自定义时间轴：包含5个部分：动作图元、事件图元、事件文本图元（只要有事件就会一直显示左侧，包括移动下面进度条时）、文件结束标志图元、时间轴图元、当前时间位置图元。

此方法适用于各种版本的windows10（专业版、企业版、教育版、ltsc2019、ltsb、1709、1803、1809及之后的版本）。此操作不可逆，请确认你不再需要Windows Defender功能。

基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。

项目用到服务器SocketAsyncEventArgs高并发，尽管百度上千姿百态，还是自己总结写了一个可以接入项目的高性能~~还有用于模拟客户端发送的工具tcpudptest，，更改IP跟端口号就行~~纪念下写了三个多月的通信~~

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这是一个TreeView与ListView相结合的控制，实现资源数据绑定，节点插入等，嵌入文本控件、按钮对象获取焦点的情况下选中对应的行、节点。

软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

我们讨论了在LHC观察到的125 GeV自旋奇偶校验0+希格斯样玻色子的判别，该玻色子衰减为两个光子H→γγ，这与最小耦合JP = 2 +窄双光子共振且质量相同且 在峰值下给出相同数量的信号事件。 作为分析的基本观察结果，我们将双光子静止框架中产生的光子的极角的余弦的中心-边缘不对称ACE应用于区分所测试的自旋假设。 我们表明，中心-边缘不对称ACE应该对自旋0和自旋2的引力子耦合可能性提供强有力的区分，这取决于自旋2信号的qq产生比例，达到CLs <10 fqq = 0时为-6。 实际上，对于fqq <0.4，ACE有潜力比现有分析做得更好。