汇编语言学习，开发环境搭建过程中用到的一些小工具，包括汇编程序 masm.exe, tasm.exe ; 链接程序 link.exe 等，完整程序列表如下： CREF.EXE, Checkerr5.exe, DEBUG.EXE, ERROUT.EXE, EXEMOD.EXE, EXEPACK.EXE, IMPDEF.EXE, IMPLIB.EXE, LIB.EXE, LINK.EXE, MAKE.EXE, MAKER.EXE, MASM.EXE, SETENV.EXE, TASM.EXE, TASM32.EXE, TASMX.EXE, TD.EXE, TLIB.EXE, TLINK.EXE, TLINK32.EXE, TOUCH.EXE, checkerr.exe

Oracle OCI，全称为Oracle Call Interface，是Oracle数据库提供的一种编程接口，允许开发者使用C或C++语言编写应用程序来与Oracle数据库进行交互。它是Oracle数据库访问技术的基础，为开发者提供了低级别的数据库访问控制，使得程序可以直接操作数据库的数据结构，实现高效的数据处理。 在Oracle 11g版本中，OCI得到了进一步的增强和优化，支持更多的特性，如PL/SQL块的执行、游标管理、事务控制、并发控制、错误处理等。这个版本的OCI还引入了新的功能，如高级绑定和定义，用于提高批量数据处理的性能，以及更强大的LOB（大型对象）处理能力。 oci.dll是Oracle客户端的一个关键组件，它包含了OCI的动态链接库，负责实现应用程序与Oracle服务器之间的通信。当一个应用需要连接到Oracle数据库时，会调用oci.dll中的函数来执行SQL语句、处理结果集、管理会话等操作。oci.dll文件通常随Oracle客户端一起安装，对于不包含完整Oracle客户端的环境，可能需要单独下载和配置。 oci_3987.com可能是提供oci.dll下载的网站链接，这类网站通常会提供不同版本和平台的oci.dll文件，供用户根据实际需求选择。下载oci.dll时需确保其来源可靠，与使用的Oracle客户端版本兼容，否则可能导致连接问题或运行错误。 使用Oracle OCI进行开发时，需要遵循以下步骤： 1. 安装Oracle客户端，包括oci.dll在内的相关库文件。 2. 配置环境变量，如ORACLE_HOME、TNS_ADMIN和LD_LIBRARY_PATH（在Linux系统中），确保系统能找到oci.dll和其他必要的库文件。 3. 编写应用程序，利用OCI头文件（如oci.h）中的API函数进行数据库操作。 4. 连接数据库，通过oci_logon()函数建立会话。 5. 执行SQL或PL/SQL，可以使用oci_parse()、oci_execute()等函数。 6. 处理结果集，oci_fetch()函数用于获取一行数据，oci_bind_by_name()用于绑定变量。 7. 管理事务，oci_commit()用于提交事务，oci_rollback()用于回滚事务。 8. 断开连接，使用oci_logoff()函数关闭会话。 9. 错误处理，oci_error()函数可以获取和打印错误信息。 在实际开发中，为了提高代码的可读性和可维护性，通常会封装oci.dll提供的接口，创建更高级别的抽象层。此外，还可以考虑使用ORM（对象关系映射）框架，如Hibernate或MyBatis，这些框架提供了更友好的API，简化了数据库操作，但可能牺牲了一些性能。 Oracle OCI是Oracle数据库编程的重要工具，对于需要深度控制数据库操作的应用场景，它是不可或缺的。在Oracle 11g中，OCI提供了更强大、更灵活的功能，使得开发者能够充分利用Oracle数据库的强大性能。正确配置和使用oci.dll文件，能够确保应用程序与Oracle数据库的顺利连接和高效交互。

