VC++（Visual C++）是由微软公司开发的一个集成开发环境（IDE），它允许开发者利用C++编写应用程序。在文档“图文手把手教你一步步用VC++6.0编写大智慧365插件”中，作者将指导初学者通过VC++6.0创建一个插件，该插件将用于大智慧365软件，后者是一个股票分析软件。 文档的开始部分提到了创建一个Win32动态链接库（DLL）工程的过程。在这个过程中，我们首先要打开VC++6.0，然后选择新建工程，并在弹出的窗口中选择“Win32Dynamic-LinkLibrary”，输入工程名称，例如“MyDzhDll”。这个步骤是建立一个新的工程的基本过程。 接着，文档建议继续点击“OK”按钮，然后选择创建一个“simple DLL project”。这样，就成功创建了一个基础的程序框架。在创建DLL的过程中，你需要有一个头文件（DzhFunc.h），该文件定义了大智慧软件需要的接口。根据文档提供的代码，这些接口应该符合大智慧扩展函数规范V1.10。 这个规范指出扩展函数适用于大智慧1.10标准版和专业版公式系统，并且扩展函数主要用于实现那些系统函数无法完成的特殊算法。这种扩展函数通过Windows 32位动态链接库实现，而VC++6.0被推荐作为开发环境。 在文档中还提到了如何通过公式编辑器调用这些扩展函数，即将动态库名称和函数名称按“动态库名称@函数名称”的格式书写，然后在相应的参数表中添加。文档强调了创建的动态链接库可以在大智慧软件目录下使用。 在大智慧扩展函数规范V1.10中，定义了一些特定的数据类型和枚举类型，比如分析周期的枚举DATA_TYPE，以及基础数据结构STKDATA和扩展数据结构STKDATAEx。STKDATA结构包含了一系列与股票交易相关的基本数据，比如开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额等。STKDATAEx联合体则包含了一系列买卖盘的数据。 文档还提到了如何定义财务数据，比如总股本、国家股、发起人法人股、法人股等，以及它们在结构体中的对应项。这些数据为股票分析提供了更深层次的财务视角。 文档最后提到了一个扫描错误的问题，指出文档是通过OCR技术扫描并生成的，因此可能会有字词识别错误，需要读者自行理解并修正。这是在处理文档扫描和OCR转换时常见的问题，它提醒我们在学习和应用这些信息时需要具备一定的判断力和理解能力。 总结起来，这个文档主要讲述了如何利用VC++6.0编写一个特定于大智慧365软件的插件，涉及到了创建Win32动态链接库工程、接口定义、使用规范以及数据结构的应用等多个方面的内容。该插件的设计目的是为了增强大智慧软件在股票交易分析上的功能。

matlab代码购买重叠世代建模的入门资料 该存储库包含用于重叠世代建模的入门资料。 这些材料包括Evans和Debacker（2020）教科书中的章节，以及有关计算平台和教程笔记本的建议。 请随时在此存储库中提交问题，并在@rickecon或@jdebacker “发表”，以发表评论或提出有关这些材料的问题。 我们提供了Evans和DeBacker（2020）的当前目录以及传记的副本。 我们希望这本书能在2021年下半年出版和发行。 理查德·埃文斯（Richard Evans）和杰森·德巴克（Jason DeBacker）建立了重叠的世代模型来进行财政政策分析，并对美国，欧洲委员会和印度的员工维护人员进行了培训。 如果您希望Evans和/或DeBacker为您的组织提供定制的培训，请与OpenRG（）联系。 1.重叠的世代教科书章节 Evans和DeBacker提供了Evans和DeBacker（2020）的以下四个教科书章节，作为建立和解决政策分析的重叠世代模型的介绍。 这些章节都可以在该存储库的OGprimer/Chapters/文件夹中找到。 它们也在下面链接。 章节 描述 内

资源内包含Tableau工具源文件，有需要的小伙伴可以自行下载使用；如需查看视频讲解可以访问西瓜视频：https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩：https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0

