c＃很奇怪的代码

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小人物2014
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本示例通过C#代码展示了如何从字符串中解析JPEG格式的图像数据，并将其显示在一个窗体上。此外，还在图像下方添加了新年祝福的文字。涉及的技术包括图像处理、文件流操作及图形绘制。

 杜思波技术的讨论坛子
  1. using System;using System.Drawing;using System.IO;using System.Windows.Forms;
  2. class SuperdullWolf:Form{static void Main(){Application.Run(new SuperdullWolf());}  
  3. public SuperdullWolf(){this.Paint += new PaintEventHandler(this.DrawSuperdullWolf);}
  4. private void DrawSuperdullWolf(object sender, PaintEventArgs e){
  5. string d = @"
  6. FFD8FFE000104A46494600010101006000600000FFDB0043000806060706050807070709
  7. 09080A0C140D0C0B0B0C1912130F141D1A1F1E1D1A1C1C20242E2720222C231C1C283729
  8. 2C30313434341F27393D38323C2E333432FFDB0043010909090C0B0C180D0D1832211C21
  9. 323232323232323232323232323232323232323232323232323232323232323232323232
  10. 3232323232323232323232323232FFC00011080064006403012200021101031101FFC400
  11. 1F0000010501010101010100000000000000000102030405060708090A0BFFC400B51000
  12. 02010303020403050504040000017D010203000411051221314106135161072271143281
  13. 91A1082342B1C11552D1F02433627282090A161718191A25262728292A3435363738393A
  14. 434445464748494A535455565758595A636465666768696A737475767778797A83848586
  15. 8788898A92939495969798999AA2A3A4A5A6A7A8A9AAB2B3B4B5B6B7B8B9BAC2C3C4C5C6
  16. C7C8C9CAD2D3D4D5D6D7D8D9DAE1E2E3E4E5E6E7E8E9EAF1F2F3F4F5F6F7F8F9FAFFC400
  17. 1F0100030101010101010101010000000000000102030405060708090A0BFFC400B51100
  18. 020102040403040705040400010277000102031104052131061241510761711322328108
  19. 144291A1B1C109233352F0156272D10A162434E125F11718191A262728292A3536373839
  20. 3A434445464748494A535455565758595A636465666768696A737475767778797A828384
  21. 85868788898A92939495969798999AA2A3A4A5A6A7A8A9AAB2B3B4B5B6B7B8B9BAC2C3C4
  22. C5C6C7C8C9CAD2D3D4D5D6D7D8D9DAE2E3E4E5E6E7E8E9EAF2F3F4F5F6F7F8F9FAFFDA00
  23. 0C03010002110311003F00F6D14A29054573796D670B4D7332431A8CB331000156493FBD
  24. 54BDD56C34E8FCDBBBA8A15E99638E6BCD3C79F152CAD34DF2742BB8A7924CAB4919E632
  25. 2BC46FFC497BA813F68BB95D49C85672450921A47BE6B3F18F49B091D2D23FB511DC3614
  26. D73573F1C6E5CFFA3D8A2291FC47241CFEBC578AB5C33F34DF33193D7D29E8163D8A7F8D
  27. BA919A39208220981B90F3CE39AA6DF1A75EFB5191041E5E4610AE475AF28F34E720D2F9
  28. DCE0FE346833DE349F8E51BBEDD4B4FC0C8C342DCFEB5EA1A26BB61E21D396F74F99648D
