harbor-offline-installer-v2.12.0.tgz

harbor-offline-installer-v2.5.5-arm64.tgz

银河麒麟v10 sp3 x86架构操作系统 openssh 10.0p1 二进制rpm包 2025年4月24日制作

《ArcGIS Maps SDK for Unity 1.2.0：打造卓越的数字孪生应用》 ArcGIS Maps SDK for Unity 1.2.0 是Esri公司为游戏开发平台Unity提供的一个强大工具，专为构建地理空间意识的3D应用程序而设计。这个版本的SDK为开发者提供了丰富的功能，使他们能够在Unity环境中轻松集成地理信息系统（GIS）功能，实现虚拟世界与现实世界的深度融合，打造卓越的数字孪生应用。 Unity，作为一款广受欢迎的游戏开发引擎，因其高效、灵活和跨平台的特性，已经成为构建沉浸式体验和可视化应用的理想选择。ArcGIS Maps SDK for Unity的出现，进一步拓展了Unity在GIS领域的应用，使得开发者可以利用GIS数据来创建具有真实地理信息的虚拟场景，如城市规划、环境模拟、灾害响应等。 ArcGIS Maps SDK 1.2.0 版本的主要特点包括： 1. **地图渲染**：提供高性能的地图渲染能力，支持多种地图样式，如卫星图像、地形图、矢量地图等，用户可以根据需求自由切换，实现高度真实的视觉效果。 2. **空间数据支持**：支持各种GIS数据格式，如Shapefile、GeoJSON、KML等，可以方便地导入和管理空间数据，进行数据可视化。 3. **三维地球与场景**：SDK能够创建动态的3D地球模型和复杂场景，结合CIM（City Information Modeling）技术，可以构建逼真的城市环境和基础设施模型。 4. **定位与导航**：提供定位服务，允许用户在虚拟世界中移动并导航，结合GPS数据可以实现真实世界的位置追踪和导航功能。 5. **交互性**：支持用户与地图元素的交互，例如点击查询、缩放、平移、旋转等操作，提升用户体验。 6. **分析工具**：集成GIS分析功能，如缓冲区分析、路径规划等，帮助用户在虚拟环境中进行决策支持。 7. **实时数据更新**：通过连接ArcGIS Online或ArcGIS Enterprise，可以实现实时数据更新，展示最新的地理信息变化。 8. **扩展性**：SDK开放API，开发者可以自定义功能和插件，满足特定项目的需求。 在实际开发中，"arcgis-maps-sdk-unity-1.2.0.tgz"压缩包内的“package”文件包含了所有必要的库和资源，解压后可以直接在Unity工程中导入，简化了开发流程。通过熟练掌握ArcGIS Maps SDK for Unity，开发者可以创建出具有深度和创新性的数字孪生应用，为用户带来前所未有的交互体验。无论是用于教育、培训、娱乐还是专业领域的决策支持，这款SDK都无疑为Unity开发者打开了一扇通向GIS世界的大门。

