很久以前（在MS-DOS时代），几个朋友押注他们中的哪一个可以编写出最好的Warlords风格的游戏。 该项目是对我所使用的结果游戏版本（最初称为“传奇土地”）的重写，该版本为MS-DOS-仅且仅支持俄语UI（对于感兴趣的任何人，如果您想查看，请给我发邮件原始的LOL来源）。 然而，不久前，我一时兴起将LOL带入当今世界-LOL2诞生了。 它遵循了大多数原始LOL游戏玩法（并且也重复使用了大多数原始LOL图形！），但是已经在现代Windows和Linux平台上进行了测试。 许多计划的LOL2功能（例如广告系列）尚未实现； 如果时间允许，我将继续添加这些功能。 PS我只是在玩一个名为“ JDK8”的“游戏”（以了解例如Java声音，Java全屏功能等）。 LOL2是我的“ savegame”。 我的游戏的“保存”本身就是游戏，这很有趣。

USB加密狗克隆工具软件狗UDA硬复制方法！ 第一步：安装加密狗驱动“SoftDogInstdrv.exe” 第二步：启动程序“软件狗UDA硬复制.exe” 第三步：点击读狗，读取加密狗数据 第四步：保存加密狗数据“key.ini” 最后一步：插上USB空狗，点击写狗，写狗完成后就可以正常使用了。

可以完整的copy下来其他网站的静态前端页面，适合前端初学者学习，也适合后端开发人员直接调用前端代码，更好的为后台开发做铺垫。。。

一款网站整站下载的工具，通过此网站克隆工具，不仅能下载到指定网站的页面，而且能把网页中使用到的CSS、CSS使用的资源、图片、软件等全部下载到本地，是各位站长仿站、克隆网站、模板克隆必备工具。 当然，此工具也能作为整站克隆、整站下载工具，如果你喜欢某个网站，你完全可以使用此工具将该网站的所有页面、图片、资源等内容全部下载到本地，进而几分钟就能建设超强大的网站。

此压缩包包含的工具有： 1.网站抓取精灵V3.0正式版 2.TeleportPro 3.webzip 4.Teleport Ultra 5.防站小工具

音频推特 使用React，Apollo，MongoDB，Material-UI，Wavesurfer制作的Twitter克隆 这是Twitter的完整版本，带有音频而不是文本消息。 它仅用于教育目的，与Twitter无关。 产品特点 一般功能 录制语音，预览示波器，重做录制，预览录制，取消录制，预览录制的波形 将音频文件存储到服务器 使用波形预览播放/暂停/停止音频消息 自动播放现有消息，自动播放传入消息 将自动播放时间限制为5、10、15或20秒 以下用户的消息的时间轴提要 通知供稿，未看到的通知计数 个人资料页面，其中包含用户的消息供稿，关注者和关注者列表 社交网络功能：关注/取消关注用户，喜欢/不喜欢消息，转发/取消转发消息 使用Apollo缓存进行本地状态管理，不使用Redux 编辑头像，封面，姓名和个人简介 认证方式 http和websocket链接上的JWT身份验证 使用电子邮件/密码注册，登录 用户/管理员角色 具有HOC的受保护路线 设计 Material-UI响应式设计 在4种不同的绿色/橙色浅色/深色主题之间进行选择 在本地存储中保留主题 标签导航 带用户卡的弹出

使用PIC18F25K80和ATSHA204A实现防克隆应用, PIC18F25K80使用外部4MHZ晶振，内部PLL倍频到16MHz运行。ATSHA204A通过I/O口模拟的方式实现SWI单总线通信。完成整个验证过程只需要130mS

核心点1：版本高，绿色版，保证可以执行“分区---分区 下载了很多ghostcast server ,但“分区”选项都无法打开，无法执行“分区--分区”操作，对于大多数人来说网刻要执行的是“分区”而不是“整盘”。下载了这个发现可以用，虽然是英文版的。 原来版本不同。目前网上的大部分都是8.3.0.1131. 而楼主提供的ghostcast server版本是11.5.0.2113. 个人觉得是硬盘接口不同，或者NTFS的原因。 绿色版，保证可以执行“分区---分区” 感谢： Ghostcast server 服务器可以在winpe和xp下任意运行。 客户端则只能在dos或Winpe下运行。 感谢热心的网友楼主的奉献和文章。之前的版本都需要在DOS下修改客户机IP,现在有了WINPE，并且加入了网卡支持，一切都是那么简单有效。 自己的心得体会在压缩包中.................

克隆植物在水淹和恢复过程中的克隆整合效应，骆梦，邢亚萍，克隆植物是河岸带植物的主体，对河流湿地生态系统功能的维持具有十分重要的作用。而水淹是河岸带植物经常遭受的环境胁迫。有关植

提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法. 为了实现抗体间信息共享, 算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近. 采用多尺度高斯变异机制, 在算法初期利用大尺度振荡变异实现了全局最优解空间的快速定位. 随着适应值的提升, 小尺度变异会随之减低, 使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索. 将算法应用到5 个经典函数优化问题, 结果表明, 该算法不仅具有更快的收敛速度, 而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.