Mess Patch for Windows Live Messenger 8.0.0812

转载 于 2006-08-13 02:42:00 发布 · 98 阅读 · 0 ·
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本文提供了一个关于MESS补丁的下载链接,该补丁文件名为messpatch-g4-80812,以.zip格式提供。用户可以通过提供的HTTP链接进行下载。
SRIO_mess_passing_example_code.zip
03-27
6678 srio通信实例代码
Mess-crx插件：将messenger.com变身为Discord风格
资源摘要信息:"Mess-crx插件是一个浏览器扩展程序，主要用于调整messenger.com的界面风格，使其外观与Discord类似。该插件支持多种语言，包括英语（美国英语和英国英语）、法语以及西班牙语。用户可以使用Mess-crx...
Python库 | mess_client_makeev-0.0.1.tar.gz
04-10
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：mess_client_makeev-0.0.1.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
Python库 | mess_client_serzh-0.0.3.tar.gz
04-10
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：mess_client_serzh-0.0.3.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
五年级下册What a mess BMU时上海牛津PPT课件.pptx
10-26
此外，课件还包括了一段关于蜡笔（crayons）的描述，教导学生如何使用数字来描述数量（如eight crayons），以及用不同的颜色来描绘事物（如red for apples, orange for oranges, yellow for bananas等）。...
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
基于Python与Qt的产品管理应用.zip
01-04
基于Python与Qt的产品管理应用
【计算机视觉】基于Deformable LKA的YOLOv8改进：目标检测精度与效率协同优化模型设计
01-04
内容概要：本文详细介绍了如何将Deformable LKA注意力模块嵌入YOLOv8目标检测模型，以提升其在复杂场景下的检测精度与效率。Deformable LKA结合了可变形卷积和大核注意力（LKA）的优势，前者使卷积核能自适应目标形状，后者通过大核捕获更广的全局特征并降低计算开销。文章提供了完整的实现步骤，包括环境搭建、模块代码实现、YOLOv8主干网络的修改方式以及训练和验证方法，并通过实验表明该改进在COCO数据集上显著提升了mAP（+3.3%），仅轻微降低推理速度。此外还给出了实际应用中的关键调参建议和适配场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉PyTorch框架，从事计算机视觉或目标检测相关工作的研究人员或工程师（工作1-3年为佳）； 使用场景及目标：①提升YOLOv8对变形目标、小目标的检测能力；②在精度与速度之间取得更好平衡；③掌握先进注意力机制的设计思想与工程实现方法； 阅读建议：建议结合飞书链接中的完整代码包进行实践操作，重点关注模块维度匹配、偏移量初始化等细节，确保顺利集成与训练。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
kernel修改支持uid,gid等
01-04
kernel修改支持uid,gid等
异常心电图检测癌症分类系统.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
3D小人商务场景现代都市高楼工作汇报通用PPT模板.rar
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/ed751fc35e7f 在本资源中，我们提供的是一款以"3D小人构建商务场景现代都市高楼背景工作汇报通用商务ppt模板.rar"命名的压缩包文件。 这个压缩包主要应用于制作专业且具备视觉吸引力的商务演示文稿，特别适用于工作汇报和规划工作。 接下来将具体说明这款PPT模板的特质以及可能关联的IT知识点：1. **3D小人与商务场景**：3D小人作为现代PPT设计中常见的一种元素，能够形象地模拟实际工作环境，从而协助观众更透彻地把握演示内容。 这种技术涉及3D建模和渲染，一般借助Blender或3DS Max等软件来构建，并经由Photoshop进行后期处理，以使其与背景无缝对接。 2. **现代都市高楼背景**：此类背景图像为演示注入专业且前沿的氛围，体现了现代商务环境的高效运作和全球化趋势。 背景图像或采用高清摄影，或通过3D渲染技术制作，突出了城市的繁荣与进步，与商务主题高度契合。 3. **绿灰配色**：色彩心理学在设计领域扮演着关键角色。 绿色通常象征创新与环保，而灰色则代表专业与稳重。 这种色彩组合旨在形成一种平衡且和谐的视觉感受，既不会显得过于激进，也不会过于保守，非常适合商务场合。 4. **工作汇报与工作计划**：该模板的设计充分考量了商务环境中常见的两种需求——工作汇报与工作计划。 工作汇报部分可能涵盖图表、数据可视化及关键业绩指标，而工作计划部分则可能包括时间线、任务分配和目标确立。 这需要PPT软件的高级功能，例如Microsoft PowerPoint中的SmartArt图形、图表工具以及动画和过渡效果。 5. **通用商务PPT模板**：这表明模板的设计具有广泛的适用性，能够适应不同种类的商务演示，从...
