Unity启动画面去除软件：去除Unity的Splash Screen和水印

本文档提供了在网络安全领域利用Python和K-means算法检测网络流量异常的方法。主要内容涵盖数据准备，使用合成数据进行实验以及具体实现步骤，包括必要的模块导入，数据的加载与处理。介绍了K-means聚类的应用方式，并通过对模拟数据集进行可视化显示聚类效果；最后详细分析如何识别异常数据及展示最终的效果。 适用人群：适用于具备Python基础知识的安全分析师或工程师。 使用场景及目标：适用于网络安全监测，帮助自动化地检测网络环境中可能存在的入侵事件或者异常情况。 阅读建议：此文档不仅提供源代码示例供跟随实践，还涵盖了常见问题及其改进思路，并鼓励在未来的研究中结合实际情况做适当修改和应用。

OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它包含了各种图像处理和计算机视觉的算法。在本套程序中，我们将深入探讨如何使用OpenCV部署SCRFD（Squeeze-and-Excitation Residual Face Detection）人脸检测模型，这是一个高效且准确的人脸检测框架。此程序提供了C++和Python两种编程语言的实现方式，方便不同背景的开发者使用。值得注意的是，这个项目仅仅依赖于OpenCV库，这意味着你无需额外安装其他依赖包即可进行人脸检测。 我们需要理解什么是SCRFD。SCRFD是基于深度学习的方法，它改进了传统的ResNet网络结构，引入了Squeeze-and-Excitation模块来增强特征学习，从而提高人脸检测的精度。该模型在WIDER FACE数据集上进行了训练，可以有效处理复杂场景下的人脸检测任务。 对于C++实现，你需要具备C++编程基础以及对OpenCV C++ API的理解。程序可能包括加载预训练的SCRFD模型、解析图像数据、运行预测并显示检测结果等步骤。关键在于如何利用OpenCV的dnn模块加载模型，并将图像数据转化为模型所需的格式。此外，还需注意内存管理和多线程优化，以提高程序的运行效率。 Python版本的实现则更为直观，因为Python的语法更简洁，且OpenCV Python接口与C++接口相似。你需要导入OpenCV库，然后加载模型，读取图像，将图像数据输入模型进行预测，最后展示检测结果。Python版本通常更适合快速开发和调试，尤其对于初学者而言。 在实际应用中，你可能需要对输入图像进行预处理，例如调整大小、归一化等，以适应模型的要求。同时，后处理步骤也很重要，包括非极大值抑制（NMS）来去除重复的检测框，以及将检测结果转换为人类可读的坐标。 为了使用这套程序，你需要确保你的环境中已经安装了OpenCV。你可以通过pip或conda命令来安装OpenCV-Python，或者通过编译源代码来安装OpenCV C++库。安装完成后，你可以解压提供的zip文件，将其中的源代码文件放入你的项目中，根据你的需求选择C++或Python版本进行编译和运行。 在开发过程中，你可能需要调试模型的性能，比如检查模型加载是否成功，预测速度是否满足需求，以及检测精度是否达到预期。此外，你还可以尝试调整模型参数，如阈值设置，以优化模型的表现。 本套程序提供了一种基于OpenCV的简单方式来实现高效的人脸检测。无论是C++还是Python，都能让你快速上手并实现实际应用。通过深入理解和实践，你将能够更好地掌握计算机视觉中的深度学习技术，尤其是人脸检测这一重要领域。

