申请MS的FastCounter

本文分享了在多次尝试失败后,最终成功免费申请到FC计数器的过程和方法。作者详细描述了使用不同搜索引擎和关键词进行搜索的步骤,以及在遇到登录问题时的解决策略。文章还提到了使用特定邮箱可能有助于申请成功。

在博客园子里瞎逛的时候,又看见有别人的FC了,哎呀,从第一次看到之后,就想自己什么时候也能免费申请一个,还好终于成功申请到了!真的是不容易啊!

开始的时候,看见别人的FC都可以链接到MS去,但是用自己本来的ID登陆,或者再申请新的,都不能成功,提示的信息,想必大家也都知道是什么,难道真的没有办法了吗?

正好又看到有个园子里的兄弟在blog上说近期还成功的申请到了,为什么他行,偶就不行呢!于是尝试他的方法,可是半个小时过去了,还是不行……郁闷

好吧,你们的方法都不行,只有靠自己了。
1 先在百度搜索“微软免费计数器申请”,找了半天是白费功夫
2 在百度搜索"FastCounter",也是没有收获
3 到MS搜索"FastCounter",出来的几乎都是"FastCounter Pro"的信息

4 还没有用Google呢,打开google,输入"get fastcounter free"。最后找到一个链接
http://fcucc.bcentral.com/cgi-bin/fc/fastcounter-clicked?1298977
然后点击CLICK HERE。进如后提示登陆,用自己的ID登陆,又回到了先前的问题。

我再进一次,选择注册bCentral用户,然后一切填完之后,ok了

而且你建立的这个用户你可以申请多个FC!

效果见公告,呵呵~~
 
注意:有朋友说方法不行,我又测试了一下,是不行,想起了一个朋友说过的一句话,用yeah的信箱可以,而且会在出现开始的时候不行,后来又莫名其妙的成功了,从我的申请经验,得出情况确实是这样

转载于:https://www.cnblogs.com/yang_sy/archive/2005/11/04/268710.html

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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