flask-githubapp:Flask扩展，probot支持
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/5e01bd2ae014 flask-githubapp 是一个基于Flask框架精神的扩展工具，能够帮助开发者在Python环境中迅速构建GitHub应用，从而助力GitHub工作流程的自动化。 应用实例涵盖多个方面，例如阻止包含“ WIP”字样的合并请求合并，或是自动关闭那些长期未被关注的问题及合并请求。 对于初学者而言，安装Flask-GitHubApp的过程十分简便：可以通过pip指令直接执行安装操作，即运行命令pip install flask-githubapp；此外，将此库添加到应用程序的requirements.txt文件中也是一种更为便捷的配置方式！ ;）关于创建GitHub App，用户需遵循GitHub官方提供的详细文档进行操作。 在遵循规定的前提下，几乎可以注册任何类型的有效负载来发送给应用程序！ 在完成注册流程之后，务必牢记GitHub应用程序ID（即GitHub应用程序密钥），并妥善保管以确保后续应用正常运行。 这三个关键要素——GitHub应用程序ID、密钥及其它必要配置——是确保应用程序顺利执行的核心条件。 在构建Flask应用时，GithubApp软件包提供了一个重要的装饰器@on ，此装饰器能够有效实现事件与操作同特定函数的绑定。 举例来说，
工业设备与工具目标检测数据集-20251118-024855.zip
最新发布
01-04
一、基础信息 数据集名称：工业设备与工具目标检测数据集 图片数量： 训练集：11095张图片 验证集：2667张图片 总计：13762张图片 分类类别： - Control Panel（控制面板） - Cooling Towers（冷却塔） - Forklift（叉车） - Gasoline Can（汽油罐） - Hammer（锤子） - Laptop（笔记本电脑） - Nuclear reactor（核反应堆） - Pebbels（鹅卵石） - Pressure Gauges（压力表） - Pressure vessel（压力容器） - Rope（绳子） - Screw（螺丝） - Screw Driver（螺丝刀） - Toolbox（工具箱） - Turbine Generator（涡轮发电机） - Warning signs（警告标志） - Wrench（扳手） - clamps（夹子） - cranes（起重机） - doors（门） - electrical pylon（电线塔） - pipes（管道） - pliers（钳子） - safety helmet（安全头盔） 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：图片数据，来源于工业环境。 二、适用场景 工业自动化与机器人视觉：用于在工业环境中自动识别和定位设备、工具和结构，支持机器人操作和自动化系统开发。 安全监控与风险评估：检测安全装备如安全头盔和警告标志，帮助监控工作场所安全，预防事故和进行风险评价。 设备维护与检查：识别压力容器、涡轮发电机等关键设备，用于预测性维护和故障检测应用。 物流与仓储管理：叉车、工具箱等物体的检测，优化仓库操作、库存管理和物流流程。 学术研究与算法开发：支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究，促进目标检测算法的创新与优化。 三、数据集优势
浙江省宁波市奉化区2020-2021学年高二下学期期末物理试题
01-04
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/69c268e30bc4 知识点详解
深度识别推动高价值业务增长
01-04
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6a8519b3019c 随着网络应用的普及以及智能终端与数据卡的快速演进，移动运营商所承载的数据用户数量和业务总量呈现出明显的增长趋势。 然而，部分中国移动G3用户所进行的价值较低的业务活动（例如P2P传输、FTP下载等）长期占据大量空中接口资源，甚至引发网络拥堵现象。 与此同时，部分具有较高价值的服务（例如飞信）却因空中接口资源的限制而无法获得及时响应，这极大地削弱了数据用户的使用体验。 如何针对不同用户群体及各类业务实施差异化的服务质量（QoS）管理策略，有效利用有限的无线网络资源，增强用户满意度，提升市场竞争力，并达成收益最大化目标，已经成为运营商高度关注的议题。 尽管当前基于3GPP协议的TD-SCDMA系统仅能实现基于电路域/交互类/背景类等少数业务类型的区分，无法对多种多媒体业务进行精细识别，这种局限性显然难以满足运营商对于网络业务精细化运营的需求。
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