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英国开源网络通讯框架 NetworkComms 版本 2.3.1（C# 源码）

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简介：
NetworkComms是基于C#开发的一款开源网络通信框架，版本2.3.1提供了高效、可靠的网络编程解决方案，简化了服务器与客户端之间的数据交换过程。 来自英国的开源网络通讯框架支持Windows平台以及安卓、苹果等移动平台的开发。

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  • 英国开源网络通讯框架 NetworkComms 版本 2.3.1（C# 源码）
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    NetworkComms是基于C#开发的一款开源网络通信框架，版本2.3.1提供了高效、可靠的网络编程解决方案，简化了服务器与客户端之间的数据交换过程。 来自英国的开源网络通讯框架支持Windows平台以及安卓、苹果等移动平台的开发。
     
  • C#.NET通用开发框架源码（2017年版）
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    《C#.NET通用开发框架源码（2017年版）》提供了全面的C#和.NET技术实现细节，涵盖多种应用场景下的代码示例与最佳实践。 一、源码描述 这是一个免费开源的开发框架，并且会持续更新版本。该框架旨在收集开源爱好者的建议，为开发者提供一个有助于学习和快速构建高性能软件的基础架构。所有源代码均对外开放。 此项目具有很高的学习价值，推荐有兴趣的朋友关注并使用它。 二、功能介绍 - CH：代码生成层。 - Common：公共代码层。 - DBControl：数据库控制与操作层。 - DBUtility：数据库访问层。 - Model：数据实体层。 - SystemExtend：类扩展库。 - Web：页面展示层。 源码中包含了许多实用的类库，具体细节请参考说明文档。 三、源码特点 采用Html+JQuery+EasyUI +Ajax+ashx+ado.net的技术栈构建而成。 四、注意事项 1. 开发环境要求Visual Studio 2010，数据库使用SQL Server 2008R2版本。 2. 数据库连接字符串默认设置在webconfig配置文件中，请根据实际情况进行修改。 3. 此项目完全开源且不收取任何费用。尽管可以自由应用于商业用途，但必须保留版权信息。
     
  • HttpHelper - 通用框架 - 版本 2.3 源码
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    HttpHelper版本2.3源码提供了高效的HTTP请求处理解决方案，适用于各种.NET开发环境，简化了网络通信编程。 HttpHelper万能框架V2.3（源码版）仅供大家学习交流使用，请支持正版sufeinet。
     
  • 基于C#的Halcon开源框架在网络上
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    本项目提供了一个基于C#的Halcon视觉软件开发工具包(SDK)的开源实现框架。该框架旨在简化和加速图像处理与机器视觉应用的开发过程，适用于网络及本地部署需求。 我之前收藏了一些网络上的开源框架，现在想拿出来跟大家分享。
     
  • 美国NIST的《网络安全框架》中英文版
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    本资料包含美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《网络安全框架》原文及中文翻译版本，旨在帮助企业管理和降低网络安全风险。 美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《网络安全框架》旨在为组织提供一套实用的工具和技术，以提高其管理网络安全风险的能力。该框架强调风险管理、业务驱动以及基于标准的方法来保护关键基础设施免受网络威胁的影响。 在实践中，《网络安全框架》帮助各个行业中的企业识别和评估面临的潜在安全挑战，并通过实施具体的技术措施与策略加以应对，同时促进跨组织间的合作，以共同提升整体的网络安全态势。
     
  • AForgeNET神经网络框架源码
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    AForge.NET神经网络框架源码提供了基于C#语言构建的人工智能项目所需的各种工具和算法，包括神经网络、遗传算法等组件。 AForge.NET 是一个专为开发者和研究者设计的 C# 框架，涵盖了计算机视觉、人工智能、图像处理、神经网络、遗传算法、机器学习及模糊系统等领域，并支持机器人控制等应用。
     
  • C#与Halcon通用开发框架的源代码.zip
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    本资源提供了一个基于C#和HALCON集成的视觉系统开发框架的完整源代码包，旨在简化机器视觉应用的开发流程。 在淘宝上购买了一个价值200元的C#开发的Halcon通用框架，模仿VisionPro封装工具与流程图运行模式。源码默认使用的是Halcon 12.0版本，如果安装了更高版本，请将代码中的相应Halcon引用文件更新为你的版本。
     
  • OpenCNN: 用C++构建的开源卷积神经网络框架
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    简介：OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架，旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能；但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架，特点如下： - 特征清晰易懂。 - 实施简单，适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展：定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库，仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试，使用autodiff（前向模式）验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现，在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现：5000次迭代后准确率达到95.21%，批处理大小为16。 支持的层类型包括： - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout（辍学） - Softmax和交叉熵损失（即负对数损失） 项目在Linux (Ubuntu)上构建。
     
  • Photon网络框架资源包
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    Photon网络框架资源包是一款专为开发者设计的高效工具包，它利用Photon引擎强大的网络功能，帮助用户轻松创建和部署稳定、低延迟的游戏服务器与客户端应用。 本资源是Photon在Unity3D环境下的网络框架资源包PUN的v2版本。
     
  • PB11.5新版开发框架源码
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    PB11.5新版开发框架源码提供的是PowerBuilder 11.5版本下的最新开发框架源代码。这些源码旨在帮助开发者更高效地构建和维护应用程序，支持快速应用开发并优化用户体验。 新版的开发框架珍藏级的newui v5.1已经发布。