由于提供的文件名称列表中包含大量特殊字符和乱码，难以辨认实际文件名称，因此无法精确地提取具体知识点。然而，依据标题和描述，我们可以得知该压缩包内容涉及一个针对老年人用药服务的平台，采用的是Spring Boot技术框架。基于此信息，我们可以构建一些关于此类服务平台的通用知识点。 知识点： 1. Spring Boot框架：Spring Boot是由Pivotal团队提供的开源Java框架，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它提供了一系列大型项目中常见的默认配置，使得开发者能够快速启动和运行Spring应用。Spring Boot特别适合用于开发微服务和独立应用。 2. 老年人用药服务平台：这类平台主要是为老年人及其家属、护理人员和医疗服务提供者设计的，旨在帮助他们更好地管理老年人的用药情况。平台可能包括药物提醒、药品库存跟踪、用药日志记录、健康状况监测等功能。 3. 平台设计考量：面向老年人的服务平台需要考虑易用性和无障碍性。例如，界面设计要简洁明了，字体大小适中，交互流程简单直观。此外，还应考虑到老年人可能存在的视力、听力或认知能力的下降，提供相应的辅助技术。 4. 数据安全与隐私保护：在处理用户的个人健康信息时，必须遵守相关数据保护法规，例如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)或中国的个人信息保护法。这要求平台必须采取强有力的数据加密措施，确保用户数据的安全和隐私。 5. 智能提醒系统：老年人用药服务平台中的一个重要组成部分是智能提醒系统，它可以设定用药提醒，确保用户按时服药，并减少漏服或重复服药的风险。 6. 药物信息数据库：平台需要有一个包含详尽药物信息的数据库，以便用户查询药品的用法、用量、副作用等信息，同时，平台还需要提供药物相互作用的检测，确保用药安全。 7. 用户交互与支持：平台应该提供有效的用户支持系统，包括常见问题解答、在线咨询服务或热线电话等，以帮助用户解决使用过程中遇到的问题。 8. 持续更新与维护：鉴于医疗领域的知识和法规持续更新，老年人用药服务平台需要定期进行内容更新和系统维护，确保提供的信息准确无误。 9. 法律法规遵循：在开发和运营老年人用药服务平台时，需要遵守各种法律法规，包括但不限于药品管理法、医疗保健法等相关条款。 10. 合作伙伴与资源整合：为了提供更全面的服务，平台可能会与药房、医院、社区服务中心等机构建立合作关系，整合社会资源，为老年人提供一站式的用药服务。 由于文件名称列表中存在乱码，未能获取具体的子文件名称和结构，上述知识点的构建主要基于标题和描述中提供的信息，并未直接来源于压缩包内的文件内容。

工业机器人与数字孪生技术 数字孪生技术是指通过信息建模，将现实世界中的实体对象在数字虚拟世界中构建完全一致的数字模型。这种技术可以应用于工业机器人领域，实现机器人的数字化和智能化。 一、数字孪生技术的概念 数字孪生技术可以被视为一个或多个重要的彼此依赖的物料生产要素的数字映射系统。这种技术的本质是信息建模，旨在为现实世界中的实体对象在数字虚拟世界中构建完全一致的数字模型。数字孪生技术可以对实体对象的各个方面进行建模，例如形状、材料、结构、行为等，实现对实体对象的数字化和虚拟化。 二、数字孪生技术的应用 数字孪生技术可以应用于工业机器人领域，实现机器人的数字化和智能化。例如，在智能制造中，数字孪生技术可以用于机器人的设计、仿真和优化，提高机器人的效率和可靠性。同时，数字孪生技术也可以用于机器人的远程监控和维护，实现机器人的远程控制和故障诊断。 三、华为数字孪生技术产品 华为数字孪生技术产品是华为公司推出的数字孪生技术解决方案。该产品可以帮助企业实现数字孪生技术的应用，提高生产效率和产品质量。华为数字孪生技术产品包括数字孪生平台、数字孪生引擎和数字孪生 studio 等多种产品。 四、数字孪生技术的技术优势 数字孪生技术具有多种技术优势，例如： * 高度的虚拟仿真能力，可以模拟实体对象的行为和性能。 * 高度的信息建模能力，可以对实体对象的各个方面进行建模。 * 高度的可扩展性，可以与其他技术和系统集成。 * 高度的灵活性，可以满足不同的应用场景和需求。 五、工业机器人的概念 工业机器人是指一种可以自动完成特定任务的机器设备。工业机器人可以分为多种类型，例如工业机器人、服务机器人、家用机器人等。工业机器人可以应用于制造、物流、医疗等多种行业，提高生产效率和产品质量。 六、工业机器人与数字孪生技术的结合 工业机器人与数字孪生技术的结合是当前工业机器人技术的趋势。这种结合可以实现机器人的数字化和智能化，提高机器人的效率和可靠性。例如，在智能制造中，工业机器人可以与数字孪生技术结合，实现机器人的设计、仿真和优化。 七、结论 工业机器人与数字孪生技术的结合是当前工业机器人技术的趋势。这种结合可以实现机器人的数字化和智能化，提高机器人的效率和可靠性。数字孪生技术可以应用于工业机器人领域，实现机器人的数字化和智能化。同时，数字孪生技术也可以应用于其他领域，例如智能制造、物流、医疗等。

