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热烈祝贺俺自己公司通过移动SP测试,放俺全部的分之四
leio
2006-01-07 12:53:56
真是喝多了,也搞不清自己还有多少分了,反正能放就继续发贴.hoho~~~~~~
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热烈祝贺俺自己公司通过移动SP测试,放俺全部的分之四
真是喝多了,也搞不清自己还有多少分了,反正能放就继续发贴.hoho~~~~~~
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netspies
2006-01-14
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恭喜,接分
peixun
2006-01-11
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恭喜恭喜啦
xiaoplx
2006-01-09
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好历害啊,恭喜
cbz0660
2006-01-09
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恭喜,有創新
魔鬼代言人5800
2006-01-08
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恭喜恭喜~~
leio
2006-01-08
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回复人:balloonman2002() () 信誉:212 2006-1-7 10:44:44 删除
简单介绍一下,:)
简单来说,就是在和移动做测试的时候,我先是用公司的JAVA程序通过了测试。在这之前,我也曾用PB写了个程序,就偷偷地把我这个PB程序放到服务器上,让移动那边又测试了一遍,也通过了。
我写的这个PB程序,是用了winsock.pbl,也就是用了PSLIB21.DLL。其实没什么高深的技术,只是做些数据上的封包和解包,再加上MD5加密(也是用了从网上下载的DLL来做的),然后通过winsock进行收发。也就是实现最基本的功能,至于业务上的处理,那就是另外一回事了,需要另外写程序,但那相对来说就容易多了,和平常写的PB程序区别不大了。
我先再多做些测试,看运行是否稳定,过段时间放出源码。现在网上关于SGIP,CMPP协议的其他语言源码能搜到好多,就是没PB版的,这也就是我做这个的原因。
j9dai
2006-01-07
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:)
bbdx2523
2006-01-07
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接了再接,
bbdx2523
2006-01-07
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接接接,这么多贴,一接到底
霖湘凝
2006-01-07
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恭喜~恭喜~继续接~!
balloonman2002
2006-01-07
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简单介绍一下,:)
hygougou
2006-01-07
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接分~~,恭喜~~
YewPu
2006-01-07
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接分!
Ninjai_Chan
2006-01-07
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接分,祝贺楼主!
lw1a2
2006-01-07
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JF
qltouming
2006-01-07
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有分必接,不接对不起楼主
wfliu
2006-01-07
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恭喜
plutu
2006-01-07
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恭喜
IronPython 2.0 发布了
DLR团队终于发布了 IronPython 2.0 ,IronPython 2.0完全基于Dynamic Language Runtime (DLR). DLR允许多个动态语言在系统类型层面实现互操作。这个版本修复大概500多个bug,有453个来自codeplex社区的反馈。
热烈祝贺
开发团队发布了这一个重大的里程碑版本。可以到codeplex上去下载,下面是一些重要的链接
【计算机图形学】基于粒子系统的创意烟花实现:HTML5 Canvas、Three.js与Pygame多技术栈综合应用指南
内容概要:本文档系统讲解了创意版烟花的完整实现路径,从粒子系统原理出发,深入剖析烟花效果的五大核心阶段——上升、爆炸、扩散、衰减与拖尾,并基于
四
种技术栈(HTML5 Canvas、Three.js、Python Pygame、AI音乐节拍同步)提供可运行的完整代码方案。文档涵盖基础实现、视觉增强(形状变化、闪烁、二次爆炸)、交互升级(鼠标拖动、手势控制)、性能优化(对象池、渲染优化)、部署上线(GitHub Pages、Vercel)及创意拓展(文字烟花、数据可视化、协同互动),形成“原理→编码→调优→部署→创新”的闭环学习链路。同时融入Web Audio API节拍检测、滑动窗口动态阈值等实用算法,助力开发者打造兼具美观性与技术深度的动态视觉作品。; 适合人群:具备基础编程能力的前端开发者、Python爱好者、多媒体交互设计人员,以及希望提升图形编程与动效设计能力的工作1-3年研发人员;也适用于教学演示、作品集建设或创意项目原型开发。; 使用场景及目标:①掌握粒子系统在动画与游戏开发中的底层实现机制;②实现网页端与桌面端的高性能烟花特效;③构建音乐可视化、数据艺术、互动装置等融合型项目;④学习从代码实现到线上部署的全流程工程实践。; 阅读建议:建议按照“Canvas基础→进阶优化→3D/Pygame/AI扩展”的路径逐步实践,重点关注参数调优表与性能优化策略,在调试中理解每行代码的作用;对于音乐同步等复杂功能,可先运行成功案例再深入算法逻辑,结合实际项目需求灵活组合各项技术模块。
Synthea合成电子健康记录EHR数据集
使用开源合成患者生成器Synthea创建的电子健康记录EHR数据集,模拟真实患者病史,包含人口统计学信息、诊疗记录、疾病、药物、过敏、程序、护理计划和保险覆盖。由于数据完全合成,不包含真实患者健康信息PHI,不受隐私或HIPAA限制,适合作为研究、教育和机器学习实验的理想数据源。
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