  29. B82A786523B115F1B894A75AEA3C2DE32D43C357692DA4CDB3765E3ECD49A158FAC692B1
  30. 3C2FE29B2F1469C2E2D8E1C70D19EA0D6D9A5600A28EBCD14C0F3FF197C51D37C364DA5A
  31. 6DBBBEE432C6C088CFBD782F88BC63AEF88FE6D4AF9DD7276C51FCA00FC3AD5FF883A65C
  32. 691E34D491829596432478E9B5AB9EB39EC2D2E2396FE396753CB889B18E7B50DA4B41A4
  33. 416D61712A493CFB96DD06493C76ACBDD96E3A76AEDB55F12E8B3D8BC1630300C3186043
  34. 7F8571391BCF1C76150AFD4A76E84C1B8E3AD28391D5B34C5E0671F8D219335648FE7B73
  35. 4A49CD69E856915DDC00FDF823201FAD6F6A9E1B436FBD78953F897EE9A87349D8B506D1
  36. C6963F855AB38A4B898431062EDD00AA8CA51F69EC6B6BC2F3A5BF88AD19FEE16DA4FD6A
  37. 9BB2B92B56771F0DB5B93C3FE2210CEFB51FF76EA7D6BE8F4659111D4E5586411EF5F2FF
  38. 008974E361E2026218570AF92DC9CD7D23A14B14BA25A188FCA2255C0ED814EF757135A9
  39. 7F8A2971452B9373E7AF8BB71245E298CDD6F11797FBBCED38FF00EB5794DD5C097788F7
  40. 151DCD7BF7C63F0A457B689AAAC8A92A6436EE8462BE78946C247EB43293D08541A7851F
  41. 5A68F4A9562773808C690C5C0FA5490C41CF22A79B4EBBB78126961658DBA1351A36CE33
  42. C1E2988915DE294792FB65FE1F2F19E2B613C557A6D4C4F1AB64603F231F85648B88FC81
  43. 118E2257EEB95E466A28F2709106C93D7AE4D0E3108C9A1AFF00BC2481C9E4D4F66248E6
  44. 49513E7420AFD455F8F49616FE69EBD48A7DBCF6E876BEDCF72284D329A6699BCD4758BE
  45. 637326E74550136F453E87F1AFA03E1A37FC5331C4646678CED6073C5780DB466EF70B47
  46. 61374036F0DED5EDFF000975417FA05C2C836CF14A16418C1271D69E9D09D6D767A05147
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  48. 4D2AE43160BB4EEDBC9C62BE3FD7C4435BBAF246C8CC876E411C53E85231E340F26006AE
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  74. F37771D8D6FF0083BC4975E17D762BBB77C2E40917B32FA573A642E7E6393EB4E5C0C1EF
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  79. ";
  80. d = d.Replace(Environment.NewLine, "");
  81. MemoryStream ms = new MemoryStream();
  82. for (int i=0;i<d.Length;i=i+2)
  83. ms.WriteByte(byte.Parse(d.Substring(i, 2), System.Globalization.NumberStyles.HexNumber));
  84. e.Graphics.DrawImage(Image.FromStream(ms), new Point(100, 10));
  85. e.Graphics.DrawString(" ".PadRight(3)+(this.Text=this.GetType().Name+" /r/nHappy New Year"), new Font("Arial", 16),new SolidBrush(Color.Red),new PointF(60,120));
  86. ms.Dispose();
  87. }}
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#c #2010 #db2
椭圆加密算法ECC算法C#实现 我这里是在VS下创建的项目 直接复制进去就可以运行 里面还处理了无法保存到本地的方法 立即下载

