利。 edxpose和Magisk是安卓用户手中的神器，它们提供了对系统的深度控制，帮助用户打造出个性化的手机体验。只要按照正确的步骤操作，即使没有高级的IT知识，也能顺利安装并使用这两款工具。

### VC6.0全集（包含VC6.0中英文版和MSDN以及相关插件） #### 一、概述 Microsoft Visual C++ 6.0（简称VC6.0）是微软公司推出的一款非常经典的集成开发环境（IDE），主要用于Windows平台下的C/C++程序开发。该版本发布于1998年，尽管它已经比较陈旧，但在某些情况下仍然被广泛使用。VC6.0不仅支持C++编程，还支持MFC（Microsoft Foundation Classes）、ATL（Active Template Library）等库，为开发者提供了丰富的功能和便利。 #### 二、VC6.0的特点与功能 ##### 1. 集成开发环境 VC6.0提供了一个集成的开发环境，包含了代码编辑器、编译器、调试器等多种工具，使得开发者可以在一个统一的界面内完成整个开发流程。 ##### 2. 多语言支持 VC6.0支持中英文两种语言版本，用户可以根据自己的需求选择合适的版本进行安装使用。这对于非英语母语的开发者来说是一个极大的便利。 ##### 3. MSDN文档 VC6.0捆绑了MSDN文档，这是一个极其强大的在线帮助系统，包含了几乎所有微软技术的文档资料，可以帮助开发者快速查找并解决问题。这对于初学者和经验丰富的开发者来说都是极为有用的资源。 ##### 4. 支持多种开发库 除了标准的C/C++库之外，VC6.0还支持MFC、ATL等高级库，这些库提供了丰富的API接口，可以极大地提高开发效率，特别是在GUI界面设计方面。 ##### 5. 调试工具 VC6.0内置了强大的调试工具，支持断点设置、变量查看等功能，有助于开发者快速定位和修复代码中的错误。 ##### 6. 插件支持 为了进一步增强其功能，VC6.0支持各种插件扩展，如代码美化工具、项目管理工具等，这使得开发过程更加高效。 #### 三、安装与配置 ##### 1. 安装过程 安装VC6.0相对简单，只需按照提示步骤进行即可。需要注意的是，在现代操作系统（如Windows 10）上安装时可能会遇到兼容性问题，此时可能需要使用一些补丁或兼容模式来解决。 ##### 2. 环境配置 安装完成后，还需要对开发环境进行一些基本配置，如设置编译选项、添加库路径等，以便能够顺利进行开发工作。 #### 四、使用技巧与建议 ##### 1. 学习资源 虽然VC6.0已经较为老旧，但网络上仍有很多相关的教程和文档可供学习参考。对于初学者而言，掌握好基础的C/C++知识是非常重要的。 ##### 2. 社区支持 加入相关的开发者社区或论坛，如Stack Overflow等，可以在遇到问题时获得及时的帮助和支持。 ##### 3. 升级考虑 考虑到安全性及技术支持等方面的问题，如果条件允许，建议考虑升级到更现代的Visual Studio版本，如Visual Studio 2019或2022等。 #### 五、总结 尽管VC6.0在今天看来已经不再是最新的开发工具，但它依然在特定领域和场景下发挥着重要作用。对于那些需要维护旧代码或在较老系统上进行开发工作的开发者来说，VC6.0仍然是一个不可或缺的选择。同时，通过不断学习新技术并结合现有的工具，开发者们可以更好地应对不断变化的技术挑战。

管家婆软件辉煌系列产品功能（13.32版本、15.0版本、10.1版本以及16.1版本）详细对比表。管家婆软件适合各快消品行业、五金行业、小型工贸一体企业、档口批零兼营、门店批零兼营等中小企业。 移动开单：进销，收付款各类单据随时开具并打印，数据实时同步云端方便、快捷。 移动报表：销售报表、库存报表、经营报表等随时随地手机查看。

NL-LinkNet与D-LinkNet是两种深度学习网络架构，专门用于图像分割任务，特别是针对卫星道路图像的分割。这两个模型是LinkNet的扩展版本，LinkNet本身是基于卷积神经网络（CNN）的轻量级网络，设计用于解决语义分割问题，尤其是在资源有限的设备上。 NL-LinkNet（Nested LinkNet）引入了嵌套结构，通过在LinkNet的基础架构中增加层次深度，提高了模型的表达能力，能够更精确地识别和分割图像中的复杂特征。这种嵌套设计使得模型能够在保持计算效率的同时，提升分割精度。 D-LinkNet（Depthwise-LinkNet）则是在LinkNet基础上引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）。这种卷积方式将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了计算量，同时保持了模型的性能。D-LinkNet因此在计算效率和性能之间找到了更好的平衡。 在提供的压缩包文件中，我们看到以下几个关键文件： 1. `README.md`：这是项目或库的说明文档，通常包含使用指南、安装步骤、模型细节等信息。 2. `data.py`：处理数据集的脚本，可能包括数据加载、预处理、划分训练集和验证集等功能。 3. `eval.py`：评估模型性能的脚本，它会运行模型对测试集进行预测，并计算如IoU（Intersection over Union）等指标。 4. `segment.py`：可能用于图像分割的主程序，其中包含了模型的前向传播和后处理步骤。 5. `framework.py`：定义了模型框架，可能包括网络架构、损失函数和优化器等。 6. `train.py`：模型训练的脚本，负责设置超参数、初始化模型、训练循环等。 7. `loss.py`：定义了损失函数，如交叉熵损失、 Dice 损失等，这些是衡量模型预测与真实标签差异的关键。 8. `requirements.txt`：列出项目所需的Python库及其版本，确保环境一致性。 9. `networks`：可能包含NL-LinkNet和D-LinkNet的具体实现代码。 10. `weights`：预训练模型的权重文件，可以直接加载到模型中，避免从头开始训练。 这些文件的组合提供了一个完整的深度学习模型应用环境，用户可以使用这些代码进行模型的加载、训练、评估和预测。由于没有提供具体的数据集，用户需要自行准备卫星道路图像数据集才能运行这个模型。对于遥感图像分割，通常需要对图像进行预处理，如归一化、裁剪、重采样等，以适应模型的输入要求。 NL-LinkNet和D-LinkNet是针对遥感图像道路分割的高效模型，结合提供的代码和权重，研究者或开发者可以快速进行模型的验证和应用，进一步改进或扩展模型以适应不同的遥感图像分析需求。