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Firefox 50.1.0离线完整安装包X64版
Firefox 50.1.0离线完整安装包X64版。如果没有网络，在线安装不方便时候可以下载安装。
FireFox 1.0正式发布
Mozilla官方网站已经在北京时间11月9日17:09分正式发布了最新版本的Firefox，下载链接地址为：英文版(WIN32)英文版(LINUX I686) 正式版本的Firefox 1.0与1.0 pr在功能方面没有明显的区别，但界面比原来的要美观许多。在插件的支持与安装方面比1.0 pr要稍微方便。Mozilla Firefox是由Mozilla公司开发的一个自由的，开放源
Firefox火狐浏览器官方1.0rc2-win32版本exe安装包
解压后可用，资源全名：Firefox Setup 1.0rc2.exe
【历史版本火狐浏览器下载】
历史版本火狐浏览器下载
vue 插件vue-awesome-swiper实现 三张图片，左右两边显示一半的效果的示例
希望我的愚见能够帮助你哦~，若有不足之处，还望指出，你们有更好的解决方法，欢迎大家在评论区下方留言支持，大家一起相互学习参考呀~
Firefox 1.0正式版发布
Firefox 1.0正式版发布Firefox 1.0已经于当地时间2004年11月9日正式放出。这是从2002年9月23日，Firefox的前身Phoniex 0.1首次向公众发布以来，放出的第一个正式版本。可以从http://getfirefox.com下载到这一版本的Firefox。其Windows版的安装文件，大小为4.7M。Firefox当前的营销目标是要在2005年年底
QT实现串口通信
要实现串口通信，需要知道串口通信需要的信息 主要参数有：波特率、校验位、数据位、停止位、控制流 主要操作有：串口的打开和关闭、刷新设备串口、接发数据、开关显示灯等。 实现效果如图： 最后附赠完整源码。 第一步：在头文件中引入 QtSerialPort 类的两个头文件（必须引入） // 引入串口通信的两个头文件(第一步) #include <QtSerialPort/QSerialPort> // 提供访问串口的功能 #include <QtSerialPo
试用FireFox1.0中文正式版本，感觉一个字：快！
从新浪下载了FireFox1.0中文版，试用了一下，速度真是快！感觉很明显！下载地址：http://down1.tech.sina.com.cn/download/downContent/2004-06-10/10381.shtml试用时离开了写blog的页面，退回后我输入的内容还在，真是不错！
STM32 HAL库定时器中断实现步进电机S型加减速控制与脉冲精准计数
本文详细介绍了如何使用STM32 HAL库定时器中断实现步进电机的S型加减速控制与脉冲精准计数。通过CubeMX配置定时器、计算PSC和ARR值，并结合S型曲线算法，实现平滑启停和精准定位。文章还提供了脉冲计数方案和常见问题排查技巧，帮助开发者优化步进电机控制性能。
cut&tag学习笔记
上图是我得到的结果，下图是教程的结果，比对结果有一些差异，我也不知道具体原因是啥。谷歌了一下，发现原因可能是因为环境变量的问题，系统不知道picard的具体位置，需要设置全局环境变量，遂查了一下picard的位置。我发现我做出来的结果测序深度一致，但是比对的结果有一点差异，不知道是我的操作问题，还是参考基因组更新了导致比对结果出现了些许不同。上图是我得到的结果，下图是教程的结果，除了IgG_rep1外比对结果一致。上图是我的结果，下图是教程的结果，结果不太一致，不知道是具体的原因是什么。
Mozilla firefox1.0公众预览版发布
Mozilla Firefox (Mozilla Firebird 改名)，是一个干净、完整的浏览器。速度极快，没有包含电子邮件等一些硬塞给用户的组件。基于Gecko引擎（不同于MyIE和腾讯的浏览器还是基于IE内核的），很小巧，远小于IE。对东亚语言支持也不错。同时支持windows/linux/mac等操作系统。 以前的netscape公开了其网景浏览器的源代码后，就成就了现在的mozil
深入解析MSPM0系列Keil开发中‘ti_msp_dl_config.h‘缺失问题的根源与修复
本文深入解析TI MSPM0系列Keil开发中'ti_msp_dl_config.h'文件缺失问题的根源与修复方法。该错误常见于编译时提示file not found，主要因SysConfig工具未正确生成或工程路径配置错误导致。文章提供了从环境检查、手动生成文件到工程配置调整的系统化解决方案，帮助开发者快速解决这一常见KEIL开发难题。
Firefox 1.0真的挺好用的
装了Fedora Core3后又更新了Firefox,从原来的0.x(?)升级到1.0,发现很多原来Mozilla不支持的功能都可以用了.比如样式(style)中 的display等,还有marquee也支持得更好了.但不知道怎么回事,DOM和behavior的一些东西还不行,像设置某个元素的 innerText属性啦，事件触发啦，似乎还有点问题……也不支持control-cache等一些head...
