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我也要
也就是together for vs.net 2.0的升级版，所以也称tvs3
在borland的网站可以下载，但只能申请到15天的trial lisence，世界范围内尚未出现出布的破解，期待中。这里有cracker的也可一试。
不过从borland的news group看来，一些正式用户很不满意，因为2.0只卖$200，而tvs3却要$1000，更令人不满的是，borland 并没有提供修正2.0各种问题的patch，而直接卖tvs3。
tv3分designer和developer两个版，其实两个版就是在common feature的基础上各加一些针对designer和developer的功能。我记得的功能有：支持uml 2.0，可导入rose 2003的模型文件。
OOADP/UML/MDA
D打卡签到，蓝牙中继，广播信号模拟器
模拟WIFI或蓝牙，有如下4种运行模式 1、WIFI模式：指定SSID、BSSID名称等，模拟WIFI，供设备连接。 2、蓝牙静态模式：指定MAC地址，广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式：扫描周围蓝牙设备，获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据，实时发送至Cloud云端，可以设定时间段，只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式：指定MAC地址，从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据，并广播RAW数据。 准备工作： 1、板子：选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app：用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP：用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明： 上述完成后，设备首次上电，RESET一侧的指示灯会常亮，可以把它理解成电源指示灯； BOOT一侧的灯会亮，该灯常亮，表示设备开启了AP模式，此时设备会发射一个WIFI信号源，名称为ESPWIFI_AP，密码为12345678，手机或电脑连接该WIFI，浏览器输入192.168.4.1，进入设备的配置页面，进行相应的配置，其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后，会重启，重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置，可以长按BOOT按键，等待BOOT一侧的灯常亮，即进入AP模式，再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试，请勿用于签到等违法违纪用途。
Java生成包含大写字母，小写字母以及数字的无重复随机密码
参考链接：http://www.cnblogs.com/dongliyang/archive/2013/04/01/2994554.html代码如下：import java.util.Random;public final class PasswordUtils { private static Random random; private static long seed;
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集：313 张 · 验证集：37 张 · 测试集：18 张 · 总计：368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位，其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域，涵盖肢体导联（I、II、III）与加压肢体导联（aVR、aVL、aVF），以及胸前导联（V1至V6），适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸，波形清晰、基线稳定，具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
原来bold for delphi有for 2005和2006的升级！
for bds 2005: http://cc.borland.com/Item.aspx?id=23191for bds 2006: http://cc.borland.com/item.aspx?id=23890BORLAND转向。NET平台后，BOLD也变成了ECO，本以为BOLD不会再有更新，没想到还是出了FOR 2005/2006的升级，但可惜没有增加新功能，然后根据下载说明，还是改了几
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基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了基于动态窗口法（DWA）的机器人局部路径规划算法，深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理，并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验，展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径，充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群：具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力，从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节；②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法；③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考；④作为进一步研究高级导航算法（如TEB、MPC）的技术基础。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试，重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节，通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验，以深刻把握算法性能与参数之间的关系，进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。
[存档]Alistair Cockburn-2006年UMLChina讲座01
在15年前，IBM请他来做一个有关对象技术方面的一个项目。
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术，重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法，能够有效聚焦信号能量，精确提取轴承故障特征频率，提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础，并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能，同时提供了完整的Matlab代码实现流程，涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节，便于读者复现与拓展应用。; 适合人群：具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测，实现故障预警；②提升工业设备运维系统的智能化水平，支撑预测性维护体系构建；③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试，深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数（如核函数选择、平滑窗口大小）对诊断效果的影响，并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中，开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。
用 Mermaid/PlantUML 做轻量级架构文档（附模板）
两周前我接手一个内部系统，14 个服务，架构文档是一份 2024 年 3 月的 PPT，3.2MB，里面 21 张图。我找到上一任维护者问这图还准不准，他回我：“登录那块改过，其他应该没动。"应该"两个字，就是我对这份文档全部的信任。git log 也印证了：这份 PPT 一年只被提交过 2 次，同期主仓库的 commit 是 480 多个。文档已经死了，只是还没人宣布。这两周我把它重做了一遍：图全部换成文本格式进 Git，CI 自动渲染并检查新鲜度。
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
基于MPC的风储联合调频模型研究（Simulink仿真实现）
内容概要：本文系统研究了基于模型预测控制（MPC）的风能与储能系统联合频率调节模型，并通过Simulink工具实现了完整的仿真验证。文章深入剖析了风储联合系统的整体架构设计，详细阐述了MPC控制器的建模原理及其在电网频率调节中的具体应用机制，重点探讨了系统在应对负荷突变与风电功率波动等典型扰动下的动态响应特性与控制性能表现。通过与传统控制策略的仿真实验对比，充分验证了所提出的MPC方法在提升电网频率稳定性、抑制频率偏差方面的显著优越性，并进一步分析了控制器关键参数对系统整体性能的影响规律，为高性能控制策略的设计提供了理论依据。; 适合人群：具备电力系统分析、自动控制理论基础，熟练掌握Simulink/Matlab仿真环境，从事新能源并网、电力系统稳定控制、储能系统集成与优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于高比例可再生能源接入背景下电网频率调节的关键技术研究；②为风储联合系统的规划、设计与运行优化提供先进的控制策略参考；③作为模型预测控制在电力系统领域应用的经典教学案例，深化对MPC预测机制、滚动优化与反馈校正等核心原理的理解与实践能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行同步操作与验证，重点关注MPC控制器的状态空间建模、预测时域设定、代价函数构建及参数整定过程，通过对比不同工况与参数配置下的仿真结果，深入理解风储系统协同调频的作用机理与MPC控制的优势所在。
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