在PFC（Particle Flow Code）中，离散元方法（DEM）被广泛应用于地质、矿业、材料科学等领域的数值模拟。本话题将详细介绍如何在PFC中创建一个圆柱形的试样，并输出其内部粒子的位置和半径，以及如何确保代码在PFC5.0和PFC6.0两个版本中都能运行。 让我们了解PFC的基本概念。PFC是一种基于颗粒的数值模拟软件，它通过模拟颗粒间的相互作用来研究多体系统的动态行为。在PFC中，物质被看作是由众多相互作用的颗粒组成，这些颗粒可以是岩石、土壤、混凝土等材料的微小单元。 创建圆柱形试样的过程通常包括以下几个步骤： 1. **定义颗粒**：我们需要定义颗粒的属性，如形状（通常是球形）、大小、材质等。这可以通过`Make Particle`命令完成，或者使用数据文件导入预先设定的颗粒参数。 2. **布局颗粒**：在PFC中，可以使用`Arrange Particles`命令来创建特定形状的结构，如圆柱体。用户需要指定圆柱的中心位置、半径和高度，PFC会自动按照这些参数排列颗粒。 3. **设置边界条件**：为了模拟实际问题，我们需要定义边界条件，如固定边界或滑移边界。这通常通过`Apply BC`命令实现，例如应用`Fixed BC`来固定圆柱底部的颗粒。 4. **定义相互作用**：颗粒间存在力的作用，如弹性接触力、摩擦力等。这需要通过`Make Contact`命令来设置，包括接触模型、弹性常数和摩擦系数等。 5. **参数输出**：在PFC中，`Record`和`Output`命令用于收集和存储模拟过程中颗粒的动态信息。在本例中，我们要输出粒子的位置和半径，可以设置合适的记录器，例如`Record Position`和`Record Radius`。 确保代码在PFC5.0和PFC6.0中兼容的关键在于使用通用的PFC语言和函数。虽然这两个版本有一些语法上的差异，但大部分基础命令是相同的。例如，上述提到的`Make Particle`、`Arrange Particles`、`Apply BC`、`Make Contact`、`Record`和`Output`等核心命令在两个版本中都适用。需要注意的是，对于版本特有的新功能，可以采用条件语句（如`If Version`）来避免不兼容的问题。 在实际编写代码时，应遵循以下步骤： 1. **初始化**：设置模型的全局参数，如时间步长、重力加速度等。 2. **创建颗粒**：定义颗粒的属性并创建它们。 3. **构建结构**：安排颗粒形成圆柱形结构。 4. **设置边界和相互作用**：应用边界条件和颗粒间的接触模型。 5. **模拟运行**：执行模拟循环。 6. **参数输出**：在每个时间步或特定条件下记录颗粒的位置和半径。 7. **结果处理**：使用`Output`命令将数据保存到文件，以便后续分析。 总结来说，PFC中的圆柱形试样建立涉及颗粒的创建、布局、边界条件设定、相互作用定义及参数输出等多个环节。通过合理编程，我们可以实现跨版本的兼容性，从而在PFC5.0和PFC6.0中灵活运用这一方法。对于初学者，理解并掌握这些基本操作是进行PFC模拟研究的基础。

台达，AS228T，plc程序模板和触摸屏程序模板，目前6个总线伺服，采用CANOPEN，适用于运动轴控制，程序可以在自动的时候暂停进行手动控制，适用于一些中大型设备，可以防止某个气缸超时时，处于自动模式，能够轻松处理，处理完成后，恢复原来的气缸，解除暂停即可，思路清晰，附带运动控制手册，操作手册。

CJSON是一个轻量级的JSON库，用C语言编写，适用于嵌入式系统或其他对资源要求较高的应用场景。CJSON库能够快速地将JSON格式的字符串解析为C语言中的结构体，或者将结构体转化为JSON字符串，从而实现数据在多种数据格式之间的快速转换。该库的主要特点包括体积小巧、执行效率高、易于集成到各种项目中，特别是对于内存和处理器资源有限的嵌入式设备来说，CJSON是一个很好的选择。 CJSON库主要由以下几个部分组成： 1. cjson.h：这是CJSON库的核心头文件，它定义了CJSON的所有接口和数据结构。开发者在使用CJSON进行JSON处理时，通常需要包含这个头文件。cjson.h中定义了处理JSON对象的API，包括创建、销毁JSON对象，设置、获取JSON对象的值等功能。 2. cjson.c：这是实现cjson.h中定义的接口的源文件。开发者通常不需要直接修改这个文件，而是将它编译到自己的项目中去，以便使用其提供的功能。 3. 示例文件：在实际使用CJSON库的过程中，开发者可能会参考一些示例代码，这些示例通常也包含在压缩包中，帮助理解如何使用CJSON库。 CJSON库的使用流程大致可以分为以下几个步骤： - 引入cjson.h头文件。 - 创建JSON对象：使用cjson提供的API函数创建JSON对象，这个对象可以是一个JSON数组，也可以是一个JSON字典。 - 设置和获取数据：在创建的JSON对象中根据需要添加数据或者获取数据。 - 解析JSON字符串：将JSON格式的字符串解析成CJSON对象。 - 序列化JSON对象：将CJSON对象转换为JSON字符串，以便于数据交换。 - 清理资源：使用完JSON对象后，需要调用相应的API函数来释放资源。 由于CJSON的代码主要由C语言编写，因此它与平台无关，几乎可以在任何支持C语言的环境中编译和使用，这极大地提高了其适用范围。它的轻量级特性使得它在物联网、移动应用、游戏开发等领域得到了广泛应用。然而，由于C语言的特性，CJSON库在处理复杂数据结构和错误处理方面可能会比高级语言实现的库要复杂一些。开发者在使用CJSON时需要有一定的C语言基础，以便更好地理解和运用这个库。 此外，对于需要更高级功能的开发者来说，可能会对CJSON进行扩展，比如增加对UTF-8编码的支持、添加自定义的数据类型处理、提升错误处理的能力等。CJSON社区活跃，时常会有新的版本发布，修复已知的问题并加入新特性，保持了CJSON的活力和持续的吸引力。 CJSON作为一个高效、轻量级的JSON处理库，为开发者提供了一种快速处理JSON数据的方式，尤其适用于资源受限的嵌入式系统或性能敏感的应用程序。通过合理的使用，开发者能够有效地在C语言项目中集成和操作JSON数据，进而实现更加丰富和高效的数据处理能力。

