MoToPo Converter1.0单文版(mo到po转换器by老朽痴拙)其特点是:无需输入命令,方便实用,小巧快捷... PO是Portable Object（可移植对象）的缩写形式，它是面向翻译人员的、提取于源代码的一种资源文件；MO是Machine Object（机器对象）的缩写形式，它是面向计算机的、由PO文件通过GNU gettext工具包编译而成的二进制文件，应用程序通过读取MO文件使自身的界面转换成用户使用的语言。POT是一种模板文件，其实质与PO文件一样，主要提供给翻译人员使用. 有的程序既没有提供.po文件，也没有提供.pot文件，只提供了.mo文件，很多时候大家在使用GNU gettext方案的时候，会有想修改一些自己的翻译，但是手上只有mo文件的情况，这个时候，你就需要利用msgunfmt.exe把mo文件转换成po文件后再行汉化了. 自已动手编辑一个MoToPo Converter转换器: 1.同在当前目录下写一个MoToPo.bat如下: @echo msgunfmt 文件名.mo -o 文件名.po 2.将一个mp文件和MoToPo.bat和msgunfmt.exe放在另一文件夹中试运行,逐个找出依赖的5个dll文件;到此与mo在同一目录中就可以使用bat来转换mo成为po了! 也可先将msgunfmt.exe加上找出依赖的dll做成单文件即一个新的msgunfmt.exe; 其次修改 MoToPo.bat将使其可实现人机对话, 不用书写命令,仅需输入mo文件名就可以实现自动转换的功能. 最后将新的msgunfmt.exe和新的MoToPo.bat合并打包, 命名为一个MoToPo Converter 1.0.exe 单文版的转换工具 注意W7下请用右键打开(以管理员的身份运行), 用后觉得好使就给个回评......

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SOFA-声音的空间定向格式 SOFA是一种文件格式，用于读取，保存和描述声学系统的空间定向数据。 我们考虑的数据示例包括与头部相关的传递函数（HRTF），双耳室冲激响应（BRIR），多通道测量（例如使用麦克风阵列完成的测量）或扬声器的方向性数据。 格式规范是主要问题，但我们也旨在提供用于在SOFA中读取和写入数据的API。 有关格式规范和可用数据的更多信息，请访问 资料下载 最新版本的SOFA可以在其找到。 目前，我们正在开发一个新版本，该版本不久将在此站点上提供。 用法 Matlab /八度API 为了在Matlab或Octave中使用SOFA，您必须将其API_MO文件夹添加到路径中。 之后，您可以进行声学测量，如以下示例所示，该示例使用与头部相关的传递函数测量。 % Start SOFA SOFAstart; % Load your impulse response i

mo_4_bag.m随机森林matlab源码，原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/106579296

MO-ASMO 的分布式控制器，一种基于代理的多目标优化算法（python）

第五章 右值引用、移动语义和完美转发 条款23：理解std::move和std::forward 条款24：区分通用引用和右值引用 条款25：在右值引用上使用std::move 在通用引用上使用std::forward 条款26：避免在通用引用上重定义函数 条款27：熟悉通用引用上重定义函数的其他选择 条款28：理解引用折叠 条款29：假定移动操作不存在，不廉价，不使用 条款30：熟悉完美转发和失败的情况 第六章 Lambda表达式 条款31：避免默认的参数捕捉 条款32：使用init捕捉来移动对象到闭包 条款33：在auto&&参数上使用decltype当std::forward auto&&参数 条款34：优先使用lambda而不是std::bind 第七章 并发API 条款35：优先使用task-based而不是thread-based 条款36：当异步是必要的时声明std::launch::async 条款37：使得std::thread在所有的路径下无法join 条款38：注意线程句柄析构的行为 条款39：考虑在一次性事件通信上void的特性 条款40：在并发时使用std::atomic 在特殊内存上使用volatile 第八章 改进 条款41：考虑对拷贝参数按值传递移动廉价，那就尽量拷贝 条款42：考虑使用emplace代替insert 2

手机设备异常APP无法正常使用登录问题解决教程

MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法MO-NILM: A multi-objective evolutionary algorithm for NILM [1] Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)。MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法。Energy and Buildings, 199, 134-144. ‏ [ 2] Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)。PlatEMO：用于进化多目标优化的 MATLAB 平台 [教育论坛]。IEEE 计算智能杂志，12(4)，73-87。