蓝德7280s原厂数据配置文件，原厂7280s控制器导出配置。可用来恢复控制器流失数据。

七彩虹将星COLORFUL X15 AT 23H2 （i7 13650HX+4060款） 提取的BIOS原文件

1、学习免费视频 https://bbs.kingbase.com.cn/course-1.html 2、学习我整理的资料，和多选的原题(至少50分原题,只需要发挥10分（在word版课件里面搜题目即可）) 3、KCP认证报名考试(金仓数据库工程师-->KCP认证-->进入考试) https://bbs.kingbase.com.cn/plugin.php?id=chess_certification

Visual Studio是微软开发的一款集成开发环境，广泛应用于原生开发、网页开发、移动应用开发等众多领域。在原生开发过程中，调试是不可或缺的一部分，它可以帮助开发者定位和修复代码中的错误。本文旨在分享一些在使用Visual Studio进行原生开发调试时的技巧。 1. 数据断点：数据断点是调试过程中非常有用的工具。当程序运行时，如果某段数据的内存地址发生变化，调试器会自动中断，这对于检测内存损坏及识别错误的内存操作非常有帮助。在Visual Studio中，可以在编译过程中添加数据断点，通过菜单项“编译>新断点>新数据断点”或者直接在断点窗口操作。需要注意的是，数据断点只能在编译过程中设置，且一次最多可设置四个硬件数据断点。 2. 线程重命名：多线程应用调试的一大难题是区分不同线程，特别是在程序中多个线程并发执行同一段代码时。Visual Studio的Threads窗口会显示所有创建的线程及其状态，但当线程数量众多时，找到特定线程并不容易。为了简化这一过程，开发者可以为线程重命名，通过右键点击需要重命名的线程来完成。此外，也可以编程方式为线程命名，使用特定的API函数SetThreadName()在创建线程时为其指定名称。 3. 指定线程设置断点：在调试多线程应用时，设置断点可以限定在特定线程、进程或计算机上执行。这可以通过断点的Filter命令来实现，允许开发者使用线程名、线程ID、进程名、进程ID或机器名的组合来过滤需要中断的条件。掌握如何设置线程名称会使过滤过程更加简单。 4. （不准确的）定时执行：虽然Visual Studio提供了Watch窗口用于查看变量值，但有时候开发者可能需要知道特定代码块的执行时间。@clk是Watch窗口中用于显示计时器的伪变量，通过它，我们可以大致估算两个断点之间的代码执行时间。将@clk设置为0可以重置计时器。需要注意的是，在高版本的Visual Studio（如VS2005及以上版本）中，这种方法可能无法使用。 5. 变量显示格式设置：在调试过程中，当使用Watch或者QuickWatch窗口查看变量时，变量的显示格式默认是预定义的。对于数字类型，显示格式会根据其类型（int、float、double）以及其存储形式（十进制等）来决定。开发者可以自定义这些格式，以更方便地查看变量值。 掌握这些调试技巧对于Visual Studio原生开发的效率和准确性大有裨益。它们不仅可以帮助开发人员更快地发现和修复错误，还能提高对程序运行状态的理解和控制。随着Visual Studio版本的不断更新，这些调试工具和技巧也在不断地进行优化和更新，因此，开发人员需要时刻关注并学习这些新特性，以保持开发效率和代码质量。

招商银行-农药行业研究之总览篇：绿色发展加速产业整合，关注优质原药企业升级机遇-230425.pdf

【东软 C/C++ 培训结业考试 内部试题 机选原题】是一系列针对C和C++编程语言的考核资料，旨在检验学员在完成东软的培训课程后对这两种语言的掌握程度。这些内部试题覆盖了从基础到高级的各种题目，为学员提供了全面的技能检测。 看到“试题_C++01.xls”，这可能是一个包含了C++基础概念和语法的测试，例如变量声明、数据类型、控制流（如if-else、循环）、函数的使用等。学员可能需要理解和编写简单的C++程序，包括面向过程编程的基础。 “试题_一期测试班日语.xls”虽然名字中包含“日语”，但在IT培训的背景下，这可能是指与日本企业合作相关的项目，因此可能涉及到国际化和本地化的问题，或者在C++编程中如何处理多语言环境。 “试题_C++班c语言试题.xls”则聚焦于C语言，考察学员对C语言核心概念的理解，比如指针操作、内存管理、结构体与联合体以及预处理器的使用等。 “试题_C++题[90分钟][选择20道、填空5道、改错4道、编程2道].xls”是一个综合性的测试，包含多种题型，除了选择和填空题来检验理论知识，还有代码改错和编程题，这要求学员能够识别并修正错误的代码，同时能够独立编写功能完整的程序。 “试题_C++.xls”和“试题_C++中级.xls”可能分别代表初级和中级水平的测试，涉及更复杂的C++特性，如类和对象、继承、多态、模板、异常处理以及STL（标准模板库）的使用。 “试题_C++题[60分钟][选择20道、填空5道、编程1道].xls”与之前的测试类似，但时间限制缩短，意味着可能更加注重效率和时间管理。 “试题_C#入班试题_难.Xls”表明还涵盖了C#的相关知识，虽然C#和C++属于不同的.NET框架，但它们都基于C语言，因此学员可能需要理解面向对象编程在C#中的实现，以及.NET平台的相关概念。 “试题_C++题[90分钟][改错4道].xls”再次强调了代码审查和错误修复的能力，这对于任何软件开发者来说都是至关重要的技能。 “试题_windows编程.xls”可能包含有关Windows API的题目，涉及窗口创建、消息处理、系统调用等，要求学员具备在Windows平台上开发应用程序的能力。 这些内部试题旨在全面评估学员在C和C++语言方面的理论知识、编程实践能力以及对特定环境（如Windows编程）的理解。通过这些测试，学员不仅可以检验自己的学习成果，也能为未来的工作或项目开发做好充分准备。