用ollama进行deepseek-XXX.gguf模型的导出和导入,当然其他的模型同样支持只要是,gguf都可以 大家肯定有过下载的模型想不第二次下载，或者想从其他地方下载的模型导入的想法，尤其是deepseek的模型拉取时间过长，浪费时间。 ollama工具是用于gguf格式模型的导出和导入的有效途径。gguf是一种通用模型文件格式，它使得不同模型的保存和迁移变得更加方便。使用ollama，用户可以轻松地管理模型文件，例如将模型从一个位置导出到另一个位置，或者导入预先下载好的模型，避免重复下载，提高工作效率。 当需要导入一个gguf模型时，用户首先需要将模型文件放置在指定的目录下。接着，在同一目录下创建一个model.txt文件，文件内需指定模型文件的具体路径。使用ollama命令行工具执行导入操作后，即可通过运行指定的名称来激活模型，进行后续的操作或应用。 模型的导出过程同样简便。通过使用ollama提供的命令，用户可以查看当前所有可用模型及其路径，然后通过命令行工具导出特定模型到用户指定的路径。例如，使用ollama list查看当前所有模型，用ollama show --modelfile命令查看具体模型路径，然后使用如powershell的命令将模型文件复制到新的位置。 值得注意的是，ollama工具不仅支持deepseek这类模型，而且能够用于任何gguf格式的模型。这意味着，无论模型来源何处，只要它符合gguf格式标准，都可以通过ollama进行有效的导入和导出操作。 此外，由于deepseek模型文件通常较大，拉取过程可能会非常耗时，使用ollama可以有效节省时间和网络资源。用户可以先在有良好网络环境的地点下载模型，然后利用ollama将其导出到本地，之后在需要的环境中，通过导入操作快速使用模型，无需重新下载。 ollama通过支持gguf格式的模型导出和导入，极大地简化了深度学习模型文件的管理，降低了模型迁移的难度，使得用户可以更高效地利用已有的模型资源。对于那些需要频繁处理模型文件的研究者或开发者来说，ollama提供了一个非常实用的解决方案。

