我所正在使用和使用过的软件——互联网篇

本文分享了一位资深网民多年来使用各类互联网软件的经验,包括FTP工具、下载软件、网络电视、浏览器等,并对部分软件进行了简要评价。

 

我所正在使用和使用过的软件
——互联网篇
 
       虽然手上还有工作要做,但脑海中的这一念让我乐意停下来,花些时间整理成为网民以来使用过和正在使用的互联网软件。感谢这些软件和它们背后的作者,带给我们诸多方便。
       也算作小小的信息和大家分享,如果有可能,我很期待看到网友更精彩的总结。
      

类别
英文名
中文名
简评
FTP上传/下载软件
cuteFtp
 
 
LeadFtp
 
 
FTP服务器软件
serverU
 
 
多线程下载工具
NetAnts
网络蚂蚁
 
FlashGet
网际快车
 
Thunder
迅雷
 
网络电视
PPStream
 
 
PPLive
 
 
网络收音机
 
龙卷风
 
通讯工具
QQ
 
 
MSN
 
上班之前不知道MSN的存在
UC
 
 
IP Messenger
飞鸽传书
基于IP的传输、通讯软件,一般用于局域网,不同网段她也能轻松传达,速度相当地快
网摘阅读器
 
周伯通
不用登陆网站,轻点鼠标,就像浏览目录一样,你已经知道了所选择网站各板块的内容。
邮件收发工具
OutLook Express
 
 
OutLook
 
 
FoxMail
 
已收归腾迅旗下
浏览器软件
IE
 
安装完系统就可以浏览网页了,谁还去想再多装一个浏览器呢?微软捆绑软件就这么厉害。
Foxfire
火狐
因为绝大部分网页都是针对IE浏览器开发的,一些网页在火狐中浏览就变了模样。火狐的火在一定程度上是炒作的结果。
 
雷傲
基于IE内核,它更像是平民百姓,友好的可操作性是使用者选择的最大理由
 
腾迅
 
带P2P功能的其他软件
KDT
快递通
聊天、远程协助
POCO
 
 
PixPlayer
拍拍乐
这里可以成为你的图片中心,支持外部连接引用(网易相册、天涯相册都仅支持本站内的图片引用)
输入法
 
微软拼音
 
 
紫光
 
 
搜狗
连同拼音加加一样,这些输入法都如出一辙,有公司推出也就是看中了它的广告效应吧!
代理软件
N
 
最早使用的一款代理软件,现在已经忘记了,也给它占个位置吧
CCProxy
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画过渡特性(如`transition``animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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