主要功能： - 包含已经集成所有功能（如广告、成就、积分排行榜、应用内购买、竞速游戏弹出窗口、 移动交叉促销广告、通知（适用于 Unity 2018.3 或更新版本）、本地化和每日奖励）的完整游戏。 - 此资源包包含使用的所有资源（纹理、声音、模型、动画、脚本）并且随时可以构建。 - 核心引擎是独立的，可用于制作任何喜欢的游戏。 - 代码很明确并且每个方法都有详细注释。

用于超聚变、华为系统维护，固件升级

【标题解析】 "iBase4J-tools" 这个标题指的是一个与iBase4J相关的工具集。iBase4J是一个开源的企业级Java基础框架，它提供了许多用于开发业务应用的功能。这里的"tools"部分可能包含了一系列辅助开发、部署或维护iBase4J项目的实用工具。 【描述解析】 描述中提到的"iBase4J-tools(依赖服务及其一键启动)"表明这个压缩包不仅包含了iBase4J工具，还可能包括了iBase4J运行所依赖的服务，比如数据库服务器、消息队列服务等。"运行时请保证路径没有中文"是一个重要的注意事项，意味着在解压和运行这些工具或服务时，要确保所有路径都是英文的，因为有些操作系统或程序可能不支持中文路径，这可能会导致运行时出现问题。 【标签解析】 标签" dubbo "是阿里巴巴开源的一个分布式服务框架，常用于构建高性能、轻量级的服务治理方案。这意味着iBase4J-tools可能集成了Dubbo，可以方便地与其他服务进行通信和协同工作，实现微服务架构。 【文件列表解析】 虽然具体的文件列表未给出，但我们可以推测这个压缩包可能包含以下内容： 1. **启动脚本**：用于一键启动iBase4J框架及其依赖服务的bash或bat脚本。 2. **配置文件**：包含各个服务的配置信息，如dubbo配置、数据库连接配置等。 3. **服务jar包**：可能包含iBase4J核心库以及依赖的Dubbo服务提供者和消费者的jar包。 4. **数据库脚本**：创建和初始化数据库表的SQL脚本。 5. **日志文件**：记录系统运行情况的日志文件，便于问题排查。 6. **文档**：关于如何安装、配置和使用这些工具的指南或README文件。 7. **示例代码**：可能包含一些示例项目或代码片段，帮助用户理解如何与iBase4J集成。 iBase4J-tools是一个集合了iBase4J框架、其依赖服务（可能包括Dubbo）以及一键启动脚本的工具包。开发者可以利用这些工具快速搭建和管理基于iBase4J的项目环境，同时避免中文路径带来的潜在问题。在实际使用过程中，确保遵循提供的配置说明和操作指南，以确保工具能够正确无误地运行。

【QSM技术详解】 定量磁化图（Quantitative Susceptibility Mapping，QSM）是一种用于磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）的高级分析技术，它能够提供组织磁性特性（如铁含量和组织结构）的定量信息。在MRI中，QSM通过揭示磁场扰动来揭示生物组织的内在磁性特性，对于神经科学研究、疾病诊断和治疗监控具有重要意义。 【qsm-tools软件包】 "qsm-tools"是一个专门为QSM处理设计的开源软件包，它支持Python和MATLAB两种编程语言。这个工具集提供了完整的QSM处理流程，包括数据预处理、反演算法应用、去噪和后处理等步骤，使得研究人员和临床医生能够轻松获取和分析QSM图像。 1. **Python模块**：Python是数据科学和计算领域广泛使用的语言，qsm-tools的Python实现使用户能够利用其强大的生态系统进行数据管理和分析。该模块通常包含数据读取、预处理函数（如头部校正、去除磁场背景）、QSM重建算法（如基于迭代的方法）以及结果可视化功能。 2. **MATLAB接口**：MATLAB以其丰富的图像处理和数学运算库而知名，qsm-tools的MATLAB版本提供了与Python类似的功能，适合那些熟悉MATLAB环境的用户。其可能包括专门优化的算法实现，以提高计算效率。 【核心QSM处理步骤】 1. **数据采集**：在MRI扫描中，获取含有频率偏移信息的k空间数据，这些数据反映了磁场的不均匀性。 2. **预处理**：包括头部运动校正、磁场背景的去除（如使用水或空气信号作为参考）以及信号标准化等步骤。 3. **磁场倒影（Field-to-Image Mapping, FIM）**：将k空间数据转换为体素级的磁感应强度图像。 4. **去噪**：应用各种去噪算法，如基于稀疏表示的去噪，以提高图像质量。 5. **反演算法**：通过求解泊松方程，从磁感应强度图像恢复组织的磁化率分布，如迭代最小二乘法或基于物理模型的方法。 6. **后处理**：包括去除脑外结构、平滑滤波、标准化和可视化等，以得到最终的QSM图像。 【qsm-tools-master内容】 在"qsm-tools-master"压缩包中，包含了qsm-tools的源代码、示例数据、文档和安装指南等。用户可以通过阅读文档了解如何配置和运行软件，使用示例数据进行测试，从而快速上手。此外，源代码部分展示了具体的算法实现，对理解QSM处理过程和技术细节非常有帮助。 qsm-tools为研究者和医疗专业人员提供了一套全面的QSM解决方案，使得他们能够深入探索组织的磁性特性，推动MRI在生物医学领域的应用。无论是Python爱好者还是MATLAB用户，都能在这个开源项目中找到适合自己处理QSM数据的工具。