PL2302是一款常用的USB转串口芯片，由普力特利（Prolific）公司生产。在计算机上使用PL2302芯片的设备时，需要安装相应的驱动程序来确保系统能够识别并正常通信。标题和描述中提到的"PL2302驱动包"就是针对这种芯片的驱动软件集合，包含了新版和老版，适用于Windows 11及Win10操作系统。 驱动包中的两个文件： 1. `PL23XX_Prolific_DriverInstaller_v2.05.zip`：这是普力特利官方发布的驱动安装程序，版本号为2.05。此版本可能包含了最新的功能更新和修复，提高了兼容性和稳定性。通常，用户应优先考虑使用最新版本的驱动，以确保与硬件的最佳配合，减少潜在的连接问题。 2. `PL2303_win11驱动V1.12.zip`：这个文件是专为Windows 11系统设计的PL2303驱动程序，版本号为1.12。考虑到Windows 11发布相对较新，可能需要特定版本的驱动来适应新的操作系统环境。此驱动可能是对Windows 11兼容性的优化版本，确保在最新的操作系统下也能正常工作。 在安装这些驱动时，用户需要注意以下几点： 1. **系统兼容性**：确认驱动程序版本与你的Windows操作系统版本相匹配。例如，`PL2303_win11驱动V1.12.zip`明确指出适用于Windows 11，而`PL23XX_Prolific_DriverInstaller_v2.05.zip`可能适用于更广泛的Windows版本，包括Win10。 2. **安全检查**：在下载任何驱动程序之前，确保你从官方或可信的来源获取，以避免恶意软件或病毒。 3. **安装步骤**：解压缩下载的zip文件，然后运行安装程序，按照向导提示进行操作。有时，可能需要以管理员权限运行安装程序。 4. **设备管理器**：如果在安装过程中遇到问题，可以尝试在设备管理器中手动更新驱动，选择已下载的驱动文件路径。 5. **故障排查**：如果安装后设备仍然无法正常工作，检查设备管理器中是否有黄色感叹号，这可能意味着驱动未正确安装或存在冲突。此时，你可以尝试卸载并重新安装驱动，或者查阅制造商提供的技术支持文档。 6. **驱动备份**：安装合适的驱动后，建议备份驱动程序文件，以备不时之需。当系统重装或遇到驱动问题时，可以直接恢复。 PL2302驱动包提供了与PL2302芯片设备通信所必需的软件支持，对于Windows 11和Win10用户来说，选择合适版本的驱动能确保USB到串口通信的顺畅进行。正确安装和管理这些驱动是保证系统正常运行的关键环节。

"PFSense 2.0 双线负载、端口映射和回流、指定出口访问的设置" 本文主要介绍了使用 PFSense 2.0 实现双线负载、端口映射和回流、指定出口访问的设置。作者使用了两条 ADSL 宽带，一条是电信 ADSL 的 PPPOE 拨号，另一条是电信 ADSL 的固定 IP。作者首先介绍了网络端口的设置，包括 WAN 和 OPT1 的设置，并说明了在 PFSense 2.0 中如何设置双线负载。 双线负载的设置可以在 System --> Routing 中实现。作者提供了详细的步骤和截图，介绍了如何设置 WAN 和 OPT1，如何在网关中设置双线负载。 端口映射和回流的设置可以在 Firewall-->NAT 中实现。作者介绍了如何在 PFSense 2.0 中实现端口映射和回流，并提供了详细的步骤和截图。 指定网关出口访问的设置可以在 System-->Advanced-->Firewall/NAT 中实现。作者介绍了如何在 PFSense 2.0 中实现指定网关出口访问，并提供了详细的步骤和截图。 本文提供了详细的步骤和截图，帮助读者快速掌握 PFSense 2.0 双线负载、端口映射和回流、指定出口访问的设置。 知识点总结： 1. PFSense 2.0 的双线负载设置可以在 System --> Routing 中实现。 2. 端口映射和回流的设置可以在 Firewall-->NAT 中实现。 3. 指定网关出口访问的设置可以在 System-->Advanced-->Firewall/NAT 中实现。 4. 在 PFSense 2.0 中，需要将动态的外网端口放在第一个 WAN 口，其它的外网端口放在 OPT 的端口。 5. PFSense 2.0 支持回流，但默认设置是禁用回流的。 6. 在设置双线负载时，需要编辑网关组和 WAN 设置。 7. 在设置端口映射和回流时，需要在 Firewall-->NAT 中添加规则。 8. 在设置指定网关出口访问时，需要在 System-->Advanced-->Firewall/NAT 中添加规则。 总结来说，本文提供了详细的步骤和截图，帮助读者快速掌握 PFSense 2.0 双线负载、端口映射和回流、指定出口访问的设置。

xdisasm xdisasm是一个简单的二进制文件反汇编程序，基于binutils的libopcodes和bfd。 它使用库，该库当前支持x86，x86_64，arm，ppc和mips。 想法是尝试模仿程序给出的输出，该程序不幸地仅支持x86 / x86_64。 制作说明： git clone --recursive https://github.com/acama/xdisasm.git make 例子： ./xdisasm -m arm testfiles/helloworld_arm_le.bin 00000000 E28F1014 add r1, pc, #20 00000004 E3A00001 mov r0, #1 00000008 E3A0200C mov r2, #12 0000000