SDE-GCC 编译工具链 ，解压安装后用Cygwin打开，就可以解决缺少sde-gcc的问题，编译可以通过，正常使用了了

Spark 3.3.3是Apache Spark的一个重要版本，它是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。这个版本特别针对Hadoop 3.x进行了优化，使得它能够充分利用Hadoop生态系统中的新特性和性能改进。在本文中，我们将深入探讨Spark 3.3.3与Hadoop 3.x的集成，以及它们在大数据处理领域的关键知识点。 Spark的核心特性包括其内存计算能力，这极大地提高了数据处理速度。Spark的RDD（弹性分布式数据集）是其基础抽象，它提供了一种高效的、容错的数据存储和计算模型。在Spark 3.3.3中，对RDD的优化和性能提升使得大规模数据处理更加高效。 Spark SQL是Spark处理结构化数据的重要组件，它允许用户使用SQL查询语言进行数据处理，并与多种数据源如Hive、Parquet、JSON等无缝集成。在Spark 3.3.3中，SQL性能得到了显著提升，查询计划优化器也更加智能，能生成更高效的执行计划。 再者，Spark Streaming提供了实时数据处理能力，它可以处理来自各种数据源的连续数据流。在Spark 3.3.3中，对DStream（离散化流）的处理更加强大，支持更多的窗口操作和复杂的流处理逻辑，增强了系统的可靠性和容错性。 此外，MLlib是Spark的机器学习库，包含多种机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤等。在Spark 3.3.3中，MLlib进一步完善了模型解释性，优化了算法性能，并增加了对最新机器学习研究的支持。 与Hadoop 3.x的集成是Spark 3.3.3的一大亮点。Hadoop 3.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源调度器的增强，提供了更细粒度的资源管理，提升了集群的利用率。Spark可以直接在YARN上运行，利用其资源管理功能。同时，Hadoop 3.x的HDFS（Hadoop Distributed File System）增强了存储能力，如支持大文件块和多命名空间，这对大数据处理的性能和灵活性都有积极影响。 在Spark 3.3.3中，对Hadoop 3.x的支持还包括与HDFS的兼容性增强，如支持HDFS的Erasure Coding，这是一种提高数据冗余和恢复效率的方法。另外，Spark还能够利用Hadoop 3.x的MapReduce改进，如更高效的 Shuffle 操作，从而提升整体处理性能。 总结来说，Spark 3.3.3与Hadoop 3.x的结合提供了强大的大数据处理平台，涵盖了数据处理、实时流处理、机器学习和存储管理等多个方面。这个版本的优化和新特性使得开发者能够更高效地处理大规模数据，同时享受到Hadoop 3.x带来的集群管理和存储性能提升。对于需要处理海量数据的企业和研究机构而言，Spark 3.3.3是一个理想的工具选择。

flexbuild_lsdk2108.tgz LSDK，解压后执行source setup.env && flex-builder -m ls1043ardb -a arm64下自动下载完整的LSDK。

ubuntu 20.04 x86架构操作系统 openssh 9.9p2版本deb二进制文件包 2025年4月19日制作，更新openssh版本到9.9p2

FDDB（FairFace Detection Data Set and Benchmark）是一个广泛使用的人脸检测数据集，主要针对面部检测算法的评估。这个数据集特别关注在自然图像中的人脸检测，包含了各种姿态、表情、遮挡以及光照条件的人脸实例。"FDDB - 快捷方式.lnk"可能是一个快捷方式，方便用户快速访问数据集的相关信息或工具。 TGZ是一种常见的文件压缩格式，它是TAR和GZIP两种工具结合的结果。TAR用于打包多个文件或目录到一个单一的档案文件中，而GZIP则用于压缩这个打包后的文件，从而节省存储空间。在这个场景中，FDDB数据集被TGZ格式打包，意味着用户需要先解压才能访问其内容。 在压缩包中，"samples_0.jpg"、"samples_1.jpg"和"samples_2.jpg"很可能是包含在数据集内的样本人脸图片，这些图片用于测试和训练人脸识别模型。开发者和研究人员可以使用这些图片来验证他们的人脸检测算法的效果，看是否能准确地识别和定位出图像中的人脸。 "README.md"和"README.txt"是常见的文档，通常包含有关数据集的详细信息，如数据集的使用方法、版权信息、数据结构等。用户应该仔细阅读这两个文件以了解如何正确地操作和使用FDDB数据集。 "80BEFD220644ABFAE298B1A889F3F84CF38FEA28.torrent"文件可能是一个种子文件，这表明数据集可能也可以通过BitTorrent协议进行分发。这种分发方式允许用户从多个来源同时下载，提高下载速度，特别是在处理大文件或高需求时。 "data"很可能是一个目录，其中可能包含更多与人脸检测相关的数据，如额外的图片、标注信息或其他元数据。这些信息对于开发和评估人脸检测算法至关重要，因为它们提供了大量的实例来测试算法的性能。 FDDB人脸检测数据集是一个用于人脸检测技术研究和开发的重要资源，它包含了大量的图像和相应的元数据，能够帮助研究人员和工程师评估和改进他们的人脸检测算法。TGZ格式确保了数据集的紧凑存储，而种子文件提供了一种高效的分发方式。用户需要解压文件并阅读README文档来了解如何利用这些数据。

gmsh源码，gmsh-4.13.1-source.tgz