libreoffice 7.5.4 Windows 版,支持 Windows 7 / 10 / 11 , 2023年06月最新版本,直接安装即可,已通过安装测试.

Notepad++是一款广受欢迎的开源文本和源代码编辑器，专门针对Windows操作系统。它具有多项功能，包括语法高亮显示、代码折叠、自动完成、支持插件等，使其成为程序员和一般用户的理想选择。特别地，x64版本意味着它支持64位处理器，通常拥有比32位版本更好的性能和稳定性。而“便携”一词表明这是一款不需要安装即可运行的版本，非常适合随身携带，或在没有管理员权限的环境中使用。 具体到这个版本，它包含一系列文件，每一个都有其特定的作用。例如，"notepad++.exe" 是程序的可执行文件，用户通过它来启动Notepad++编辑器。"readme.txt" 文件通常包含了版本更新说明、安装指南或使用帮助等信息，让用户了解软件的基本操作和最新特性。"license.txt" 则包含了软件的授权信息，让用户知晓如何合法地使用Notepad++。 "change.log" 文件记录了软件自上一版本以来所做更改的日志，让用户体验到持续不断的改进。"langs.model.xml" 和 "stylers.model.xml" 分别存储了语言定义和样式定义，前者定义了各种编程语言的语法高亮规则，后者定义了编辑器中不同文本的显示样式，例如字体、颜色等。"tabContextMenu_example.xml" 和 "contextMenu.xml" 则分别提供了一个示例和模板，用于定义在标签页和编辑器上下文菜单中显示的命令选项。"config.xml" 用于存储用户的个性化设置，保证每次打开编辑器时都能拥有相同的使用环境。 除此之外，"shortcuts.xml" 文件定义了快捷键的映射，允许用户快速访问各种功能，提升编辑效率。这些文件共同构建了一个功能丰富且易于使用的编辑器环境，使得Notepad++成为开发者社区中不可或缺的工具之一。

【人工智能导论】试卷库包含了丰富的知识点，涵盖了人工智能的基础概念、推理方法、知识表示以及历史发展等。以下是对部分题目涉及知识点的详细说明： 1. AI 的英文全称为 Artificial Intelligence，代表人工智能，选项 B 正确。 2. 反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式为空子句，则定理得证，选项 C 为正确答案。 3. 正向推理是从已知事实出发，通过规则库推导出结论的推理方式，选项 A 描述了正向推理。 4. 语义网络中的 AKO 链、ISA 链用于表达节点间的继承性，选项 C 为正确选项。 5. 命题逻辑中，(A→B)∧A => B 属于假言推理，选项 C 正确。 6. 只有陈述句可以判断真假，因此选项 D 正确。 7. 仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词，选项 A 正确。 8. 最一般合一（Most General Unifier, MGU）是逻辑推理中的一种概念，选项 A 正确。 9. 1997 年击败世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫的计算机名为深蓝，选项 A 正确。 10. 人工智能系统的知识包含的事实、规则、控制和元知识，选项 D（关系）不在其中。 11. 子句 C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘ 的最一般合一归结式为 C1’σ∨C2’σ，选项 A 正确。 12. 或图通常称为博奕图，选项 C 正确。 13. 不属于人工智能的学派是机会主义，选项 B 正确。 14. 人工智能的含义最早由图灵于 1950 年提出，他同时提出了图灵测试，选项 C 正确。 15. 自动获取知识和技能，实现自我完善的学科是机器学习，选项 B 正确。 填空题中涉及的知识点包括： 1. 不确定性类型包括主观不确定性、客观不确定性、信息不完全和信息不精确。 2. 在删除策略归结中，应删除含有互补文字的子句、含有自由变量的子句以及被其他子句包孕的子句。 3. 证据可信度 CF(A) 的关系为 CF(~A) = 1 - CF(A)，CF(A1∧A2) = CF(A1) * CF(A2)，CF(A1∨A2) = max(CF(A1), CF(A2))。 4. 图由顶点和边组成，分为有向图和无向图。 5. 合一算法是寻找非空有限原子公式集的最一般合一。 6. 产生式系统的推理过程中，被选择执行的规则称为触发规则。 7. P(B|A) 表示在规则 A 为真的情况下，B 为真的条件概率。 8. 人工智能的远期目标是实现真正的智能，近期目标是实现特定任务的自动化。 简答题和计算题涉及的知识点包括： 1. 三值逻辑表涉及到真、假和不确定三种状态。 2. 产生式是逻辑程序设计中的基本单元，表示形式如 "IF 条件 THEN 行动"，规则的语义是在满足条件时执行相应行动。 3. 谓词公式的子句集转换通常通过一系列逻辑操作如析取、归结等步骤得到。 4. 求最一般合一（MGU）是逻辑推理中的一个重要问题，解决方法涉及代换和子句简化。 5. 证明 G 是否是 F 的逻辑结论需要通过推理和逻辑证明。 应用题中涉及的知识点： 1. 语义网络可以用来表示复杂的关系，如人物的身份、年龄和住址等。 2. α-β 剪枝技术是用于优化决策树搜索的算法，用于避免评估不必要的分支。 3. 利用逻辑关系推理家族关系，如祖父、父亲等。 以上是对试卷库部分内容涉及的人工智能知识点的详细解释。这部分内容覆盖了人工智能的基础理论、逻辑推理、知识表示方法和实际应用等多个方面，体现了人工智能学科的广泛性和深度。

