获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：130.0.6723.117【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

UG（Unigraphics）是一款广泛应用于机械工程设计、产品建模和制造的软件，尤其在汽车和航空航天领域中被广泛应用。UG标准件库是UG软件的一个重要组成部分，它包含了一系列预设的、符合国家或行业标准的零件模型，如螺栓、螺母、垫片等。这样的库为设计师提供了便利，他们可以直接调用这些标准件，而无需从头开始创建，极大地提高了设计效率和准确性。 标题提到的"ug标准件库，可以自行下载"意味着用户可以在互联网上找到并下载适用于UG软件的标准件库。这通常涉及到一些第三方资源网站或者UG官方提供的扩展库，通过这些资源，用户能够更新或扩充其UG软件内置的标准件库。 描述中提到的"ug标准件插件，注塑模具"，暗示了这个库可能包含了专门针对注塑模具设计的标准件。注塑模具是一种常见的工业生产工具，用于批量制造塑料或金属零件。UG软件有强大的模具设计功能，而标准件插件能够帮助设计师快速构建模具中的各种标准组件，如浇口、流道、滑块和斜销等。 "自行上百度"提示用户可以通过搜索引擎，如百度，来查找并获取这些资源。在中国，百度是最大的搜索引擎，用户通常会在这里搜索教程、下载链接或其他相关信息。 压缩包内的"UG中国国家标准件库"可能是一个包含中国国家标准（GB）的UG标准件集。这意味着库中的每个模型都是按照中国的机械设计标准进行建模的，确保了合规性和通用性。设计师可以利用这个库来确保他们的设计符合中国的质量标准和规定。 UG标准件库是UG软件的一个强大工具，它使得设计过程更为高效，特别是在处理注塑模具设计时。用户通过下载并安装这样的库，可以轻松地在UG环境中插入和修改标准零件，减少了重复工作，提高了工作效率。同时，了解并掌握如何在网络上寻找和下载这些资源，对于UG用户来说是十分重要的技能。

wine的9.0版本deb格式官方正版下载,出处：https://packages.debian.org/sid/all/wine/download

《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美共同编著的一本深度学习领域的入门书籍，针对想要深入理解深度学习基础的初学者。这本书以清晰的逻辑和高清的排版，提供了丰富的数学知识，帮助读者建立起扎实的理论基础。 深度学习是人工智能的一个重要分支，它依赖于复杂的数学模型，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分等领域的知识。在本书中，作者将详细介绍这些关键的数学概念，并将其与深度学习的实际应用相结合，使得理论学习更为生动有趣。 1. **线性代数**：在深度学习中，线性代数扮演着至关重要的角色。书中会讲解向量、矩阵、张量的基本操作，如矩阵乘法、逆矩阵、特征值与特征向量，以及线性变换和线性回归。这些知识对于理解神经网络的权重更新、反向传播算法至关重要。 2. **微积分**：微积分是理解和优化深度学习模型的基础。书中会涉及偏导数、梯度、多元函数的极值问题，这些都是优化算法如梯度下降法的核心。同时，还会讲解链式法则，它是反向传播算法的数学基础，用于计算神经网络中各层参数的梯度。 3. **概率论与统计学**：深度学习模型的训练往往基于概率框架，如最大似然估计和贝叶斯推断。书中会介绍条件概率、联合概率、边缘概率，以及高斯分布、伯努利分布等常见概率分布。此外，还会讲解如何通过统计学方法评估模型性能，如均方误差、交叉熵损失等。 4. **优化理论**：深度学习模型的训练过程实质上是一个优化问题，因此优化理论不可或缺。书中会讨论不同的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、动量法、Adam等，以及它们的收敛性和性能对比。 5. **神经网络的数学原理**：书中会深入解析神经网络的结构和工作原理，包括激活函数（如sigmoid、ReLU）、损失函数、前向传播和反向传播的过程，以及卷积神经网络和循环神经网络的数学基础。 6. **深度学习实践**：除了理论知识，书中也会结合实际案例，介绍如何使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现这些数学概念，让读者能够将理论应用于实践中。 这本书是深度学习初学者的宝贵资源，通过系统学习，读者可以建立起对深度学习的全面理解，为后续的进阶研究打下坚实的基础。强烈建议所有对深度学习感兴趣的读者下载阅读，以深化对这一领域的认知。

weblogic12c-windows版下载

版权属于一帆科技旗下的新c教育（专业做C++培训，家教1对1服务）各大高校全科班教师 团队，重庆地区支持上门家教（70元钱/小时起）。感兴趣可以加入官方QQ群进行了解。群号：982041517。这是UOS的输入法修复器，大家可以自行下载安装。如果有用可以给博主点一个小小的关注！！

Milenage，全称为“Mobile IDentity calculation based on a Nonce and Authentication Key”，是一种在3GPP（第三代合作伙伴计划）规范中定义的关键安全算法，主要用于移动通信系统中的身份验证和密钥生成。这个算法在3G和4G网络中扮演着核心角色，确保了用户数据的安全传输和网络接入的合法性。 在提供的压缩包文件中，我们能看到不同编程语言实现的Milenage算法，包括C、C++和Java版本。这表明这个资源集合对于理解和实现3GPP标准下的安全机制非常有帮助，特别是对那些正在开发或研究移动通信系统的开发者和研究人员来说。 Milenage算法的核心功能是基于一个随机数（Nonce）和一个预先共享的鉴权密钥（Authentication Key, K_AUSF）来生成一组用于鉴权和加密的临时密钥。它的主要步骤包括OPc（Operator-specific Permanent key Computation）、OMA（OPErator-specific Temporary Mobile Station Identifier Authentication）和OTAA（OPErator Temporary Authentication Key Generation）。这些步骤涉及到非线性函数和哈希操作，旨在提供足够的安全性。 - OPc步骤：K_AUSF与特定运营商的数据结合，通过一系列数学运算生成一个永久密钥OP。 - OMA步骤：OP与随机数RAND（即Nonce）交互，生成一个临时移动站标识的认证值XRES。 - OTAA步骤：然后，XRES和其他参数一起用于生成一个临时的鉴权密钥AK. 这个压缩包中包含的官方算法解析可能详细解释了每个步骤的数学逻辑和实施细节，这对于理解Milenage的工作原理至关重要。同时，不同编程语言的实现则为实际应用提供了多样化的选择，开发者可以根据项目需求选择最适合的语言进行集成。 通过学习和分析这些代码，不仅可以深入理解Milenage算法，还可以了解如何在实际的移动通信软件中应用这些安全机制。这对于网络安全、移动通信以及相关领域的专业人士来说是一份宝贵的资源。 "Milenage资源下载" 提供了3GPP标准下Milenage算法的实现和解析，对于从事3G和4G网络安全研究，或是开发相关通信软件的工程师来说，是一个极其重要的参考资料。通过深入学习和实践这些代码，可以增强对移动通信安全的理解，提升开发能力，确保通信服务的安全性和可靠性。

多多房产小程序v1.8.5小程序源码.txt

windows 版本jdk17下载，解压可用 64位

BT5 汉化版下载地址+教程 －－－虚拟机