大商创APP是一款支持自营+商家入驻的B2B2C多商户移动商城系统，基于原生模式开发，操作流畅、界面美观、功能强大，覆盖iPhone、Android、iPad等 移动设备上搭建一个APP商城应用

一个移动 PC 蓝牙通信项目，您可以在其中简单地从移动设备向 PC 发送文本消息，反之亦然。 您可以将此项目用作涉及移动 PC 通信的项目的项目模板。 包含一个 j2se 服务器模块和一个 j2me 客户端模块在此处查看并支持我最新的 ANDROID 项目：https://play.google.com/store/apps/developer?id=Deepak+PK

部分1 － 在您的PC机中安装Compact Control Builder AC800M编程组态软件flv,部分1 － 在您的PC机中安装Compact Control Builder AC800M编程组态软件!Compact Control Builder M是专门用于AC800M控制器硬件的工程组态编程软件，这个多媒体教程指南将向您对如何使用Compact Control Builder M工程软件为AC800M控制器进行编程组态做一个简单介绍。注：本视频文件为swf格式，推荐用IE浏览器打开视频。这个指南建立在一个小的控制应用例子上，这个控制应用包括了商场入口的门控制，应用描述如下：■ 入口包含了两个滑动门；■ 一个客户的出现会激活光电传感器，门会打开；■ 每个门都通过各自的马达控制开和关；■ 在最后一次激活光电传感器之后，门会在5秒钟后返回默认位置（关）。因此，几个顾客相继地到达将会延迟门打开的时间； ■ 顾客地数量会被统计，同时可以手动恢复计数器；■ 门被打开地服务次数将会被统计。每一次门打开都会使计数器地计数增加一次。当计数器地结果到达一个预设值，一个标记将会指出需要一个维护服务。可以手动恢复标记指示。

PC机和以太网转串口设备通讯例子，采用vc6.0编写的源程序，经测试可以在vs2005、vs2008、 vs2010 上稳定运行。 基于tcp/ip编写socket客户端—服务器、UDP通信. 具体项目实际应用的一部分，肯定好用...

对于pc机不太了解的朋友，你可于在这里面查到很详细的电脑知识与技术。他为电脑初学者带来了福音

7月23日置顶最新版 每天自动申请有几率获得实物 1、添加了淘宝试用和苏宁试用/领京豆/签到/试用报告 2、更新了批量多账号申请、试用报告下载、京豆领取 3、支持京东账号密码登录和扫码登录，多种选择，保证账号安全~ 更新说明： 1.修复京豆云端获取失败问题 2.修复淘宝试用无法获取的问题 3.修复申请试用因为申请过而反复提示的5S的问题

MeiSe5.0手机端和PC端，Android手机摄像头当成电脑摄像头，如果手机连接被其他程序占用，可能用不了。

win10+小米9亲测可用，主要是usb可用，是需要打开usb调试模式，电脑安装 DroidCam.Setup.6.3.3.exe 15052KB 手机安装 DroidCam_v6.8.2_apkfab.com.apk 2613KB 然后电脑选择usb模式连接就OK了。

ABB机器人PCSDK上位机程序开发手册，英文的，有困难的朋友谨慎下载，里面有些代码示例。系列教程地址https://blog.csdn.net/leytton/article/category/8644528

Malware is one of the most serious security threats on the Internet today. Unfortunately, the number of new malware samples has explosively increased: anti-malware vendors are now confronted with millions of potential malware samples per year. Consequently, many studies have been reported on using data mining and machine learning techniques to develop intelligent malware detection systems. Lots of works use different feature and different data set to train a classification model. Although they show a high percent of accuracy on their own test data, most of model become rapidly antiquated as malware continues to evolve. When using the obfuscation techniques or polymorphism techniques, they can not work very well. In this work, we propose a effective malware detection approach using data-mining techniques based on opcode, data structure and the imported libraries. We also use different classifiers and conduct some experiments to evaluate our approach. In addition, we provide empirical validation that our method is capable of detecting new unknown malware, also fresh malware collected in 2017. In addition, we use obfuscation on malware to test our model.