以Qt 5.11为平台，介绍内容包括Qt概述，模板库、工具类及控件，布局管理,基本对话框，主窗口，图形与图片，图形视图框架，模型/视图结构，文件及磁盘处理，网络与通信，事件处理及实例，多线程，数据库，操作Office，多国语言国际化，单元 本书以Qt 5.11为平台，介绍内容包括Qt概述，模板库、工具类及控件，布局管理，基本对话框，主窗口，图形与图片，图形视图框架，模型/视图结构，文件及磁盘处理，网络与通信，事件处理及实例，多线程，数据库，操作办公室，多国语言国际化，单元 测试框架，QML编程基础，QML动画特效，Qt Quick Controls 开发基础，Qt QuickControls 2新颖界面开发等。 测试框架、QML编程基础、QML动画特效、Qt Quick Controls开发基础、Qt QuickControls 2新颖界面开发等。 本书在上一版的基础上对综合实例进行了重新设计，对Qt 功能进行了大幅扩展。全书分为以下5个部分。 本书在上一版的基础上对综合实例进行了重新设计，对Qt功能进行了大幅扩展.全书分为以下5个部分.

**Protege 汉化版** Protege 是一个开放源码的本体编辑器和框架，主要用于构建和管理本体，它是知识工程和语义网领域中的一个强大工具。这个“Protege 汉化版”是原版 Protege 软件的中文语言版本，旨在方便中国用户更方便地使用该软件，克服语言障碍，提升使用体验。 在 Protege 中，用户可以创建、编辑和管理本体，这些本体是描述特定领域概念和关系的结构化模型。本体在知识表示、数据集成、信息检索和智能应用等方面具有广泛的应用。Protege 提供了直观的图形界面，允许用户通过拖放和属性编辑来构建本体。 **汉化版特点：** 1. **界面翻译**：所有菜单、对话框和提示信息都已被翻译成中文，使得不懂英语的用户也能轻松操作。 2. **本地化支持**：考虑到中文用户的使用习惯，可能在某些功能或布局上进行了调整，以适应中文环境。 3. **易用性增强**：通过汉化，用户能够更快地理解软件功能，降低学习曲线，提高工作效率。 **使用 Protege 创建本体：** 1. **新建本体**：用户可以创建新的本体项目，设定本体的基本信息，如命名空间、前缀等。 2. **添加类和属性**：在本体中定义类别（Class）和属性（Property），类别代表领域内的概念，属性则描述类别之间的关系。 3. **定义约束**：可以为类和属性设置约束，如必需属性、唯一属性等，以确保数据的准确性和一致性。 4. **导入导出**：支持 OWL、RDF 等标准格式的导入和导出，便于与其他系统集成和共享本体。 **扩展插件：** Protege 支持丰富的插件系统，可以安装额外的工具和功能，例如推理引擎、本体验证工具、可视化工具等。汉化版可能也对这些插件的界面进行了相应的汉化处理。 **应用场景：** 1. **医疗健康**：构建疾病、症状、药物等医疗知识本体，用于辅助诊断和研究。 2. **生物信息学**：分析基因、蛋白质等生物实体的关系，帮助科学家进行基因功能预测。 3. **教育**：创建课程、学科、知识点的本体，促进教育资源的共享和整合。 4. **企业信息系统**：整合不同来源的数据，实现数据的统一管理和智能查询。 “Protege 汉化版”为中文用户提供了一个更友好的平台，使他们能够充分利用 Protege 的强大功能，进行高效的知识建模和管理。无论是学术研究还是实际应用，这个工具都将极大地提升用户在本体工程领域的生产力。