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Kimodo是一个基于700小时商用光学动作捕捉数据集训练的运动学动作扩散模型，能够生成高质量的人体和机器人3D动作。该模型支持通过文本提示和多种约束条件（如关键帧、末端执行器位置等）进行控制，并提供数字人类和类人机器人两种模型变体。安装方式包括软件包安装和源代码安装两种，需要配置HuggingFace令牌以访问文本编码器。推荐使用GPU加速，最低需要17GB显存。项目提供命令行生成和交互式演示两种使用方式，演示程序支持时间轴编辑和实时3D可视化。模型分为商用友好版和受限版，其中SMPL-X版本需要额外申请

2506_90492529的博客 1930

WPF奇怪的行为

当鼠标进入TextBlock时，会出现奇怪的行为

lilei_new的专栏 514

AI摄影师：自动构图与修图算法设计

AI摄影师：自动构图与修图算法设计​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，AI 摄影师的核心能力体现在两方面：自动构图（通过算法优化画面元素布局）与智能修图（自动调整光影、色彩、细节）。例如，手机摄影中的 “AI 构图建议” 功能可实时框选最佳拍摄区域，修图软件中的 “一键增强” 能在 0.1 秒内完成专业级调色，这些都依赖于计算机视觉与深度学习的深度融合。

不踩坑，不知道坑有多深；不总结，踩过的坑白踩。 16万+

ACM模板C#版自用 1-12题 （转自卡码网

Trim()是一个常用的方法，通常用于字符串处理。它的主要功能是去除字符串两端的空白字符，包括空格、制表符和换行符等在 C# 中1. A+B问题I。

qq_74014730的博客 920

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

c#语言float转换int,C＃Float表达式：将结果float转换为int时的奇怪行为

C＃Float表达式：将结果float转换为int时的奇怪行为我有以下简单的代码：intspeed1=(int)(6.2f*10);floattmp=6.2f*10;intspeed2=(int)tmp;speed1并且speed2应该具有相同的值，但事实上，我有：speed1=61speed2=62我知道我应该使用Math.Round而不是cast，但我想了解为...

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精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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解决C#界面上的控件突然全部消失，但".Disigner"中还存在这些控件定义的方法。

     这个问题我自己遇到过一次，当时整个人都懵了，因为刚布局好界面，还没来得及备份。打开这个窗口对应的“.Designer"，发现控件的定义都还在，更懵了，完全不知道是为啥。然后上网查资料，给的原因是“C#设计器不安全，这个现象偶尔会出现”。恩，看来我很幸运啊，哈哈哈~     有人说，遇到这种情况，不要重新编译，关闭当前项目，重新打开就没问题了。可是，我已经重新编译过了，o(︶︿︶)o 唉。...

youarenotme的博客 1万+

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作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

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C#笔记20200819C#笔记 C#笔记 1.ini文件中，注释使用 “ # ” 或 “ ; ” ，如： port = COM1 #串口号 port = COM1 ；串口号 注：#后面都是注释，而分号必须放在行首作为注释标识。 port = COM1；串口号 这样的写法是错误的！！！ 2.定时器使用（System.Windows.Froms中的Timer类） private Timer _timer;//对象声明，一般放在类的开头 _timer = new Timer();//new一个对象实例，一般放

小凡哥哥的博客 632

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这本是一个很简单很简单的问题，但是经过别人层层封装，晕头转向，搞不懂为何搞那么多麻烦的操作。当时保持能用就不改动原则直接套用，后面随着 发现了一个巨大的bug。。。。学了太多语言的我不能忽视这个问题，让我不得不去看看c#原始api是怎么设置的， 参数设置 new SqlParameter("@XXX", SqlDbType.VarChar, 50, VALUE) 经常看到有这种，当然这玩意不是我写...

情随事迁个人博客 308

C#虚拟（virtual）自动属性使用时的一点注意事项

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HuLihui's Blog 8723

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错误产生：在使用VS2015编译一个之前存在的程序代码时，总是会报错。莫名的 在某些类文件的末尾添加一些[][][][]，提示Unexpected character ‘，程序出错。原因分析： 由于C#代码中出现特殊全角字符，从而产生标题所示编译错误。特殊全角字符未使用UTF-8格式进行显示与保存，编译器无法正确识别此类字符，导致编译错误的产生。解决办法：...

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最近一个c#工程，之前编译正常。后重装系统，安装DevExpress后，编译的过程中，什么错误也没提示，只提示"4>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Microsoft.Common.targets(2401,5): error MSB6006: “LC.exe”已退出，代码为 -1。",真好的诡异，后来想到把工程下licenses.l

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