网上找到的LUA与C的互动程序很多，但Delphi的很少。写LUA导入Dll库的，没找到。自己从C代码中扒出一点，只能用一点点功能。抛砖引玉吧。大师们发个全一点的代码吧。邮箱：shb_a@126.com 文件目录： lua53.dll LUA自带的 lualib.dll 自测试用的，仅有三个函数：lua_sleep－延时,showm－返回文本,lua_moveto－返回2个数值 太多的东西，没弄明白。 LuaTest.exe 非常简单的LUA执行程序，代替黑窗口_a testlua.lua 不解释了 说明.txt 本文件 lualib 目录 lualib.dll delphi7源代码。高手你发挥的时候到了……

Perl-Critic是一款强大的Perl语言静态代码分析工具，它旨在帮助开发者遵循Perl最佳实践，提高代码质量和可维护性。作为一款可配置且可扩展的工具，Perl-Critic允许用户根据自己的项目需求定制规则集，同时也提供了丰富的内置规则来检查代码中的潜在问题。 Perl-Critic的核心在于其基于Policy的框架。Policy是一系列预定义的编码规范和风格指南，它们涵盖了从基本的语法格式到复杂的编程习惯。例如，有的Policy可能要求所有的函数定义都必须包含文档注释，或者禁止在代码中使用某些被认为是不安全或过时的语言特性。通过启用或禁用不同的Policy，用户可以选择他们想要实施的编码标准。 Perl-Critic的可配置性体现在你可以设置每个Policy的严重级别，从1（最宽松）到5（最严格）。这样，你可以根据团队的需求或项目的复杂性调整检查的严格程度。此外，Perl-Critic还支持自定义Policy，这意味着你可以创建自己的编码规则，以适应特定的项目环境或公司内部的编码规范。 Perl-Critic不仅仅是简单的风格检查器，它还能够检测出潜在的逻辑错误和代码异味。例如，它可能会警告你在代码中使用了未初始化的变量，或者发现有可能导致空指针异常的情况。这些功能对于提升代码的健壮性和可靠性至关重要。 在实际使用中，Perl-Critic可以集成到开发工作流中，比如通过持续集成系统，在代码提交前进行自动化检查。这有助于在早期阶段发现并修复问题，避免了在后期维护中遇到的困难。此外，Perl-Critic的输出报告清晰明了，可以方便地与团队成员共享和讨论，共同提高代码质量。 为了进一步扩展Perl-Critic的功能，开发者可以安装额外的模块，如Perl::Critic::MorePolicies，它提供了更多的Policy选择。同时，Perl-Critic与Perl::Tidy等其他工具结合使用，可以实现更全面的代码格式化和重构。 Perl-Critic是Perl开发者不可或缺的工具，它通过强制执行最佳实践，提高了代码的可读性、可维护性和一致性。通过深入理解和合理运用Perl-Critic，开发者可以编写出更加专业、高质量的Perl代码。

浮动窗口 Float Window可以安装插件的悬浮窗，创造扩展无限可能注：不支持安卓7.0+因为没有测试机不好找错误

在学习linux内核代码及一些开源软件的源码，经常可以看到有关__attribute__的相关使用。本文结合自己的学习经历，较为详细的介绍了__attribute__相关语法及其使用。

一键执行monkey测试（支持多设备并行，自动获取logcat和相应的crash日志，通过input脚本可以扩展功能）

本文介绍SugarNMS智和网管平台扩展功能的使用方法。SugarNMS智和网管平台可以通过搜索网络下的设备，按已定义的设备类型搜索出存在的对应的设备；再通过搜索网络下所有设备的资源，按已定义的资源类型搜索出存在的对应的资源；为资源添加对应的故障、性能监视器任务。

SEIRS +模型框架 该软件包实现了带有扩展功能的广义SEIRS传染病动态模型，使我们能够研究社交联系网络结构，异质性，随机性和干预措施（如社交距离，测试，联系追踪和隔离）的影响。 最新版本：v1.0（2020年8月9日） 全面推出， 以及面向和人口的。 示例笔记本，其中包含复杂的和模拟的深入演练。 和类已被重构，以符合约定。 动态和核心实现保持不变，但是某些变量名称已更改，等等。 2020年8月9日之前的这些类的版本现在位于legacy_models.py模块中。 启动新的以全面记录模型和包装特征 总览 可以上找到该软件包的模型，代码，用例，示例等的完整文档。 SEIRS动力学 该软件包中模型的基础是经典的传染病SEIR模型。 SEIR模型是标准的隔离模型，其中将种群分为易感（S） ，暴露（E） ，传染性（I）和恢复（R）个体。 与感染个体进行传染性接触时，该种群中的易感成员被感染（暴露），然后进入感染状态，最终恢复。 在SEIRS模型中，恢复的个体可能在恢复后的某个时间变得易感（尽管如果不适用或不期望，则可以排除易感性）。 扩展的SEIRS模型 该模型扩展了经典的传染病S

史上最全spring以及扩展功能jar，包括了扩展的切面功能，额外的common-anotation,一次导入，永不报错！！！

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