向大家推荐一个C#群:8483962

Sunniness 2005-01-21 12:08:37

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lau_jay 2005-02-02

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好的！
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Sunniness 2005-02-02

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由于第一个群已满,应大家所需,又推出一C#群:
9031700
C# Fans(2)

Sunniness 2005-01-31

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////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 功能: 获取详细的错误信息
// 输入参数:
// errCode 函数调用时返回的错误代码
// 返回值：成功 -- 详细的错误信息
// 失败 -- NULL
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
char* __stdcall GetErrInfo( int errCode, char* errInfo );

delphi调用怎么出错!???
function GetErrInfo(ErrCode: Integer; var ErrInfo: PChar): PChar;
far; stdcall; external 'KCCardInf.dll';
这个函数还是出错??

Sunniness 2005-01-22

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大家顶顶

内容概要：本文系统讲解了嵌入式通信协议栈的基础原理、实战项目与调试工程案例，涵盖BLE、CAN、Zigbee、Modbus、MQTT、LoRa六种主流协议。文章从协议架构、关键特性和工作原理入手，结合代码示例阐明其实现机制，并通过BLE Mesh智能灯控、MQTT物联网网关、LoRa环境监测三大实战项目展示工程落地流程。最后通过丢包重传、拓扑分析、抓包解析、稳定性调优四大调试案例，深入剖析常见问题的排查思路与优化方案，构建了“理论—实践—排障”一体化的知识体系。; 适合人群：具备嵌入式或物联网基础知识，从事相关产品研发1-3年的工程师，以及需要进行协议选型与系统集成的技术负责人。; 使用场景及目标：①掌握主流嵌入式通信协议的核心机制与选型依据；②复现典型物联网系统架构如网关、Mesh组网与远程监测；③提升在复杂现场环境中解决通信丢包、断连、干扰等实际问题的能力；④学习工业级产品中稳定性设计与调试方法论。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践文中代码与项目，尤其重视抓包工具（如Wireshark+nRF Sniffer）、拓扑可视化和错误计数监控等调试手段的应用，在真实环境中验证并优化通信参数配置。

原创 JavaScript 工具源码，包含完整 README、MIT LICENSE、原创与授权声明、自动化测试、真实运行截图和示例数据。解压后无需安装第三方依赖，按 README 使用 Node.js 运行并执行 npm test，适合开发者做质量校验、故障定位与离线复盘。

可参考下方数据集可视化效果。 YOLO室内桌面化妆品遮瑕膏目标检测数据集目标类别：['concealer'] 中文类别：['遮瑕膏'] 训练集：70 张验证集：20 张测试集：10 张总计：100 张该数据集提供了data.yaml文件，内容如下： train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['concealer']

河北iptvb115na原厂刷机包

内容概要：本文针对交直流混合数据中心园区的能源供应与算力资源协同问题，提出了一种多源-算力协同供电协调规划方法。该方法深度融合电力系统与信息计算系统，综合考虑光伏、风电、市电等多种能源形式与算力负载的时空耦合特性，通过构建多目标优化模型实现能源供给与算力需求的动态匹配与联合优化。研究设计了兼顾经济性、能效性与供电可靠性的综合评价体系，并采用Matlab进行建模仿真，对不同运行场景下的规划方案进行了对比分析，有效验证了所提方法在降低综合运营成本、提升能源利用效率和增强系统韧性的优越性能。; 适合人群：具备电力系统、能源管理、计算机系统或自动化等相关专业背景，从事数据中心、综合能源系统（IES）、新能源优化、算力网络等交叉领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①为交直流混合架构的数据中心园区提供科学合理的多能协同供电与算力资源联合规划方案；②实现算力任务调度与多源供电策略的深度协调优化，最大化可再生能源消纳，提升整体能源效率与系统运行可靠性；③为其他涉及“能源-信息”深度融合的综合能源系统优化调度研究提供理论参考与Matlab代码实现基础。; 阅读建议：本文是典型的跨学科交叉研究，阅读时应重点关注其多目标优化建模的构建逻辑、多源-算力协同机制的设计原理以及目标函数与约束条件的数学表达。建议结合所提供的Matlab代码，动手复现仿真过程，深入理解模型求解细节，从而更好地掌握该方法的核心思想，并尝试将其迁移应用于自身相关的优化问题研究中。

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