Freeware List

本文推荐了一系列免费且优秀的软件,覆盖杀毒、虚拟主机、编辑工具、IDE、办公软件等多个方面,旨在帮助用户替换付费软件的同时提升工作效率。

建议:尽量少使用盗版,其实免费的软件也很好,甚至更好。

淘汰的对象一般是付费或共享软件(也需付费),也有免费软件。
1) 杀毒软件(单机版): avast! antivirus(捷克) (淘汰: Norton,瑞星,趋势,金山毒霸等)

    杀毒软件(服务器版): ClawWin(开源) (服务器版的免费杀毒软件几乎没有什么选择,不过ClawWin确实非常不错,没有什么花哨的东西,不愧是开源软件,而且有Portable版本,所以用在单机上也无可挑剔!极力推荐!)
2) 虚拟主机: VirtualBox (淘汰:VirtualPC,Vmware)
3) 编辑工具: MadEdit(国产),Sakura(日本),Crimson(韩国) (淘汰:UltraEdit,EditPlus,EmEditor,秀丸(日本)等)
4) C/C++/D IDE: CodeBlocks,wx-devcpp,SkyIDE (淘汰:Visual Studio,不过Express版是免费的)
5) Java IDE: Eclipse (3.3.2最好, 3.4+不太适合国情),NetBeans(6.1+推荐) (淘汰:JBuilder)
6) C# IDE: SharpDevelop (淘汰:Visual Studio)
7) 翻译字典:StarDict,Lingoes (淘汰:金山词霸)
8) 压缩工具:7-zip(淘汰WinZIP和WinRAR等)
9) 办公软件:OpenOffice (淘汰:Microsoft Office —— 最近被淘汰,因为OO完全兼容MO,并具有更好的API)
10) 图片编辑: Paint.NET (淘汰:Photoshop)
11) 图片浏览:FastStone Image Viewer (淘汰:ACDSee)
12) 软件安装:Inno Setup,NSIS,Launch4j(淘汰:InstallShield)
13) ER图: DBDesigner,AmaterasERD (淘汰:SI Object Browser)
14) UML图: JUDE Community,AmaterasUML (淘汰:Rational Rose)
15) 浏览器: Firefox,Chrome (淘汰:IE)
16) MUA:Thunderbird (淘汰:Outlook)
17) Linux:CentOS(用于服务器)(淘汰:RHEL),Ubuntu(Desktop版)+WINE(Windows的终结者)
18) 源码管理:SVN, Git, Mercurial (淘汰:VSS,CVS)

 

其他推荐
FTP: FileZilla Server/Client
TELNET/SSH Client: PuTTY
VNC Server/Client: TightVNC
DB Manger: Oracle SqlDeveloper,CSE(日本),DBVisualizer

Uninstaller: CCleaner,Revo Uninstall

Starter: Launchy

Macro Tool: AutoHotkey

Demo Maker: Screen2EXE

Screen Shot: Lightscreen(Portable版),ZScreen

Python IDE: UliPad(国产),Programer's Notepad

Ruby IDE: NetBeans 6.1+

Flash IDE: FlashDevelop

 

大家觉得还有什么更好的免费软件,请一定告诉我!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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