Windows Mobile开发工具下载地址

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Windows Mobile设备中心（64位） Windows 7 64位系统安装的Windows Mobile移动中心。Windows Mobile手机通过USB数据线与电脑连接的管理程序，可同步文件、共享上网以及手机刷机等。 立即下载
eMbedded Visual C++ 4.0
http://download.microsoft.com/download/WindowsCENETPlatformBuilder/Install/4.0/NT5XP/EN-US/eVC4.exe

eMbedded Visual C++ Severpack 4.0
http://download.microsoft.com/download/a/7/3/a735c7fb-dcbd-429f-9090-d09b3b15d3fa/evc4sp4.exe

Pocket PC 2002 SDK Emulator Images
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=25f4de97-ae80-477a-9df1-496b85b3d3e3&DisplayLang=en


Microsoft Pocket PC 2003 SDK
http://download.microsoft.com/download/6/9/5/69570242-44e8-45e6-a252-9bd56db8ec83/Microsoft%20Pocket%20PC%202003%20SDK.msi

Microsoft SMARTPHONE 2003 SDK
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=a6c4f799-ec5c-427c-807c-4c0f96765a81&DisplayLang=en

Emulator Images for Windows Mobile 2003-based Pocket PC Development（内有中文虚拟机）
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=57265402-47a8-4ce4-9aa7-5fe85b95de72&DisplayLang=en

Emulator Images for Windows Mobile 2003-based Smartphone Development(内有中文虚拟机)
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=8fe677fa-3a6a-4265-b8eb-61a628ecd462&DisplayLang=en

Emulator Images for Windows Mobile 2003 Second Edition-based Pocket PC Development（内有中文虚拟机）
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=4953d34d-692f-4c87-ac69-cb235dbdad1d&DisplayLang=en

Emulator Images for Windows Mobile 2003 Second Edition-based Smartphone Development（内有中文虚拟机）
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=2c144e09-7e75-4275-a6bb-1c3cd55369c5&DisplayLang=en

EmuASConfig.msi
http://www.microsoft.com/downloads/info.aspx?na=46&p=1&SrcDisplayLang=en&SrcCategoryId=&SrcFamilyId=74473fd6-1dcc-47aa-ab28-6a2b006edfe9&genscs=&u=http%3a%2f%2fdownload.microsoft.com%2fdownload%2f7%2f6%2f0%2f7606be4b-eea7-4515-83a0-81d7d9ac9ce1%2fEmuASConfig.msi

WindowsMobilePowerToys.msi
http://www.microsoft.com/downloads/info.aspx?na=46&p=2&SrcDisplayLang=en&SrcCategoryId=&SrcFamilyId=74473fd6-1dcc-47aa-ab28-6a2b006edfe9&genscs=&u=http%3a%2f%2fdownload.microsoft.com%2fdownload%2f7%2f6%2f0%2f7606be4b-eea7-4515-83a0-81d7d9ac9ce1%2fWindowsMobilePowerToys.msi

Windows CE .NET Utilities for Visual Studio .NET 2003
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=7ec99ca6-2095-4086-b0cc-7c6c39b28762&DisplayLang=en

ActiveSync 3.8
http://download.microsoft.com/download/1/c/8/1c8045d3-c5a9-4871-8bfe-d9eb36813d02/MSASYNC.EXE

Microsoft Device Emulator 1.0 Community Preview
http://msdn.microsoft.com/mobility/windowsmobile/downloads/emulatorpreview/default.aspx

Smartphone 2003 SDK SPDPS Update for eMbedded Visual C++ 4.0 SP4
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=B8C1D059-6886-4C64-BF45-A71DA3EEC61A&displaylang=en

Developer Resources for Windows Mobile 2003 Second Edition
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=6A34DC83-C3CE-4A4C-AB83-491FD5729551&displaylang=en

AppLaunch ActiveX Control for Pocket PC
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=409252f0-33f7-4a01-81d6-d56da96e3a27&displaylang=en

OwnerInfo ActiveX Control for Pocket PC
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=4df1a11b-4788-4d03-bcaf-a04e6e37ecab&displaylang=en

Pocket PC GAPI 1.2
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=d9879b0e-4ef1-4049-9c61-e758933d84c4&displaylang=en

High Encryption Pack for Pocket PC
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=da49d0cf-ef96-4567-b817-215e24668f75&displaylang=en


基于Visual Studio 2005

ActiveSync 4.1 简体中文版
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=1C722C4C-259A-4F12-A5DE-720C72DA30D4&displaylang=zh-cn

Windows Mobile 5.0 SDK for Pocket PC
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=83a52af2-f524-4ec5-9155-717cbe5d25ed&displaylang=en

Windows Mobile 5.0 SDK for Smartphone
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=dc6c00cb-738a-4b97-8910-5cd29ab5f8d9&displaylang=en


Windows Mobile 5 Smartphone 本地化模拟器
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?displaylang=zh-cn&FamilyID=52fed581-8f8d-4c46-9966-4832098191b7

Windows Mobile 5 Pocket PC本地化模拟器
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=EEC33AE3-C129-4C25-ABAA-18E8E842178F&displaylang=en
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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")

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黄剑雄的专栏 1051

Windows Mobile 6.0 SDK和中文模拟器下载

【转】 Windows Mobile 6.0 SDK和中文模拟器下载 Windows Mobile 6.5 模拟器2010年12月06日 星期一 07:48转载自 zhangyanle86最终编辑 zhangyanle86Windows Mobile 6.0 SDK和中文模拟器下载 SDK 6.0下载页面：<br />http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=06111A3A-A651-4745-88EF-3D48091A390B&d

狂野之城 5922

Windows Mobile

Windows Mobile：　　是 Microsoft 用于 Pocket PC 和 Smartphone 的软件平台。Windows Mobile 将熟悉的 Windows 桌面扩展到了个人设备中。　　Windows Mobile是微软为手持设备推出的“移动版Windows”，使用Windows Mobile操作系统的设备主要有PPC手机、PDA、随身音乐播放器等。Windows Mo

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