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sniffer源代码文件
通过研究Winpcap中常用的库函数的使用方式来实现了一个小型的网络数据包抓包器，并通过对原始包文的分析来展示当前网络的运行状况。
- 2020-11-30下载
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超级PDF编辑器，目前市场上唯一一款真正意义上的PDF编辑器
【实例简介】目前市场上唯一一款真正意义上的PDF编辑器，可以对现有的任何PDF文档内容进行简单、高效率的编辑修改。
主要功能优势
1、轻松修改PDF文档内容
2、以所见即所得的方式实现可靠、方便的编辑
3、无需了解PDF格式知识
4、快捷、完美的PDF页面显示
5、简洁、清晰的用户界面
6、体积小巧、轻松下载
2.1版本的最新功能
支持渐变对象
支持文本对象到图形对象的转换
非图形编辑模式下添加图形
一键去除试用标记
支持对象对齐
调整图像和渐变对象的透明度
检查更新功能
改进的文本对象创建
属性列表设置
新增快捷键
全新的图标
BUG修复
2.1版本新功能
支持渐变对象
允许用户创建和编辑渐变对象。Foxit PDF Editor为用户提供了两种渐变方式，一种是线性渐变，另一种是径向渐变。
支持文本对象到图形对象的转换
允许用户把选中的文本对象转换成图形对象，方便进行印前处理，特别是当计算机不支持或无法显示某些内嵌字体的情况。Foxit PDF Editor同时为用户提供一个菜单选项，允许将PDF文件中的所有文本一次性转换为图形对象, 而后另外生成一个新的文档。
非图形编辑模式下添加图形
该版本允许用户直接在Foxit PDF Editor主窗口中添加一些简单的形状图形。
一键去除试用标记
注册用户可以通过选择“Help”>“Remove Evaluation Marks”，一次性删除Editor 2.1产生的所有试用标记。
支持对象对齐
用户可以使用工具栏中的对象对齐按钮自动排列对齐选中的对象，使得PDF页面更加整齐美观。
调整图像和渐变对象的透明度
允许用户设置图像的透明度。在透明度文本框里输入0%--100%之间的任何值调整图像透明度，图像则从完全透明变至完全不透明。
检查更新功能
单击“帮助”菜单下的“检查更新”，您可随时检查下载最新版本的Foxit PDF Editor。
改进的文本对象创建
新版本在“添加新文本对象”对话框中添加了一个对象属性选项，方便用户为添加的文本对象设置相关参数，如字体大小，文本模式，字符间距，颜色等。 <
属性列表设置
用户可以通过“选项”对话框来设置是否在启动时显示“属性列表”。
新增快捷键
为了使用户能更方便的使用Foxit PDF Editor, 新版本中添加了一些快捷键操作。如：ESC键可保存并退出即时编辑模式，Alt+ Delete 组合键则用前景色填充选择部分，Ctrl + Delete 组合键用背景色填充选择部分，Ctrl +D 为取消选择。
全新的图标
全新的Foxit PDF Editor图标蕴含着新版本更加强大的编辑功能。
BUG修复
- 2021-11-06 00:36:33下载
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stm32f103驱动迪文屏幕DWIN
在弄迪文的屏幕开发，通过32串口程序控制屏幕，里面有串口数据的解析
- 2020-12-10下载
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基于STM32俄罗斯方块源代码.zip
【实例简介】基于STM32俄罗斯方块源程序，拿来和大家分享一下，共同学习。
- 2021-12-02 00:43:47下载
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MATLAB神经网络30个案例分析（全书和源代码）
压缩包内含《MATLAB神经网络30个案例分析》全书PDF和源代码，仅供学习参考，不得用于商业用途，谢谢合作。
- 2020-12-05下载
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simulink永磁同步电机仿真实例(4实例)
simulink 永磁同步电机双闭环仿真实例，共包含四个仿真实例，均可以运行通过，还包含部分仿真资料，可供需要进行永磁同步电机仿真的工程师参考
- 2020-12-07下载
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Codejock.Xtreme.Toolkit.Pro.v15.3.1+VS2013补丁
这个是15.3.1 完全破解版 。 目前只支持到VS2010 。 感谢网友share 的VS2013 补丁 。 补丁实际就是一个VS2013 的工程文件 。 具体如何使用，请参照我的CSDN blog.
- 2020-05-29下载
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模糊PID轨迹跟踪
基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。
- 2020-11-28下载
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二维码打印机demo.rar
【实例简介】二维码打印机demo程序,二维码、条形码打印机demo程序，包括C#、VC、Delphi等，适用于佳博打印机等
- 2021-08-07 00:31:08下载
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pytorch训练图像分类模型pth转ONNX并测试
1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；
- 2020-12-03下载
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