qt QAxWidget和QAxObject调用第三方应用(IE和远程访问桌面,Word,Excel),可以弹出单独界面或者嵌入到QT界面上面,QAxWidget 和 QAxObject的区别,是QAxWidget可以弹出界面。本工程有访问网页和远程连接桌面第三方应用;还有Word 和Excel 等操相关作功能。
2024-07-03 09:13:08 1.95MB QAxWidget QAxObject Word和Excel
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RDO,全称Remote Desktop Organizer,是一款 Windows 远程桌面管理软件,让你在同一个窗口内浏览到多个远程桌面的信息,方便 Windows 远程管理。
2024-05-08 15:40:13 1.37MB 远程访问
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我的的版本是neo4j - 4.3.3
2024-03-12 21:57:40 16KB neo4j
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网络服务器配置与应用(Windows Server 2016)
2022-11-01 09:01:46 2.25MB 网络服务器 服务器配置 WindowsServer2
网络服务器配置与应用(Windows Server 2016)
2022-11-01 09:01:23 2.09MB 网络服务器 服务器配置 WindowsServer2
无需公网IP、无需设置路由器转发、下载安装即可使用,非常方便、神卓互联客户端已经过微软官网签名认证,放心使用。
2022-10-15 17:03:56 8.82MB 内网穿透 3389远程 ERP远程访问
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matlab代码中的rir 使用非常深的残差通道注意网络的图像超分辨率 这个存储库是为下面论文中介绍的RCAN 、 、 、 、 、 和,“使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率”,ECCV 2018, 该代码基于 Ubuntu 14.04/16.04 环境(Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0、cuDNN5.1)和 Titan X/1080Ti/Xp GPU 构建和测试。 RCAN 模型也已合并到 . 内容 介绍 卷积神经网络 (CNN) 深度对于图像超分辨率 (SR) 至关重要。 然而,我们观察到图像 SR 的更深网络更难训练。 低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息,这些信息在通道间被平等对待,因此阻碍了 CNN 的表示能力。 为了解决这些问题,我们提出了非常深的残差通道注意网络(RCAN)。 具体来说,我们提出了残差中的残差(RIR)结构来形成非常深的网络,该网络由几个具有长跳跃连接的残差组组成。 每个残差组包含一些具有短跳跃连接的残差块。 同时,RIR 允许通过多个跳过连接绕过丰富的低频信息,使主网络专注于学习高频信息。 此外,我们提出了一种通道
2022-10-11 16:26:24 34.49MB 系统开源
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工具可实现4个功能 1、登录测试:检测目标服务器是否可访问 2、查找进程:检测目标服务器的目标进行是否存在 3、关闭程序:关闭目标服务器的目标进程 4、打开程序:打开目标服务器的目标进程
2022-10-09 10:41:44 17.85MB java 远程 访问 打开
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远程连接工具,,方便远程访问及部署Linux
2022-09-06 16:00:54 14.94MB ssh linux
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