数字图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，它主要研究如何通过计算机系统来处理、分析和理解图像信息。数字图像处理技术广泛应用于医学图像分析、遥感图像解读、数字摄影、视频监控、工业检测、多媒体应用等多个领域。 在数字图像处理中，图像通常被定义为一个函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，而f代表坐标点的强度值。图像处理的过程涉及图像获取、存储、传输、分析和展示等步骤。其中图像分析是核心部分，包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取、图像恢复、图像分割、图像压缩等内容。 图像增强的目的是改善图像的视觉效果，使观察者可以更容易地识别图像中的细节。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波去噪、图像锐化等。 滤波是图像处理中用于去除噪声的重要技术，它通过设计特定的滤波器，对图像进行平滑处理，从而达到减少图像噪声的效果。滤波器可以是线性或非线性的，常见的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。 边缘检测是图像处理中的另一项重要技术，它的目的是标识出图像中亮度变化明显的点，边缘检测通常应用于物体的边界提取。常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Canny算子、Roberts算子等。 特征提取是将图像中的重要信息转换为某种形式的过程，这些特征能够代表原始图像的关键属性，并用于后续的分析处理中。图像特征包括几何特征、纹理特征、颜色特征等。 图像恢复是指从退化的图像中重建原始图像的过程。退化可能由成像系统不完善、传输过程中的噪声等因素引起。图像恢复技术包括反卷积、盲解卷积等。 图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，每个区域内部具有相似的特性。图像分割对于理解图像内容和后续的图像分析至关重要。图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长、分水岭算法等。 图像压缩旨在减小数字图像文件的大小，以节省存储空间和传输时间。压缩技术可以是有损的，比如JPEG压缩；也可以是无损的，如GIF压缩。 数字图像处理的理论和算法层出不穷，随着技术的发展，机器学习和深度学习技术也被广泛应用于数字图像处理中，大大提高了处理的智能化和自动化水平。 此《数字图像处理 第四版 课后习题答案（影印版）》将为学习数字图像处理的学生提供解题思路和方法，帮助他们更深入地理解和掌握数字图像处理的相关知识和技能，提升解决实际问题的能力。这套资料对于学术研究人员和工业界工程师也具有重要的参考价值。

Vtfedit可用来编辑vtf文件格式图片，主要用来编辑source引擎游戏的渲染图片或地图文件贴图，可用来制作法线贴图或一般普通渲染贴图。需要安装【.NET Framework2.0简体中文版】 和【vc2005运行库】以上。