vbo工具 RaceLogic VBO文件的简单实用程序。 csv2vbo.py 转换由各种数据记录软件产生的.csv文件，由RaceLogic数据记录器产生并由CircuitTools软件理解的.vbo文件。 该脚本需要Python 3，并且当前支持以下.csv变体： 赛车计时 G-Tech狂热者 跟踪大师 QStarz LT6000 可以通过手动导出.xls文件（仅概述和单页纸）来获取TrackMaster .csv。 csv2vbo.py在标准输入上需要一个.csv文件，并将.vbo文件写入标准输出。 它会自动检测输入的.csv文件的变体，否则将失败并退出。 例如，要将“ log.csv”转换为“ log.vbo”，需要发出以下命令： $ ./csv2vbo.py log.vbo 该脚本对输入的.csv文件没有过于严格的要求。 它必须包含带有列名的标题

密码学是信息安全的基础，它涉及一系列技术和方法，用于保护数据的机密性、完整性和真实性。在这个名为"Cryptography Tools:经典和现代密码学工具-开源"的项目中，开发者提供了一系列用于演示和学习密码学原理的工具。这些工具涵盖了从经典的加密算法到现代的密码系统，包括私钥加密、公钥加密、数字签名、加密哈希以及经过身份验证的加密等重要概念。 私钥加密，也称为对称加密，是一种使用相同密钥进行加密和解密的方法。例如，Caesar密码是一个早期的对称加密技术，通过将明文中的每个字符按固定位数向右移动来实现加密。尽管这种方法简单，但在现代密码学中已被更安全的算法如AES（高级加密标准）所取代。 公钥加密，又称为非对称加密，使用一对密钥：一个公钥用于加密，另一个私钥用于解密。这种技术的出现解决了对称加密中密钥交换的问题，例如RSA算法就是一种广泛应用的公钥加密方法。用户可以公开发布公钥，而保留私钥以确保只有拥有对应私钥的人才能解密消息。 数字签名是公钥加密的一个应用，它提供了数据完整性保证和发送者身份验证。它通过使用发送者的私钥对消息的哈希值进行签名，接收者则使用发送者的公钥验证签名，以确认消息未被篡改且来自可信源。 加密哈希函数，如SHA-256，将任意长度的消息转化为固定长度的哈希值。它们在密码学中用于检测数据的完整性，因为即使是微小的输入变化也会导致完全不同的哈希值。经过身份验证的加密，如AEAD（authenticated encryption with associated data），结合了加密和消息认证码（MAC），确保了数据在传输过程中既保持机密性又验证其完整性。 这个开源项目包含了一些动态链接库（DLL）文件，如mfc90u.dll和python27.dll，它们可能用于支持项目的C++ MFC（Microsoft Foundation Classes）框架和Python环境。tk85.dll和tcl85.dll可能与Tkinter库相关，这是一个Python的标准GUI库，用于构建图形用户界面。POWRPROF.dll是Windows操作系统的一部分，负责电源管理功能。pywintypes27.dll是Python对Windows API的封装，帮助Python程序调用Windows系统服务。而其他诸如mfcm90*和API-MS-Win-Security-Base-L1-1-0.dll等文件，则可能与MFC框架的组件和Windows安全基础库有关，支持项目的密码学功能实现。 这个开源项目为理解和实践密码学提供了丰富的资源，不仅涵盖了密码学的基本概念，还涉及了实际应用中所需的库和框架，对于学习者和开发者来说都是宝贵的参考资料。通过深入研究这些工具，可以增强对密码学原理的理解，同时也能掌握实际应用中的技术细节。

