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我也要
C# 原生数字孪生的尝试
本文介绍了使用C#实现数字孪生的基本思路。首先从爱普生官网下载机器人3D模型，然后通过Blender创建并导出带动画的FBX模型。在WPF项目中，使用HelixToolkit.SharpDX等插件加载模型，通过Viewport3DX进行3D渲染。关键点是通过动画控制器接收真实设备信号来驱动模型动画，实现物理实体与虚拟模型的同步。文中提供了完整的代码实现，包括模型导入、动画播放控制等核心功能。该方法为构建数字孪生系统提供了一种可行的技术方案。
什么TDD，让它见鬼去吧！
最后为了帮助大家深刻理解Android相关知识点的原理以及面试相关知识，这里放上相关的我搜集整理的14套腾讯、字节跳动、阿里、百度等2021最新面试真题解析，我把技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包知识脉络 + 诸多细节。网上学习 Android的资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。《Android学习笔记总结+移动架构视频+大厂面试真题+项目实战源码》点击传送门，即可获取！
C#与Lua交互原理
以前每一次研究一些新知识并且有所收获的时候，都想写一篇博客来分享这种自己的收获。 一直没有写主要是因为自己水平太菜了，怕写出来贻笑大方，最近想通了，想写就写下来，就算对别人毫无用处，还可以自己没事翻翻，省得自己都忘了。当然如果能对你有一丝丝的帮助，那真是再好不过了 。本文将针对C#与Lua的调用原理阐述一些个人的心得 。 Lua开发环境搭建 有关于VS &...
见鬼去吧！
生活中事情，事不分大小，都该被认真对待，提前做准备。这样的生活积累起来才会是满满的美好回忆。 早上，偷了懒，被八点的闹钟吵醒，睡到了十点，上午才去的教研室，晚上回了宿舍，又去了教研室。总而言之，今天的节奏是乱的。即使睡了很久，晚上依然很困。我认为，昨晚睡的再晚，一点多，早上八点也是该醒的，这样中午回来多睡一会是可行的。这样规律的话，我相信我不会困，就可以保证做其它事情时候精力充足。 早上我才发...
ROS2理论与实践_宇树机器人Go2开发指南（文字）
本文介绍了Unitree Go2机器人ROS2开发环境的安装与配置流程。主要内容包括：1)从GitHub克隆unitree_ros2仓库；2)安装ROS2 Foxy版本依赖项；3)编译特定版本的CycloneDDS(0.10.2)；4)编译unitree_go和unitree_api功能包；5)网络配置，包括设置静态IP和修改环境变量脚本setup.sh以指定网络接口。文章还提供了本地回环测试的替代方案，并建议配置完成后重启电脑。整个流程涉及ROS2环境切换、网络适配和编译安装等多个技术环节。
BUUCTF--[OGeek2019]babyrop
才学习了基本的ROP流程，到处找题练，不过也没做出来几道题，以这道32位的题作为例题吧。 这道题是BUUCTF上pwn练习题里的[OGeek2019]babyrop。 代码审计 老规矩先checksec一下： 没有canary保护，nx保护开启排除shellcode可能性，FULL RELEO为地址随机化。 观察主函数，先设定了一个闹铃，到时间就会强制退出程序，解除闹铃的方法在上一篇博客中提到过了， 这道题中闹铃函数依然对我们解题起不到什么干扰作用。 主函数的思路大概是：生成一个随机数，把这个随机数作为
APIJSON, 让接口见鬼去吧！
客户端定义服务端返回JSON的结构，客户端再也不用和服务端沟通接口或文档问题了！再也不会被文档各种错误坑了！服务端再也不用为了兼容旧版客户端写新版接口和文档了！再也不会被客户端随时随地没完没了地烦了！
MONAI教程＜1＞-安装
MONAI的安装非常简单，常用的有两种方法： 直接 pip install monai 从GitHub 上安装 monai是通常配合其他库一起使用的，比如pytorch, nibabel, skimage, pillow等等。缺什么直接pip install 就行
APIJSON，让接口见鬼去吧！
我： APIJSON，让接口和文档见鬼去吧！ https://github.com/TommyLemon/APIJSON 服务端： 什么鬼？ 客户端： APIJSON是啥？ 我： APIJSON是一种JSON传输结构协议。 客户端可以定义任何JSON结构去向服务端发起请求，服务端就会返回对应结构的JSON字符串，所求即所得。 一次请求任意结构任意数据，方便灵活，不...
