URNotes意唯桌面便签

最新推荐文章于 2025-05-23 09:39:29 发布
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#桌面记事提醒

博客介绍了URNotes，它是一款桌面记事提醒工具，能满足用户在桌面进行记事和提醒的需求。

URNotes是一款桌面记事提醒工具。

URNotes便签
11-05
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URnotes.exe
01-10
URnotes_桌面便签纸.exe。
个人电脑桌面便签软件：URNotes
weixin_42577735的博客
05-23 982
桌面便签软件通常提供基础的文字编辑、保存和提醒功能，而高级版本可能包括云同步、定时提醒以及标签分类等。核心功能的实现，要求软件开发者需要具备良好的编程技巧和对用户需求的深入理解。
URNotes-桌面便条v1.23
07-18
URNotes-桌面便条v1.23,一个十分简便的桌面工具。
便签1
cjy082322的博客
05-26 279
南无阿弥陀佛 南无观世音菩萨 南无地藏王菩萨 1.css继承：文本属性text和字体font属性才会继承，不是所有属性都能继承 2.我们可以把网页中的每个元素，都看成是一个“盒子”。 “盒子”有哪些特征：内容的宽度或高度、边框线、内填充、外边距。 “盒子”的总宽度：内容的宽度 + 边框宽度*2 + 左填充*2 + 左外边距*2 3.CSS清除浮动的功能有两个：(1)可以包围元素从“视
备忘提醒工具
weixin_33857679的博客
01-14 110
想使用一个每日事情提醒工作，功能大概是列出每天要做的事情，看别人推荐有：　　URNotes；　　Office Outlook自带的约会功能，可以设置自动循环、定时提醒、按要求延期、会议邀请等；　　FreeNote，只是在桌面上有一个点子便签一样的东西提醒你要做的事情，那最好的莫过于 转载于:https://www.cnblogs.com/simplelovecs/p/5130222.html...
《深入解析Windows操作系统》笔记第1章
潜心学习
06-02 1187
在看第一章，做了几个实验，书上的东西我就不copy了 实验1 查看进程树 用tlist工具(在Windows调试工具箱中) 在命令行下打开tlist工具 E:\Program Files\Debugging Tools for Windows (x86)>tlist /t System Process (0) System (4)   smss.exe (716)
意唯桌面便签 v1.52.zip
07-14
URNotes意唯桌面便签是一款简洁美观、功能强大的桌面记事、提醒工具。可以实现多个用户登录使用。超便捷的便签组管理模式和浮动便签方式共存！便签便签页编辑模式简单而又强大！提醒方式包括定时、倒计时、每周、每...
URNotes：意唯桌面便签，定制化笔记解决方案
标题“URNotes意唯桌面便签”揭示了这是一款桌面便签软件，其名称为“URNotes”，而标签“桌面便签”则进一步明确了该软件的类别。描述“URNotes意唯桌面便签 方便，xp上用非常好，可根据自行需要设置样式”则说明了...
URNotes你的桌面便签1.0.8.9版
04-10
功能简述： 1、界面简洁美观； 2、有8个便签组，每个便签组可建立20页便签； 3、可为每个便签组设置8种不同的颜色、设置不同的字体； 4、可为每个便签设置各种提醒，比如倒计时、定时、每周、每月、生日提醒等等； 5、便签可自动贴紧桌面的几个边，并自动隐藏，鼠标经过时自动弹出； 6、是款准绿色软件（需要安装微软的Frameworks2.0平台）； 7、程序只有2个文件，一个运行文件，一个存储便签的文件，绿色版只有0.4M，安装版只有1.08M； 8、可设置登录密码； 9、可设置开机自启动、自动登录； 10、便签信息自动保存； 11、有中英文两种语言，还可自定义语言 12、绝对国产软件，支持！
URNotes意唯便笺，URNotes是一款桌面记事提醒工具
11-15
便笺可分组管理，便笺组可设置8种颜色，可更改便笺字体，便笺页可设置图标、自定标题、独立浮动显示、独立设置各种提醒（倒计时、循环、定时、每周、每月、生日提醒、农历提醒），URNotes支持多用户使用，可开机自启动，可自动登录，可更换个性皮肤，可DIY个性皮肤，有便笺管理器、回收站，可对便笺和便笺组排序、便笺窗口可贴边隐藏。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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