windows版本，解压可用

Win10下使用HDFView查看hdf5文件

Windows下使用OpenGL渲染yuv420格式的数据，窗口使用Windows自己创建的窗口句柄

DialogHook利用Windows API实现对文件打开对话框的监控(6KB)

http://www.superdecisions.com/downloads/index.php?section=win3_0_beta 官网安装包地址， 使用需注册，然后拿到自己的personal serial number 不建议使用，网上没有3.2版本的中文使用方法

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

编译好的libevent 2.1.12&openssl3

causal-conv1d-cuda 在Windows下对应的模块编译好的文件，参考博客Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法：https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/136071016

Victoria硬盘测试软件一般在WinPE上运行不起来，而这个软件最好是在32位的系统下才能得到最准确的测试数据，官方提示是XP系统，本IOS是在经典的微PE Win10 2.1 x86版上补全了Victoria缺失的系统文件，同时新增了几个常用的硬盘工具软件，PE本身就带有很多PE工具。 Victoria v5.37 多语言版 CrystalDiskInfo v8.17.14 x86 HDTunePro v5.75 HDDLLF v4.25 HDDLLF v4.40 mspaint_xp(Windows下画图单文件版，用来方便Alt+PrtSc当前窗口截图保存)

如何关闭Bitlocker加密功能？