Eclipse SWT/Jface核心应用》全面介绍了SWT、JFace和RCP的相关知识。全书共分5篇，第1篇介绍了SWT产生的背景以及SWT的一些基本概念和基础知识。第2篇介绍了SWT基本控件的使用，以及事件处理、布局等SWT基本知识的应用。第3篇介绍了关于SWT的高级应用。第4篇介绍了JFace框架的知识及其应用。第5篇介绍了最新的RCP应用程序的开发。

《RhinoPythonPrimerRev3原厂教程》是专为Rhino用户提供的Python编程学习资料，旨在帮助用户掌握如何在Rhino环境中利用Python语言进行高效建模和脚本编写。Rhino，全称Rhinoceros 3D，是一款强大的三维建模软件，广泛应用于建筑设计、工业设计和产品造型等领域。Python作为一门易于学习、功能丰富的编程语言，被引入到Rhino中，极大地扩展了其功能和自动化潜力。 本教程分为多个章节，逐步讲解Python在Rhino中的应用基础和高级技巧。从Python的基础语法入手，包括变量、数据类型、流程控制（如条件语句和循环）、函数定义和调用等，这些都是Python编程的基础，也是进一步学习的关键。接着，教程会深入到Rhino特定的Python库，如RhinoCommon和Grasshopper，这些库提供了与Rhino模型交互的API，使用户能够通过代码创建、修改和分析几何体。 在RhinoPythonPrimerRev3中，你会学习如何使用Python进行几何对象的操作，如创建点、线、面和实体，以及如何组合和修改这些对象。此外，教程还会涵盖文件输入输出，如读写Rhino模型文件（.3dm）和其他格式的数据文件。通过学习，你将能够编写脚本来批量处理模型，实现参数化设计，或者创建自定义插件以满足特定需求。 进一步，教程还会涉及Rhino的图形用户界面（GUI）编程，教你如何使用Python创建定制的工具栏、面板和对话框，提升Rhino的工作流效率。Grasshopper，Rhino的一个可视化编程环境，也是Python的重要应用场景。通过Python接口，你可以实现Grasshopper组件的编写，使得复杂的算法逻辑可以通过图形化方式直观展现和编辑。 教程可能还会包含一些实战案例，如建筑信息模型（BIM）的处理、参数化设计的实现以及与外部程序的集成。这些案例将帮助你将所学知识应用到实际工作中，提高工作效率。 《RhinoPythonPrimerRev3原厂教程》是一份全面且实用的学习资源，无论你是Rhino新手还是有经验的用户，都能从中获益，提升你的数字设计能力。通过深入学习和实践，你将能够利用Python的力量，让Rhino成为你创意实现的强大工具。

