上个月传了一个5.01的版本，但只解决了试用期弹出对话框的问题，没有处理试用期过后需要许可证的情况。 ----------- 这次连同最新版15.3一起上传，这个两个版本已经解决了试用期弹对话框和试用期过后需要许可证的问题（其他问题我还没有发现）。 ----------- 如何使用请参照原地址的描述：http://download.csdn.net/detail/wangjs_xz/8486141 或去官网下载最新版及实例 http://cdn.asprise.com/ocr/files/downloads/15/asprise-ocr-csharp-vb.net-15.3-trail.zip ----------- 另，因为我在项目中只是去进行验证码的识别，其它有什么问题我没做测试。

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在软件研发领域，项目复盘是一项至关重要的活动，它能够帮助团队回顾过去的工作，提炼经验教训，提升未来的项目管理效率和软件质量。本文件包，名为"软件研发类工作总结项目复盘文档，复盘文件"，是专为项目组长、经理以及高级开发人员设计的，旨在提供一个系统化的方法来分析已完成的项目，从而实现持续改进。 我们要理解“复盘”这一概念。复盘是对项目执行过程的全面回顾，通过对项目的目标、执行过程、结果与预期的对比，找出问题所在，总结成功与失败的原因，并提出改进措施。这不仅有助于提升团队能力，也能增强团队对项目的理解和控制力。 此压缩包包含两个PPT文件，可能分别代表了不同的复盘维度或阶段。PPT是一种常见的展示工具，便于将复杂的项目信息以可视化的方式呈现出来，使团队成员能更直观地理解项目状况。通过这些PPT，我们可以看到项目的进度、关键里程碑、遇到的问题、解决策略以及成果展示等重要环节的详细记录。 复盘列表则可能是一个详细的检查表，列出了复盘过程中需要考虑的关键点，如项目目标达成情况、时间管理、团队协作、技术难点、风险控制等方面。这样的列表可以帮助复盘工作系统化，确保无遗漏，同时也能作为未来项目规划的参考。 软件/插件的标签表明，这份文档可能涵盖了软件开发过程中的具体技术问题，例如代码质量、性能优化、兼容性测试等。而范文/模板/素材标签则意味着这些文件可以作为模板，供其他类似项目的复盘工作参考。 工作总结部分，可能是项目负责人或团队成员对个人工作的反思，包括完成的任务、贡献、学习到的新技能、面临挑战的处理方式等。这部分内容有助于个人成长，同时也是团队评估成员表现和能力的重要依据。 这个压缩包为软件研发团队提供了一个完整的复盘框架，通过细致的分析和总结，可以有效提升项目管理的效率和质量，促进团队协作，为未来的软件开发项目打下坚实的基础。对于项目管理者来说，掌握并实践这样的复盘方法，无疑能够提升其领导力和项目成功率。

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在电子工程和嵌入式系统开发中，HEX和BIN文件是常见的编程格式，尤其在51系列单片机编程中极为重要。标题"51Hex_Bin与51Bin_HEX"表明我们要讨论的是这两种文件格式之间的转换工具，以及它们在51单片机编程中的应用。 51Hex（Intel HEX）文件是一种文本格式，它存储了可编程设备的二进制数据，如微控制器的程序代码。这种格式便于人阅读，因为它是基于ASCII字符的，并且包含了地址信息和校验和，有助于确保数据传输的准确性。在51单片机编程中，开发者通常会使用高级语言（如C或汇编）编写源代码，然后通过编译器将其转化为HEX文件，以便于烧录到单片机的闪存中。 51Bin（Binary）文件则更为直接，它包含了纯二进制形式的机器代码，没有地址信息和校验和。这种格式通常用于直接写入单片机的存储器，因为它的体积小，加载速度快。然而，由于缺乏地址信息，BIN文件不适用于大型项目，或者需要分段编程的情况。 "51Bin_HEX"软件就是为了解决这种转换需求而设计的。它可以将51Hex文件转换为51Bin文件，反之亦然。这在某些情况下非常有用，例如，当从一个开发环境转移到另一个不支持相同HEX格式的环境时，或者当需要直接烧录二进制代码以提高效率时。 转换过程通常是这样的：对于从HEX到BIN，软件会读取HEX文件中的数据记录，提取出实际的二进制数据，并忽略地址和其他控制信息。反过来，从BIN到HEX的转换则需要添加地址信息，通常是从指定的起始地址开始，按照二进制数据的顺序逐个增加，同时计算并插入校验和，以创建一个完整的HEX文件。 在实际应用中，开发者可能需要根据具体需求选择使用哪种格式。例如，在调试阶段，HEX文件可以提供更丰富的信息，而在生产环境中，为了简化烧录步骤和提高速度，可能会选择BIN文件。 51Hex_Bin转换工具是51单片机开发过程中的一个重要辅助工具，它帮助开发者灵活地处理不同格式的程序代码，适应各种编程和烧录环境。理解这两种格式的特性及其转换原理，对于进行51系列单片机的编程和调试工作至关重要。

