EiD_Patch_Maker_0_5_0 汉化补丁 by CxLrb

最新推荐文章于 2025-06-18 16:20:23 发布
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eid v0.95 汉化版
07-22
eid v0.95 汉化版
精选资源
jd_seckill-auto_get_eid_and_fp.zip
01-29
京东飞天茅台自动抢购脚本。成功率43.5%
窗口函数、开窗函数ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY …… ORDER BY ……)
卖炫迈的小男孩的博客
07-13 6236
开窗函数语法：窗口函数 over(partition by 列名1 order by 列名2 )，窗口函数可以是ROW_NUMBER()，也可以是其他，会一个其他都是大同小异，本节就以它举例，它的作用就是可以给每一条记录生成一个唯一的行号。配合partition by 就可以在“列名1”此列，值相同的记录中给每一条记录从1依次递增生成唯一的逻辑行号，加上order by就可以实现自定义排序。 开窗函数只是相对于聚合函数而言的，聚合函数是将group by后的分组聚合成单条数据，而开窗函数后的over（英文.
elasticsearch7.x catAPI之thread_pool、fielddata
荣耀之路
09-06 2474
thread_pool、fielddata
Python内存优化与属性控制：深度解析__slots__魔法
YAnt的博客
06-18 1340
本文将深入探讨Python中的__slots__机制，展示其如何显著​​降低内存开销​​（高达40-50%）并实现​​严格的属性控制​​。通过10+代码示例、内存占用分析及性能对比，揭示这一特性在网络编程、数据结构和高性能计算中的核心价值。
获取京东_JdTdudfp的eid和fp
庹小智的博客
01-07 5384
最近在用脚本参与抢茅台，但是python脚本需要_JdTdudfp的eid和fp参数，方法总结： 首先，有些博客写的加_JdTdudfp 是抓不到值，抓包工具比较麻烦， 直接点，打开谷歌，登录账户，随便选择一个商品，打开商品的结算页面，控制台-》console-》_JdTdudfp 回车： 就看到eid和fp 报错：抢购链接获取失败，稍后自动重试，是什么情况 这个情况是你现在跑脚本的时候，活动已经结束或者是还没有开始。脚本是没有问题的，不需要担心 非常不建议大家在活动外的时间去跑这个脚本 可能造成
DGLHeteroGraph object has no attribute ‘parent_eid‘
weixin_42324904的博客
03-13 1775
subgraph.edata['type'] = self.graph.edata['type'][self.graph.subgraph(nodes).parent_eid] AttributeError: 'DGLHeteroGraph' object has no attribute 'parent_eid' 这个应该是版本的问题，我查到的结果是： # 从 0.5 开始，通过 DGL API 提取的子图自动继承父图的节点和边特征。DGL 还保存原始节点/边 ID subg.ndata[dgl.N.
_JdTdudfp获取-eid和fp，如何调试js
随笔记录-分享&记忆
01-19 2421
eid和fp找商品随便下单,然后抓包就能看到, eid 和 fp 可固定不变 1、登录网页版京东，选个商品进入结算页面支付 2、点击键盘F12进入控制台 Console 3、 切换到 Console Tab 页，在控制台中输入变量_JdTdudfp，即可从输出的Json中获取eid和fp。 4、一张图说明一切！！！ ...
【DGL系列】DGLGraph.out_edges简介
xfxuezhang.cn
07-17 4933
dgl.DGLGraph.out_edges 方法是DGL中用于获取图中指定节点出边的强大工具
DBMS_ROWID
搞怪的索引
09-10 1332
The DBMS_ROWID package lets you create ROWIDs and obtain information about ROWIDs from PL/SQL programs and SQL statements. You can find the data block number, the object number, and other ROWID co
eid_ul_adha-special
04-27
该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 自动格式化代码 更改页面<title> 安装依赖项 导入组件 代码分割 添加样式表 ...met
摩托罗拉A10_A12_CPS_R02.00 写频软件
11-09
摩托罗拉A10_A12_CPS_R02.00写频软件是一款专为摩托罗拉A10和A12型号手机设计的频率编程工具，它主要用于调整和配置设备的通信参数，确保手机在不同的网络环境下的正常工作。这款软件的版本号为R02.00，通常意味着它...
关于使用vue-resource中使用interceptor涉及jwt_token的错误问题
Lucky_LXG的博客
04-05 1362
使用inteceptor 拦截器可以在请求发送前和发送请求后做一些处理。 image 基本用法 Vue.http.interceptors.push((request, next) => { // ... // 请求发送前的处理逻辑 // ...next((response) => { // ... // 请求发送后的处理逻辑 // ... /
typedef struct GNU_PACKED _EID_STRUCT { UCHAR Eid; UCHAR Len; UCHAR Octet[1]; } EID_STRUCT, *PEID_STRUCT, BEACON_EID_STRUCT, *PBEACON_EID_STRUCT;这是啥
10-21
例如，一个SSID元素的EID为0，Len为5，那么实际存储时，Octet数组会有5个字节存储SSID名称。在内存中，这个结构体实际上占用2（Eid+Len）+ Len（即实际数据长度）个字节。 注意：由于使用了GNU_PACKED（可能是__...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
doip.futher_action和eid是啥
11-06
# 输出: Target EID: 0x0E80, Source EID: 0x0E00 # Further Action: 0x00 ``` --- ### **总结** - **`doip.further_action`**：指示接收方是否需要执行后续操作（如继续传输数据或终止通信）。 - **EID**：唯一...
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