### Matlab：DY溢出指数代码及原数据解析 #### VAR模型概述 本文旨在介绍如何使用MATLAB实现一种简化形式的向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR），并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。VAR模型是一种广泛应用于经济和金融时间序列分析中的统计工具，它允许我们研究多个时间序列之间相互作用的方式。 ### 简化形式的VAR模型 简化形式的VAR模型可以表示为： \[ y_t = \nu + A_1 y_{t-1} + A_2 y_{t-2} + \ldots + A_p y_{t-p} + u_t \] 其中： - \( y_t \) 是 \( k \) 维的内生变量向量。 - \( A_i \) 是 \( k \times k \) 的系数矩阵。 - \( u_t \) 是误差项。 该模型可以通过等价的形式转化为VAR(1)模型： \[ Y_t = v + A Y_{t-1} + U_t \] 其中： - \( Y_t = \begin{bmatrix} y_t \\ y_{t-1} \\ \vdots \\ y_{t-p+1} \end{bmatrix} \) - \( A = \begin{bmatrix} A_1 & A_2 & \ldots & A_{p-1} & A_p \\ I_k & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & I_k & \ldots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & I_k & 0 \end{bmatrix} \) ### 移动平均表示法 如果假设VAR(p)过程是稳定的，则其移动平均表示可通过连续替换得到。具体来说，\( Y_t \) 可以表示为： \[ Y_t = A(L)^{-1} \nu + A(L)^{-1} U_t = A(L)^{-1} \nu + \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i U_{t-i} \] 其中： - \( A(L)^{-1} = \sum_{i=0}^{\infty} \Phi_i L^i \) - \( \Phi_i = J A_i J' \)，其中 \( J = [I_k, 0_{k \times k(p-1)}] \) - \( \Phi_0 = I_k \)，且对于 \( i > 0 \)，有 \( \Phi_i = \sum_{j=1}^{i} \Phi_{i-j} A_j \) ### 预测误差方差分解(FEVD) 预测误差方差分解（FEVD）是用来分析每个外生冲击对预测误差方差的贡献程度的方法。对于水平 \( h \) 处的预测误差 \( y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} \)： \[ y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} = \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i u_{t+h-i} \] 其中 \( \Sigma_u = E(u_t u_t') \) 是误差项的协方差矩阵。如果 \( \Sigma_u = P \Sigma_w P' \)，其中 \( \Sigma_w = I_K \)，则 \( \Theta_i = \Phi_i P \)。 ### DY溢出指数 Diebold 和 Yilmaz (2009) 提出了溢出指数来衡量跨企业、市场或国家的溢出效应。溢出指数定义为： \[ \text{Spillover Index} = \frac{\sum_{k,j \in \{1..K\}, k \neq j} \text{FEVD}_{kj}(h)}{\sum_{k,j \in \{1..K\}} \text{FEVD}_{kj}(h)} \] 其中，\( \text{FEVD}_{kj}(h) \) 表示第 \( j \) 个冲击对第 \( k \) 个变量在水平 \( h \) 上预测误差方差的贡献。通过构造迪伯德-伊尔马兹连通性表（FEVD 表），可以直观地理解这些贡献。 ### 方向性连接 在迪堡和伊尔马兹的工作中还提出了方向性连接的概念，用于衡量不同实体之间的信息流动方向。例如，从其他国家到国家 \( i \) 的总方向性联系 \( C_i \leftarrow \ast \) 定义为： \[ C_i \leftarrow \ast = \sum_{j=1, j \neq i}^N dH_{ij} \] 同时，与其他国家的完全定向联系 \( C_\ast \leftarrow j \) 定义为： \[ C_\ast \leftarrow j = \sum_{i=1, i \neq j}^N dH_{ij} \] ### 广义VAR框架下的FEVD 在广义VAR方法中，FEVD 在视界 \( h = H \) 处的计算如下： \[ dH_{kj} = \sigma_j^{-1} \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_j^2 / \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_k e_k \] 其中 \( e_k \) 是 \( I_K \) 的第 \( k \) 列。然而，这种广义FEVD不保证行和或列和为1，因此，迪堡和伊尔马兹 (2012) 建议进行归一化处理。 ### 总结 本文介绍了如何在MATLAB中实现一种简化形式的VAR模型，并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。通过上述介绍，我们可以了解到VAR模型在经济和金融领域的应用，以及如何利用MATLAB工具包进行数据分析。DY溢出指数能够帮助我们更好地理解和量化不同实体之间的相互作用和信息流动。此外，文中还讨论了不同的FEVD计算方法，包括传统的乔莱斯基分解和广义VAR框架下的FEVD计算方法，这为我们提供了更多的选择和灵活性。 VAR模型及其扩展在现代经济和金融分析中扮演着重要的角色。通过MATLAB实现这些模型可以帮助研究人员深入理解数据背后的模式和关系。

程序安装方法 1,把目录放到D盘,保证D:\ichat\ichat\ichat.exe文件存在 2,打开CMD窗口,执行D:\ichat\ichat\ichat.exe -install 进行安装 3,新建一个数据库,建议将数据库文件放置于D:\ichat\data目录下,便于管理,设置好帐号密码,执行D:\ichat\SQL Tools\chat.sql,并写进配置文件D:\ichat\ichat\ichat.ini 4,复制一份D:\ichat\rooms\default.ini,命名为roomxxxx.ini,xxxx为端口号码,并将该文件里面的xxxx全部替换为对应的端口号码;复制一份D:\ichat\users\default,命名为userxxxx,xxxx为端口号码 以上设置完即可启动.. 野原鑫之助工作室 2014.3.12