ABCNet是一种先进的文本检测模型，尤其在ICDAR（国际文档分析与识别大会）2015年的比赛中表现卓越。这个模型主要基于PyTorch框架，它的设计目标是有效地识别和定位图像中的文本，这对于诸如光学字符识别(OCR)、智能文档分析等领域具有重要意义。 在“ABCNet ICDAR 2015 转 Bezier文件代码”中，"Bezier"通常指的是用于描述曲线路径的数据结构，特别是在文本检测中，Bezier曲线常用来表示文本轮廓。Bezier转换可能是将模型的输出，即原始的检测框或像素级预测，转化为更易于理解和处理的Bezier曲线形式。这种转换有助于简化后续的文本识别和理解步骤，因为Bezier曲线可以精确地描绘出文本的形状。 ABCNet模型的训练通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：你需要一个标注良好的训练集，如ICDAR 2015数据集，它包含了丰富的文本实例和对应的边界框。这些数据需要被转换为模型可以接受的格式，例如，将边界框转换为Bezier曲线。 2. **模型构建**：ABCNet的核心是其网络架构，它可能包括卷积神经网络(CNNs)来提取特征，以及一些特定的设计，比如Bezier预测头，用于生成曲线参数。 3. **训练过程**：使用优化器（如Adam或SGD）调整模型参数，以最小化预测曲线与实际曲线之间的差异。这通常涉及到损失函数的选择，如IoU（Intersection over Union）或Dice系数。 4. **模型评估**：在验证集上定期评估模型性能，通过指标如Precision、Recall、F1分数以及Average Precision (AP)来衡量。 5. **模型优化**：根据评估结果调整超参数，或者尝试不同的数据增强技术，以提高模型的泛化能力。 6. **模型应用**：一旦模型训练完成，就可以将其应用于新的图像，生成Bezier曲线表示的文本检测结果。 提供的压缩包文件“abcnet_custom_dataset_example_v2”可能包含了使用ABCNet模型训练自定义数据集的示例代码和配置。这可能包括数据加载脚本、模型配置文件、训练脚本以及可能的预训练模型权重。通过这个例子，用户可以了解如何将自己的数据集适配到ABCNet框架，并进行模型的训练和测试。 ABCNet是文本检测领域的一个强大工具，而将模型的输出转换为Bezier曲线则能提供更加直观和准确的文本表示，便于后续处理。通过理解并运用这个代码，开发者可以深入学习和改进文本检测技术。

GroundMotionClassifier 使用支持向量机区分地震和爆炸波的项目。 先决条件： 要运行此项目，您将需要基于Linux的操作系统（Ubuntu或Fedora效果最佳）。 该代码是用Python 2.7.12+编写的，但是任何版本的Python 2都可以使用。 您还需要在系统中安装以下组件： 西皮 脾气暴躁的 Matplotlib Scikit学习 Peakutils 密谋 可以使用诸如pip之类的下载管理器进行下载。 安装点子： sudo apt-get install python-pip 使用pip安装任何依赖项。 例如： pip install scikit-learn pip install numpy 运行代码： 特征向量存储在isrsvm / PS / Code中存在的store.txt中。 要创建新的特征向量（在擦除前一个特征向量的同

STM32 FreeRTOS Kernel V10.0.1是一个针对STM32F103RDT6微控制器的实时操作系统内核实现，该版本为V10.0.1，专注于提供高效、可靠的任务调度和管理。FreeRTOS是一个广泛使用的开源实时操作系统，尤其适合资源有限的嵌入式系统，如STM32系列MCU。在这个移植项目中，开发者已经将FreeRTOS内核成功地应用到STM32F103RDT6上，实现了对硬件资源的有效利用。 STM32F103RDT6是STMicroelectronics公司的一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，具有丰富的外设接口和内存配置，适用于各种嵌入式应用。FreeRTOS内核的移植意味着开发者已经适配了中断服务例程、时钟源设置、堆内存管理等关键功能，使得FreeRTOS能在这块芯片上运行并协调多个并发任务。 按键FIFO方式处理是该项目中的一个重要特性。FIFO（先进先出）是一种数据结构，常用于管理输入输出流。在这里，按键事件被放入一个FIFO队列，确保了按键的有序处理，避免了多任务环境下按键响应的混乱。这种设计提高了系统的稳定性和用户体验，因为即使在高负载情况下，按键也能得到及时、准确的响应。 任务打印是FreeRTOS的一个重要功能，它允许开发者追踪和调试任务的执行状态。在这个项目中，任务执行状态和CPU占用率可以被打印出来，这对于理解系统性能、优化任务调度以及找出潜在的瓶颈非常有帮助。通过查看这些信息，开发者可以调整优先级、时间片或者任务数量，以达到最佳的系统效率。 FreeRTOS的内核提供了丰富的任务调度机制，包括优先级调度、时间片轮转等。在STM32F103RDT6上，这些机制可以确保每个任务按照其优先级得到执行，从而实现硬实时性。此外，FreeRTOS还支持信号量、互斥锁、事件标志组等同步机制，以及定时器和延迟函数，这些都为开发者提供了强大的工具来控制任务间的交互和同步。 在压缩包中的"FreeRTOS_V1.00"可能包含了FreeRTOS的源代码、配置文件、示例程序、编译脚本等相关资料。开发者可以借此深入学习FreeRTOS的内部工作原理，进行二次开发或根据自己的需求进行定制。 STM32 FreeRTOS Kernel V10.0.1的移植项目提供了一个在STM32F103RDT6上运行实时操作系统的完整解决方案，结合按键FIFO处理和任务打印功能，使得开发者能够构建出高效、可扩展且易于调试的嵌入式系统。对于想要学习和使用FreeRTOS的工程师来说，这是一个宝贵的实践案例。

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。

UMP is universal Media fr amework plugin for Unity that based on Video LAN Important: - Please read user manual before start use UMP; - For possibility to use external/installed VLC libraries you should install the regular VLC player (Unity 64-bit Editor == VLC player 64-bit); - Doesn't support And