BES （恒玄）HFP通话笔记
1.audio_developer 调试：SDK 需要打开某个算法，需要原厂打开对应宏定义编译出新的SDK，只要涉及到lib库里的功能都需要原厂手动修改编译。开发商和原厂FAE做起来都会比较累。如果没有原厂支持根本没法做，很少文档，SDK也很多问题，没法开箱即用如果要支持audio_developer上位机调试，还需改代码，如果对整个原理不清楚就没法做，没文档只能啃代码调试工具设计的也有待加强，串口通讯调试对耳机这类产品非常麻烦，本来板子就不大，还要焊接一堆线，调试还要拖着串口线。
网络管理与维护综合实训2：基于AD证书服务构建企业内部HTTPS安全访问体系
本实训项目通过在Windows Server 2022环境下搭建AD域、DNS服务和Web服务器，实现安全的企业网站访问。主要内容包括：在两台服务器上安装操作系统并配置网络；在S1服务器上部署活动目录域、证书服务和Web服务；创建两个网站（HTTP和HTTPS）；配置DNS记录和SSL证书；设置防火墙规则限制HTTP访问而允许HTTPS访问。通过实践掌握了AD证书管理、DNS配置、Web服务器设置及防火墙规则配置等关键技能，为网站管理工作奠定了基础，同时认识到证书管理在Web安全中的重要性。
Mozilla Firefox 1.0 简体版(附汉化插件)
软件名称 document.write(xmlDLInfo.selectSingleNode("//Name").text)Mozilla Firefox 版 本document.write(xmlDLInfo.selectSingleNode("//Version").text)1.0 简体版(附汉化插件) 版权所有docume
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")
【历史上的今天】11 月 9 日：TensorFlow 问世；Mozilla Firefox 发布标准版；Intel 和微软分道扬镳
11 月 9 日，历史上的今天，互联网先驱 Alan Kotok 出生；Intel 和微软分道扬镳；微软发布 DirectX 8；Mozilla Firefox 1.0 发布；TensorFlow 发布。
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
UOS Firefox 手动安装：独立目录、命令入口与桌面快捷方式
1. 用途介绍 Firefox 是用于访问 Web 应用和验证网站兼容性的浏览器，不是后台网络服务。本文整理原 UOS 实验的压缩包部署流程：独立目录放置程序、建立命令入口、添加 desktop 快捷方式并检查版本。 2. 准备运行环境 UOS Linux 图形桌面、普通桌面账号、与CPU架构和系统库兼容的 Firefox 包。安装到系统目录需要管理员权限，
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
工厂设备接MES为什么慢：协议识别与点表配置自动化的技术拆解
工业现场设备接 MES 的周期主要消耗在协议识别与点表配置。本文拆解这条链路的四层结构，给出点表映射的数据模型、两种部署架构的对比，以及可直接落地的三项验收口径与校验代码。适合工控集成、MES 实施、设备联网方向的工程师。
HarmonyOS ArkUI 分页列表防重：游标推进、重复项合并与刷新隔离
长列表里“到底了”不总意味着下一页成功：列表底部事件可能在初次布局时就触发，网络重试可能重复返回上一页，用户下拉刷新时旧分页请求也可能最后才回来。若每次回调都直接 append，页面会出现重复卡片、顺序回跳，甚至刷新后的新结果又被旧结果覆盖。这类问题的关键不是多加一个isLoading，而是让分页请求有明确身份：它属于哪个查询代次、请求哪个游标、当前是否已有同游标请求在途。响应只有通过这些核对，才能按稳定 ID 合并并推进游标。本文用应用侧纯逻辑模型说明这个边界；
list
的底层是双向链表结构，双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中，在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。，因此反向迭代器的实现可以借助正向迭代器，即：反向迭代器内部可以包含一个正向迭代器，对正向迭代器的接口进行包装即可。是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器，并且该容器可以前后双向迭代。迭代到该位置，在这段位置上迭代需要线性的时间开销；最大的缺陷是不支持任意位置的随机访问，比如：要访问。还需要一些额外的空间，以保存每个节点的相关联信息。个元素，必须从已知的位置。
从零开始的C++生活——第七讲——02
关于迭代器，由于你要进行操作符重载，所以我选择封装一个迭代器类，从底层的角度思考，你拿到任意一个类型的迭代器一般都是要访问迭代器所指向的空间的成员，所以我们其实应该拿到迭代器所指向节点的值，因此这也是一个模板类，而且，我们要对迭代器的解引用操作符和->操作符进行重载，重载即是分别拿到对应的值以及对应值的地址，除此之外，在遍历过程中我们需要对迭代器进行比较，因此需要重载==!增加的模板参数一个传T的引用，一个传T的地址，而const类型的迭代器则是传const T&和const T*。
数据结构 数组与链表 内存与缓存
存储数组的内存空间是连续的存储链表的内存空间不是连续的链表在初始化后，仍可以在程序运行过程中对其长度进行调整，因此也称“动态数据结构”。数组在初始化后长度不可变，因此也称“静态数据结构”。值得注意的是，数组可通过重新分配内存实现长度变化，从而具备一定的“动态性”。，在算法中直接被使用。一个二进制位即为1 比特。现代计算机 CPU 通常将 1 字节作为最小寻址内存单元。。先将原码转换为反码，并在反码下计算 ，最后将结果从反码转换回原码，则可得到正确结果。
向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据
【代码】向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据。
查找最近多段线的LISP实现
在 AutoCAD 中判断哪条多段线离指定点最近及次近，核心在于遍历选择集中的所有多段线对象，利用 ActiveX 方法。获取该点在每条多段线上的投影点（最近点），计算两点间的欧几里得距离，最后对距离列表进行排序提取前两名。(距离 . 实体名)
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