**标题解析：** "vs2019 qt tools离线扩展" 指的是Visual Studio 2019中用于支持Qt开发的离线安装工具。这个扩展使得开发者能够在不联网的情况下，通过本地文件来安装Qt相关的开发环境。 **描述详解：** 描述中提到的“vs2019 qt tools离线扩展文件”是一个专门用于Visual Studio 2019的Qt开发工具包。用户下载该文件后，不需要网络连接，只需将其复制到指定目录并执行安装步骤（双击.vsix文件），就能在VS2019中添加Qt的开发支持。安装完成后，重新启动Visual Studio，用户将发现扩展已成功安装，接下来通过设置和配置，即可在Visual Studio环境中愉快地进行Qt应用的开发。 **标签解析：** 1. **qt** - Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，由C++编写，广泛用于创建图形用户界面和其他软件。 2. **源码软件** - 表示这个工具或扩展是开源的，用户可以查看和修改其源代码。 3. **开发语言** - 提醒我们这个扩展是关于编程语言和开发环境的，尤其是针对Qt的开发。 **压缩包子文件的文件名称列表详解：** "qt-vsaddin-msvc2019-2.8.1-rev.06.vsix" 是扩展的安装包文件名，其中： - "qt-vsaddin" 指的是Qt与Visual Studio的集成插件。 - "msvc2019" 表明这是针对Microsoft Visual Studio 2019的版本。 - "2.8.1" 是该插件的版本号，可能包含错误修复和新特性。 - "rev.06" 可能表示这是一个修订版，即6次更新后的版本。 - ".vsix" 是Visual Studio扩展的安装包格式，用于安装Visual Studio的插件和扩展。 **知识点拓展：** 1. **Qt开发环境**：Qt提供了丰富的库和工具，包括图形界面、网络通信、数据库接口等，支持Windows、Linux、macOS等多个操作系统。 2. **Visual Studio Integration**：通过这个扩展，开发者可以在熟悉的Visual Studio IDE中直接编写、调试和构建Qt项目，享受IDE的代码编辑、调试、版本控制等功能。 3. **C++编程**：Qt主要基于C++，因此熟悉C++语法是进行Qt开发的基础。 4. **.vsix格式**：.vsix文件是Visual Studio的扩展安装包，包含了扩展的所有组件和元数据，通过VS的“扩展和更新”工具可以方便地安装和管理这些扩展。 5. **源码开放**：开源意味着用户可以自由查看源代码，理解其工作原理，甚至可以根据需要修改和定制。 6. **离线安装**：对于没有稳定网络环境的开发者，离线安装包是必要的，它减少了对网络的依赖，方便在任何地方安装和更新工具。 以上内容详细介绍了“vs2019 qt tools离线扩展”的相关知识点，包括Qt的开发环境、与Visual Studio的集成、扩展的安装方式以及相关标签的含义，希望能为Qt在VS2019中的开发提供全面的了解。

《Python数据科学手册》是Jake VanderPlas撰写的一本针对数据科学和机器学习工具的权威指南，特别适合已经熟悉Python编程的科学家和数据分析师。这本书的2023年版全面更新，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析的核心工具。 1. **IPython与Jupyter**: IPython是一个交互式计算环境，而Jupyter Notebook是基于Web的界面，让科学家能够以交互方式编写和展示代码、数据和可视化结果。这两个工具结合，为数据科学家提供了强大且灵活的工作平台，支持多语言，便于合作和文档记录。 2. **NumPy**: NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数据结构`ndarray`，用于高效存储和处理大型数组数据。NumPy还包含数学函数库，支持向量和矩阵运算，是进行数值计算的基础。 3. **Pandas**: Pandas是构建在NumPy之上的数据处理库，其DataFrame对象提供了一种高效的方式来组织和操作结构化或标签数据。DataFrame允许用户轻松地清洗、转换和合并数据，非常适合进行数据预处理工作。 4. **Matplotlib**: Matplotlib是Python最常用的绘图库，支持创建各种静态、动态和交互式的可视化。它提供了一套类似于MATLAB的API，可以绘制2D和3D图形，并支持自定义颜色、样式、标签等元素，满足复杂的数据可视化需求。 5. **Scikit-Learn**: Scikit-Learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供了大量预包装的算法，包括监督学习（如分类、回归和聚类）和无监督学习方法。Scikit-Learn的API设计简洁，使得构建和评估机器学习模型变得简单。 6. **其他相关工具**: 除了上述工具，书中可能还会涵盖其他辅助工具，如用于数据处理的Pandas扩展库（如Dask、Pyspark），用于统计分析的Statsmodels，以及用于深度学习的TensorFlow和Keras等。 通过本书，读者将能够： - 学习如何利用IPython和Jupyter Notebook进行高效的数据探索和分析。 - 掌握NumPy和Pandas进行数据存储、清洗、转换和操纵的技巧。 - 使用Matplotlib创建各种图表，以视觉方式表达数据。 - 了解并应用Scikit-Learn构建机器学习模型，包括训练、验证和优化模型。 - 探索和整合其他相关工具，以扩展Python数据科学工具箱。 Jake VanderPlas，作为本书的作者，拥有丰富的经验，他在Google Research担任软件工程师，专注于开发支持数据密集型研究的工具，包括Scikit-Learn在内的Python库，确保了书中的内容既实用又前沿。这本书是Python数据科学家必备的参考资源，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。

ubuntu20.04 net-tools离线安装包,ifconfig离线安装 由于生产环境不联网，ifconfin命令不能用吗， 故这里提供et-tools离线安装包,ifconfig离线安装 安装命令简单：sudo dpkg -i xxx*.deb

VMware虚拟机中ubuntu安装VMware tools