数据分析案例-2024 年全电动汽车数据集可视化分析
本数据集来源于Kaggle，原始数据集共有177866条数据，17个变量。该数据集显示了目前通过华盛顿州许可部 (DOL) 注册的电池电动汽车 (BEV) 和插电式混合动力电动汽车 (PHEV)。电池电动汽车 (BEV) 是一种全电动汽车，使用一个或多个电池来存储电能，为电机提供动力，并通过将车辆插入电源进行充电。插电式混合动力汽车 (PHEV) 是一种使用一个或多个电池为电动机提供动力的车辆；使用另一种燃料，例如汽油或柴油，为内燃机或其他推进源提供动力；并通过将车辆插入电源来充电。
基于51单片机的智能台灯设计：嵌入式程序设计实现
随着智能家居和物联网的快速发展，智能台灯作为一种典型的智能家居产品，已成为现代家庭中不可或缺的设备。传统的台灯只能提供简单的照明功能，而智能台灯不仅具备基础的照明功能，还能根据用户的需求进行自动调节，比如自动调节亮度、色温，甚至具备定时开关、远程控制等智能功能。本文将介绍如何基于51单片机设计一款智能台灯。我们将涉及硬件设计、嵌入式系统架构、传感器选择、调光控制、语音识别、远程控制等方面，详细阐述如何实现这些功能，并给出相关的代码和实现步骤。
中年危机，35 岁定律，见鬼去吧！
中年危机，35 岁定律，相信你都听说过，每次触及还会让你感到丝丝焦虑，毕竟时间这把杀猪刀不会放过任何一个人。中年危机或 35 岁定律是客观存在的，你迟早都会遭遇的，那你是否有信心战胜它呢？ 中年危机之所以让人害怕，一则是你没有把握打赢这场遭遇战，再则中年是一个输不起的阶段。古人云：知己知彼，百战不殆。恐惧，主要源自对敌人和自己的不了解，不知道敌人的优劣势，也不清楚自己的长短板，常常以己之所短攻彼...
2026年03月CCF-GESP编程能力等级认证Scratch图形化编程一级真题解析
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电脑领域活见鬼！大家可要当心这个坑啊
一日从百度网盘下载文件，对方把网盘链接发到我的手机上，虽然很长，但我自信以我的手法是不会抄错的，所以抄写到电脑浏览器访问。但我发现还真就是抄错了！于是使劲的瞪我的氪金双眼逐字对照，没错呀，可电脑上的浏览器就是提示无此文件。最后实在是没招了，只有把链接从手机微信发到电脑微信上复制粘贴到浏览器，这才正常访问了。但我心有不甘。玩电脑这么长时间了，哪能在阴沟里翻船！我要确定到底是差在哪里。于是把我输入的链接，和对方发给我的链接并排放到word里放大比较。这不比不知道，一比吓一跳啊。因为它们：一模一样！
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
APIJSON，让接口和文档见鬼去吧！
我： APIJSON，让接口和文档见鬼去吧！ https://github.com/TommyLemon/APIJSON 服务端： 什么鬼？ 客户端： APIJSON是啥？ 我： APIJSON是一种JSON传输结构协议。 客户端可以定义任何JSON结构去向服务端发起请求，服务端就会返回对应结构的JSON字符串，所求即所得。 一次请求任意结构任意数据，方便灵活，不需要专门接口或
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
35岁危机定律，见鬼去吧！
目录 一、35岁危机定律 二、35岁危机的源头 三、35岁危机的本质 四、转危为机的策略 五、技术与业务并重 六、做有心人，干困难事，立大格局 一、35岁危机定律 好像现在整个互联网行业都在贩卖焦虑，从之前的30岁淘汰，到现在的35岁，到最新的39.9岁，你会发现，年龄趋势怎么在上升啊，对了兄弟，就是那一批人嘛，他们每年涨一岁，可不就是焦虑年龄越来越大了。最早我看到的新闻是说，...
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
压缩文件给爹见鬼去吧！
tar.gz.tgz.zip.rar…看到这些莫名奇妙的格式你是不是恨解压软件不够用。这里我要将这些纸老虎一一击溃。 python 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150523934 人家写的太好了，只能照搬了。 import tarfile import zipfile import rarfile def uncompress(src_file, dest_dir): """解压各种类型的压缩包 :param src_file: 你要解压的压缩包文件
见鬼！子目录也不见了
关机重新启动，requests库安装好了，小程序依然不能运行。原来建立的临时目录也不见了。打包一个简易的小程序，下载几张图片的。打包总出意外，requests库居然不能正常找到。sangen老师肯定知道。只好卸载了，又装不上了。
今天见鬼了，奇怪，Mark一下！
奇怪，不解，自己Mark一下： 补充Mark： 问题已查明，有其果必有其因，从数据库中查询出来的结果集中，rs.Fileds("KeyWord")，不知具体原因，结果集的最后一行数据的字段中会带有一个隐藏“回车符”，即使是print出来，也不容易发现。 解决办法：处理结果集返回数据中的“回车符”等不希望的特殊字符。
活见鬼，明明删除了数据，空间却没减少！
迁移数据常用1、导出文件 -mysqldump 命令mysqldump是 Mysql 自带的逻辑备份工具。其备份原理是通过协议连接到 Mysql 数据库，将需要备份的数据查询出来...
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