《lua-mongo：Lua与MongoDB的紧密连接》 在当今的数据存储领域，MongoDB以其灵活性、可扩展性和高性能赢得了广泛的认可。而Lua作为一种轻量级的脚本语言，因其简洁的语法和高效的执行能力，常被用作嵌入式编程语言。当这两种技术结合时，就诞生了“lua-mongo”——一个专门为Lua设计的MongoDB驱动程序，它为Lua开发者提供了与MongoDB交互的强大工具。 lua-mongo是Lua社区中的一款开源项目，它的目标是使Lua程序员能够充分利用MongoDB的功能，如文档数据库、分布式数据存储、高可用性和自动分片等。通过lua-mongo，开发者可以直接在Lua代码中执行各种MongoDB操作，包括数据的读写、查询、更新以及复杂的聚合操作。 我们来看一下lua-mongo的核心特性。它实现了MongoDB的大部分API，包括连接管理、数据库操作、集合操作、文档操作等。例如，你可以创建一个MongoDB连接，选择一个数据库，然后在这个数据库上创建或访问集合。对于文档操作，lua-mongo支持BSON（Binary JSON）格式，这是MongoDB中用来表示数据的标准格式。这意味着你可以直接在Lua中操作JSON风格的对象，无需进行额外的序列化或反序列化。 lua-mongo的另一个关键特性是其线程安全的设计。由于Lua本身不支持多线程，lua-mongo采用了连接池机制，允许多个独立的Lua协程共享相同的MongoDB连接，从而提高了并发处理的能力。此外，lua-mongo还提供了错误处理机制，帮助开发者在遇到问题时能快速定位并解决。 在实际应用中，lua-mongo可以用于各种场景，如Web服务后端、游戏服务器、数据分析等。比如，在Web开发中，你可以使用lua-mongo快速构建数据驱动的API；在游戏服务器中，它可以高效地处理玩家数据和游戏状态；在数据分析中，lua-mongo则可以帮助你便捷地读取和分析MongoDB中的大数据集。 lua-mongo的使用并不复杂。安装通常涉及克隆项目的Git仓库，如“lua-mongo-master”，然后将其添加到你的Lua路径中。项目通常会提供示例代码和详细的API文档，帮助开发者快速上手。在实践中，你需要理解如何创建MongoClient对象，连接到数据库，以及如何执行增删改查操作。 lua-mongo为Lua开发者提供了一个强大的接口，让他们可以无缝地与MongoDB进行交互，享受二者结合带来的优势。无论是对数据库的操作效率，还是在处理复杂数据结构的灵活性，lua-mongo都为Lua开发者提供了有力的支持。因此，无论你是Lua初学者还是经验丰富的开发者，掌握lua-mongo都将极大地拓展你的编程能力，助你在MongoDB的世界中游刃有余。

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用于人类活动识别的深度学习（和机器学习） CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）。 该存储库包含卷积神经网络（CNN）[1]，深度卷积LSTM（DeepConvLSTM）[1]，堆叠降噪自动编码器（SDAE）[2]和用于人类活动识别（HAR）的Light GBM的keras（tensorflow.keras）实现。 ）使用智能手机传感器数据集， UCI智能手机[3]。 表1.在UCI智能手机数据集上的五种方法之间的结果摘要。 方法 准确性 精确 记起 F1分数 轻型GBM 96.33 96.58 96.37 96.43 CNN [1] 95.29 95.46 95.50 95.47 DeepConvLSTM [1] 95.66 95.71 95.84 95.72 SDAE [

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

## CM3D2.AddModsSlider.Plugin 在女仆编辑屏幕中，GUI显示用F5切换。 各种功能可以通过滑块和切换按钮进行操作。 *当显示大量滑块时，“使用滚动面板滚轮滚动”会使它变得非常沉重。如果发生这种情况，请在滚动面板中单击或拖动以将其还原。 ##介绍方法 先决条件： UnityInjector 上面已经介绍过了。 按下以下载zip文件。 将zip文件中的Unity Injector文件夹拖放到CM3D2文件夹中，以完成安装。 ##更改日志 ### 0.1.2.17 滚动视图布局更改。 添加了“撤消”按钮。在编辑屏幕开始时，按按钮设置值。 添加了重置按钮。按下按钮来设置值标签的指定值。 添加了输入字段。可以使用键盘输入滑块值。 进行了更改，以便可以为每个mod标签打开和关闭每个滑块。 修复了以下错误：省略了值标签默认属性时，类型=“ scale”

什么是格威迪翁？ “Gwyddion 是一个用于 SPM（扫描探针显微镜）数据可视化和分析的模块化程序。主要用于分析通过扫描探针显微镜技术（AFM、MFM、STM、SNOM/NSOM）获得的高度场”（ http:// gwyddion.net/ ) saveasgsf 以 Gwyddion 简单字段文件格式 (.gsf)（仅一个通道）保存 NxM 矩阵 saveasgwy 以 Gwyddion 原生文件格式 (.gwy) 保存 NxM 或 NxMxL 矩阵 函数调用： saveasgsf（文件名，数据，numstepsx，numstepsy，startx，endx，starty，endy，标签，单位，时间，varargin） 或者saveasgwy（文件名，数据，numstepsx，numstepsy，startx，endx，starty，endy，标签，单位，时间，可变参数） 例子：

基于HMCAD1511的四通道高精度示波器方案：单通道达1G采样率，双通道500M，四通道模式实现至250M采样率原理图PCB及FPGA代码全解析,用HMCAD1511实现的四通道示波器方案，单通道模式1G采样率，双通道模式500M，4通道模式250M采样率。 原理图PCB，FPGA代码，注释清晰。 ,关键词：HMCAD1511；四通道示波器；单通道模式1G采样率；双通道模式500M；4通道模式250M采样率；原理图；PCB；FPGA代码；注释清晰。,"HMCAD1511驱动的四通道高采样率示波器方案：原理图PCB与FPGA代码详解"

AD6-9下载，用于SCH 与DSN 原理图文件转化，比较方便， 非常利于设计；