在计算机视觉和机器学习领域，数据集的构建是至关重要的一步，它直接影响模型的训练效果和应用性能。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，广泛应用于实时视频对象识别和工业图像分析。为了训练YOLO模型，需要大量的标记好的数据集。而Unity作为一款广泛使用的3D游戏引擎和实时模拟平台，能够创建复杂场景和对象，这使得它非常适合用于制作仿真环境下的训练数据集。 专门用于制作YOLO格式数据集的Unity脚本，可以自动化地在Unity环境中对模型进行训练所需的对象进行标记。这些脚本通常包括了在场景中放置预定义对象、调整对象角度和位置、以及为对象生成标注信息等功能。此外，这些脚本可能还会具有随机化场景元素的参数，例如光照、天气、遮挡等，以模拟真实世界中可能出现的各种情况，从而提高模型的泛化能力。 这些脚本的开发通常需要深入理解Unity引擎的API以及YOLO数据格式的具体要求。YOLO数据集由多个部分组成：图片文件、标注文件和类的定义。标注文件记录了每个物体在图片中的位置和类别信息，通常为文本文件，其中包含了物体的类别ID和包围框的坐标信息。 为了使数据集更加丰富和多样，这些脚本可以实现多种功能，比如自动调整物体的大小、形状、纹理等，以及自动将这些变化同步到标注文件中。这样，数据集的创建者可以在不直接修改标注文件的情况下，快速生成大量不同配置的对象样本。此外，还可能包括数据集划分功能，将数据集分为训练集、验证集和测试集，以符合机器学习的工作流程。 在实际应用中，使用这样的脚本可以大幅提高数据集制作的效率，缩短从构思到实施的时间，这对于需要快速迭代模型的开发者而言是极为有利的。此外，对于初学者而言，这样的脚本可以让他们更加专注于理解YOLO算法本身，而不是在数据收集和标注上消耗过多的时间和精力。 计算机视觉领域的研究和应用不断推进，对于高质量、大规模的标注数据集的需求日益增长。因此，能够自动或半自动化生成符合特定格式要求的数据集的Unity脚本，对于推动算法的发展和实际应用的落地具有重要意义。通过这些脚本，研究人员和工程师能够以更快的速度测试和改进他们的模型，最终达到提升模型准确率和适用性的目的。

在这个信息时代，技术的发展日新月异，尤其是人工智能技术已经深入到了我们生活的方方面面。今天要讨论的是一款简单而又创新的基于LLM（Large Language Models）的网页版对话机器人，它不仅展示了LLM技术在应用开发中的基本思路，而且还使用了时下流行的前端开发技术栈Vite + Vue 3。这款机器人是一个非常实际的示例，有助于开发者理解如何结合现代前端框架来创建一个交互式的对话界面，以及如何利用LLM技术来实现自然语言处理。 让我们了解一下LLM。LLM是指大型语言模型，它们通常采用深度学习技术进行训练，拥有处理和生成自然语言的能力。在这款对话机器人中，LLM被用来理解和回应用户的输入，使其能够进行有效的人机交流。开发者通过将LLM集成到网页应用中，可以开发出各种语言交互的场景，比如客服机器人、教育辅导、个性化推荐等。 接下来，我们要聚焦的技术栈Vite + Vue 3，它们是当前前端开发领域中的新宠儿。Vite是一种新型的前端构建工具，它以简洁的配置、快速的热更新和高效的打包能力著称。Vite的出现改变了传统前端开发中繁琐的配置和漫长的构建过程，大大提高了开发效率和体验。Vue 3则是近年来大热的前端框架，以其轻量级、易上手和灵活性而受到开发者的青睐。Vue 3的响应式系统更为高效，同时提供了Composition API以支持更复杂的逻辑复用和代码组织。 将这两个技术结合在一起，开发者可以非常轻松地构建起高性能的网页应用。在本案例中，Vite负责项目的快速启动和模块打包，而Vue 3则提供了用户界面的设计和状态管理。LLM作为聊天机器人的心脏，通过与Vue 3提供的界面交互，实现了与用户的实时对话功能。 用户与这款对话机器人的交流，是通过网页界面上的输入框和显示区域来完成的。用户在输入框中输入文字，提交后，LLM会处理这些文字并生成相应的回复，然后通过Vue 3渲染到界面上。这个过程中，Vue 3的双向数据绑定和组件化特性使得信息的显示和状态更新变得非常流畅。 进一步地，开发者可以通过调整LLM模型的参数或采用不同的预训练模型来优化对话机器人的表现。还可以利用Vue 3的灵活性，为对话界面添加更多个性化元素，如主题更换、样式定制等，从而提升用户体验。 在实际应用中，这样的对话机器人不仅可以用于在线客服，帮助处理常规的用户咨询，减少人力成本，还可以集成到教育、健康咨询等多个领域中。它还可以作为一个研究工具，帮助开发者探究人机交互的新方式和新的应用场景。 这款基于LLM的网页版对话机器人不仅演示了LLM技术在应用开发中的应用方法，也展示了现代前端技术如何为这一过程提供支持。它对于希望探索人工智能与前端结合的开发者来说，是一个非常有价值的参考项目。通过这样的实践，开发者可以更深入地理解当前的技术趋势，并将这些技术应用于实际的开发工作中，创造出更多优秀的产品。

