spring-framework-5.2.8.RELEASE.zip

.NET Framework 4.0 安装插件不受新版Visual Studio 22的限制，VS 2022也能过使用。 后缀名字修改为.zip 解压后得到里面的内容，将解压得到的v4.0文件夹 复制到 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework 直接覆盖替换文件夹和文件即可

MIS 该项目是一个基于 Zigbee 的生态养猪场信息管理系统，仅含上位机和网站部分。 说明：当时命名时匆忙将 MIS 写成了 GIS，后便一直使用该名称。 对使用者友好 整个项目并没有什么亮点，就是简单的串口读取数据，保存到数据库中，网页显示；但是整个项目结构却是很有意思： 通过 asp.net core 的自带宿主发布方式发布网站，使用者并不需要安装 web 服务器和 .net 环境； 通过 ef 的 migrate 方法自动迁移数据库，不需要将数据库拷贝给使用者； 通过上位机启动网站，并打开浏览器，一件操作。 总的来说，使用者只需在第一次运行时选择一下 web 文件夹，就会自动配置好 web 和 数据库。 之后每次启动程序均会自动启动 web 并且打开浏览器。 项目结构 要完成以上的操作，需要建立一个 .net standard 类库(GISCore)存放数据库上下文，供 .net

.NET Framework 4.5 安装插件不受新版Visual Studio 22的限制，VS 2022也能过使用。 后缀名字修改为.zip 解压后得到里面的内容，将解压得到的v4.5文件夹 复制到 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework 直接覆盖替换文件夹和文件即可

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

spring-framework-4.3.18.RELEASE官方完整包加官方文档

本文件直接提取自Windows Server 2012 R2 原版镜像下sources\sxs文件夹，由于zip格式太大，所以就用7-zip进行的压缩，下载后，请在Server 2012 R2下，以管理员身份执行控制台命令： dism.exe /online /enable-feature /all /featurename:NetFX3 /Source:X:\sxs 其中X为加压后，sxs文件的位置。 我没有做过任何其他的改动... 本zip用于解决当你没有ISO的情况下却要安装Frameword 3.5（比如在服务器端）的燃眉之急

安装.NET FRAMEWORK 3.5报错，Windows Server 2012 R2 镜像SXS，亲测可用.rar下载

WebGME-基于Web的通用建模环境 请注意，此存储库包含完整的webgme应用程序，其中包括高度可扩展的图形用户界面，并且是webgme应用程序所依赖的典型依赖项。 要使用不带GUI的webgme框架，请检查 。 直接在浏览器中创建自己的领域特定建模语言（DSML）。 通过绘制基于UML类图的元模型来指定建模概念，它们之间的关系，属性和方面，然后WebGME自动配置其自身以支持DSML。 WebGME促进了协作，其中每个更改都转换为对所有已连接用户的微型提交广播。 基础架构透明地支持轻量级分支方案。 代码生成器和外部工具可以在一致的快照（特定的提交）上工作，而用户可以继续编辑模型。

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构