UiBot是一款强大的自动化办公软件，尤其在RPA（Robotic Process Automation）领域有着广泛的应用。它的高级认证是对用户技能水平的权威认可，旨在确保使用者具备处理复杂自动化任务的能力。本资料集是关于UiBot高级认证A卷及其配套答案的完整版，对于备考者来说是一份极其宝贵的参考资料。 在 UiBot 高级认证考试中，考生需要掌握以下几个关键知识点： 1. **UiBot编程基础**：包括对UiBot Creator的工作环境熟悉，理解变量、常量的使用，以及流程控制语句（如If-Else，For-Each循环）的掌握。考生需要能够编写、调试和优化基础的UiBot脚本。 2. **操作对象与事件**：理解并熟练运用各种UI元素（如按钮、文本框等）的操作，如Find，Click，Type等，并了解对象的属性和事件，能根据需要进行事件响应编程。 3. **数据处理**：掌握读取、写入、处理Excel数据，以及XML、JSON等数据格式的交互。理解如何使用内置函数进行数据的筛选、排序和转换。 4. **网页自动化**：学习如何使用Web模块进行网页元素的识别和操作，如使用Selenium进行浏览器自动化，进行网页元素的点击、填写表单、模拟登录等。 5. **API调用**：理解HTTP请求的概念，会使用Post、Get等方法调用API接口，获取和发送数据，实现与外部系统的交互。 6. **错误处理与日志记录**：理解错误处理机制，如Try-Catch结构，以及如何进行有效的日志记录，以方便调试和问题排查。 7. **工作流设计**：学习如何设计高效、可维护的工作流结构，合理使用子流程，理解模块化编程的概念。 8. **UI自动化**：了解UiBot的OCR（光学字符识别）技术，用于处理图像中的文字，以及如何进行图像比对和识别。 9. **并发与多线程**：理解多任务并行执行的概念，会使用Thread和Parallel模块实现并发操作，提高工作效率。 10. **插件开发与使用**：了解如何开发和使用UiBot的自定义插件，以扩展其功能。 11. **项目管理与版本控制**：理解如何使用UiBot的项目管理功能，进行版本控制，协同团队成员共同开发。 12. **性能优化**：学习如何通过代码优化、资源管理等手段提升UiBot脚本的运行效率。 这份“UiBot高级认证_A卷及答案完整版”文件将覆盖以上所有知识点，并提供实践题目和解答，帮助考生巩固理论知识，提升实战能力。考生可以通过逐个章节的练习和答案核对，来检验自己的学习效果，找出不足之处，从而更好地准备考试。对于想要深入UiBot自动化领域的专业人士来说，这是一个不可多得的学习资源。

将瑞星杀毒软件的小狮子提取出来，这个小狮子话说的确很有趣 原创：植物大战僵尸吧 平渊bz 部分软件报毒，其实没毒，请将本软件加入白名单

ini配置文件是Windows系统中广泛使用的一种轻量级文本配置文件格式，用于存储应用程序的设置和参数。在VC++（Microsoft Visual C++）环境中，开发人员通常会使用API函数来读取和写入ini文件，以便在运行时保存和恢复程序状态。本项目提供的"VC读写ini配置文档"是一个无错版本的示例，它涵盖了如何在C++中实现ini文件的操作，但请注意，为了遵循操作系统安全策略，C盘上的配置文件需由开发者自行创建。 在VC++中，读写ini文件主要依赖于Windows API中的以下函数： 1. `GetPrivateProfileString()`：此函数用于读取ini文件中的字符串值。它接受四个参数：ini文件名、包含键值的节名、键名以及接收读取结果的缓冲区。如果键不存在，函数将返回空字符串。 2. `WritePrivateProfileString()`：这个函数用于向ini文件写入一个键值对。它需要ini文件名、节名、键名和要写入的字符串作为参数。如果键已经存在，新值将覆盖旧值；如果不存在，将在指定节下创建新键。 3. `GetPrivateProfileInt()`：此函数用于读取ini文件中的整数值。它与`GetPrivateProfileString()`类似，但会将读取到的字符串转换为整数。 4. `WritePrivateProfileSection()`：用于写入整个节（section）到ini文件中，包括所有的键值对。需要提供ini文件名、节名和包含键值对的字符串。 5. `WritePrivateProfileStruct()`：可以写入非字符串数据，如整数、浮点数等，通过结构体进行转换。这个函数在较新的Windows版本中已被弃用，但在老版本的VC++项目中仍然可能使用。 在"VC读写ini配置文档"中，开发者可能已经封装了这些API函数，创建了易于使用的类或函数接口，以便在程序中更方便地操作ini文件。例如，可能有一个`IniReader`和`IniWriter`类，它们提供了诸如`ReadSetting`、`WriteSetting`这样的方法，抽象了底层的API调用。 `VC读写ini配置文档.cpp`和`.h`文件很可能是实现这些功能的核心代码，包含了类定义和实现。`.dlg`文件通常是对话框资源，可能用于显示设置或让用户编辑ini文件的内容。`.clw`、`.dsp`和`.dsw`是Visual Studio项目相关的文件，用于管理源代码和编译设置。`.aps`是项目的编译状态信息，而`StdAfx.cpp`和`.h`包含预编译头文件，用于提高编译效率。 这个项目是一个学习和参考VC++读写ini文件的好例子，对于理解如何在C++中操作配置文件非常有帮助。通过分析和理解这些源代码，开发者可以更好地掌握Windows API的使用，并能将这些知识应用到自己的项目中，实现类似的功能。