JrebelBrainsLicenseServerforJava 自建JRebel许可证服务器 自建JRebel许可服务器用到的原始 编译打包：MVN clean package 启动命令：java -jar JrebelBrainsLicenseServerforJava-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -p 8081 linux后台启动：nohup java -jar JrebelBrainsLicenseServerforJava-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -p 8081> / dev / null 2>＆1＆ 访问地址： guid可以使用UUID直接生成，或者使用 破解补丁破解IDEA 补丁地址 使用方法 将补丁放在安装包的/ bin路径下; 分别对本文件夹（bin）下的idea.

在IT行业中，尤其是在材料科学和量子化学领域，VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）是一个广泛应用的软件工具，用于模拟固体、液体和分子的电子结构。它基于密度泛函理论（DFT），能处理各种复杂的物理问题，如计算晶格振动、电子性质和分子动力学等。本话题聚焦于一个特定的辅助脚本——`chgsum.pl`，它是VASP工作流程中的一个重要部分，主要用于电荷密度的分析和可视化。 电荷密度是理解物质性质的关键，它描述了系统中电子分布的状态。在VASP中，电荷密度通常由`.chgcar`文件存储，该文件包含了网格上的电荷分布数据。`chgsum.pl`脚本就是用来处理这些数据的，它可以帮助用户计算总电荷、部分电荷，甚至可以生成电荷差分图，这对于分析材料的电子结构、理解反应机制以及识别化学键的性质至关重要。 `chgsum.pl`脚本的使用通常包括以下几个步骤： 1. **准备输入**：确保你有一个或多个`.chgcars`文件，这些文件包含了不同状态下的电荷密度信息。例如，你可以有初始态和最终态的电荷密度文件，或者在不同的时间步长的电荷密度。 2. **运行脚本**：在命令行中，执行`perl chgsum.pl input_file`，其中`input_file`是包含`.chgcars`文件路径的文本文件。脚本会读取这些文件，并进行计算。 3. **计算**：`chgsum.pl`会计算总电荷、平均电荷、电荷差分以及其他相关量。对于多态系统的比较，这些信息尤其有用。 4. **可视化输出**：脚本还会生成电荷差分的`.cube`文件，这种格式可以直接用可视化软件（如VESTA、XCrySDen等）打开，以直观地查看电荷分布的变化。 5. **分析结果**：通过观察电荷差分图，研究者可以推断出电子云的重排，这有助于揭示化学反应的本质和材料的电子特性。 `vtstscripts-1033`这个压缩包可能包含了`chgsum.pl`脚本以及相关辅助工具和示例。解压后，可以仔细阅读文档或示例，了解如何正确使用这些工具。在实际操作中，根据具体需求对脚本进行参数调整是常见的做法，以满足特定的分析需求。 `chgsum.pl`是VASP用户进行电荷密度分析的有力工具，通过它我们可以深入理解材料的电子行为，从而推动新材料的设计和新化学反应的探索。掌握其使用方法，对于进行高级的DFT计算和后续的科学研究至关重要。

易语言GDI创建画笔源码,GDI创建画笔,取指针,置指针,方法_置指针,new,delete,销毁,创建自窗口句柄,创建自DC,创建自图像,获取DC,释放DC,取混合模式,置混合模式,取渲染原点,置渲染原点,取混合品质,置混合品质,置平滑模式,取平滑模式,置文本渲染模式,取文本渲染模