Advertisement

libxls-1.4.0.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
libxls-1.4.0是一款用于读取Excel文件的轻量级C/C++库，能够解析.xls格式文件而无需Microsoft Excel支持。此版本修复了若干已知问题并增强了稳定性。 使用VS2008静态编译的libxls库是开源的，可用于读取xls格式的数据，并且可以放心用于商业项目中。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • libxls-1.4.0.zip
    优质
    libxls-1.4.0是一款用于读取Excel文件的轻量级C/C++库，能够解析.xls格式文件而无需Microsoft Excel支持。此版本修复了若干已知问题并增强了稳定性。 使用VS2008静态编译的libxls库是开源的，可用于读取xls格式的数据，并且可以放心用于商业项目中。
     
  • Keil.STM32F0xx_DFP.1.4.0.zip
    优质
    Keil.STM32F0xx_DFP.1.4.0.zip 是STM32微控制器系列中针对F0xx型号的开发库文件，适用于Keil IDE环境，帮助开发者高效进行嵌入式系统编程与调试。 官方提供的Keil.STM32F0xx_DFP.x.x.x.pack文件经过测试可以正常使用。只需下载该包并解压后安装到KEIL的安装路径即可（通常使用默认路径）。
     
  • torch-1.4.0.zip
    优质
    torch-1.4.0.zip 是PyTorch深度学习框架版本1.4.0的源代码压缩包，包含该版本的所有文件和更新。 1.4.0版打开index.html即可使用。
     
  • VdhCoAppSetup-1.4.0.zip
    优质
    这个文件VdhCoAppSetup-1.4.0.zip是用于安装VDH CoApp软件的版本1.4.0的安装程序压缩包，包含应用程序及其必要的设置工具。 Firefox插件Vedio Download Helper可以配合使用来下载流视频，并将其转换成mp4格式。
     
  • SpriteBuilder-1.4.0.zip
    优质
    SpriteBuilder-1.4.0是一款用于开发Cocostudio项目的图形界面工具包，它帮助开发者高效地设计和构建iOS及Mac应用的游戏或用户界面。该版本为开发者提供了稳定性和性能上的改进。 CocosBuild的升级版提供了更多的功能和改进，旨在为开发者提供更好的游戏开发体验。新的版本优化了性能、修复了一些已知的问题，并增加了对最新硬件的支持。此外，还加强了用户界面的设计，使得操作更加直观便捷。对于希望提升项目质量与效率的游戏开发者来说，这是一个值得考虑的选择。
     
  • DownKyi-1.4.0.zip
    优质
    DownKyi-1.4.0.zip看起来像是一个软件或工具的压缩文件版本，但请注意，下载和使用来源不明的软件可能涉及安全风险，请确保从可信渠道获取软件。如果这是一个特定社区或圈子内的资源，请确认其合法性和用途，并注意保护个人隐私安全。 DownKyi-1.4.0.zip
     
  • Bloomberg-1.4.0.zip
    优质
    Bloomberg-1.4.0.zip是一款由彭博社开发并发布的数据和金融软件包的更新版本。此压缩文件包含了用于安装和升级至最新版应用程序所需的所有必要组件，以便用户能够获得性能优化及新功能体验。 名称：Bloomberg 版本：1.4.0 作者：https://www.bloomberg.com/lens（此处为原链接，文中无实际联系信息） 分类：商业购物 概述： 将彭博的力量带到任何地方的新闻报道中。 描述： 通过 Bloomberg for Chrome 扩展程序，您可以扫描任何网站上的新闻文章，并即时显示与您正在阅读的公司和人物相关的最新消息和数据。该扩展提供了一个微妙的通知功能，在检测到相关公司或个人时会自动提醒用户并允许一键启动更多详情查看。 此外，iOS 用户也可以在 Bloomberg 应用中使用这一特性：https://itunes.apple.com/us/app/bloomberg/id281941097?mt=8（此处为原链接）。
     
  • JMeterPlugins-Standard-1.4.0.zip
    优质
    JMeterPlugins-Standard-1.4.0是一款针对Apache JMeter设计的插件集合包，提供了一系列增强功能和额外测试选项，适用于性能和负载测试。 JMeter Plugins提供了五类组件：Standard Set、Extras Set、Extras with Libs Set、WebDriver Set 和 Hadoop Set。 Standard Set 组件扩展了线程组，并增加了许多丰富图表的监听器，从而可以用 Jmeter 监控服务器。 Extras Set 组件支持远程监控并提供更丰富的图表展示。 Extras with Libs Set 组件提供了对 JSON 的支持，并新增了 JMS 取样器。 WebDriver Set 组件与 WebDriver 集成，用于自动化测试。 Hadoop Set 组件则为 Hadoop 测试提供了组件。
     
  • PyTorch-1.4.0-torchvision-0.5.0.zip
    优质
    此文件包含PyTorch 1.4.0和torchvision 0.5.0版本的库资源，适用于深度学习项目与计算机视觉任务。 《PyTorch 1.4.0与torchvision 0.5.0：深度学习环境构建详解》 本段落主要介绍如何在Windows 10 64位系统上配置Python 3.7.1、CUDA 10.0和最新版本的PyTorch（1.4.0）以及torchvision（0.5.0）。此组合已被验证为有效且稳定的深度学习开发环境。 首先，我们将探讨PyTorch 1.4.0。这一版提供了许多性能改进与新特性，包括优化了多GPU支持、引入更多操作符以增强自动微分功能，并简化模型构建和训练过程。对于初学者而言，动态计算图模式使得代码编写更加直观；而对于有经验的开发者来说，则可以利用丰富的API进行复杂模型开发。 接下来是torchvision 0.5.0版本介绍。该版包含了许多常用的预训练模型（如ResNet、VGG等）和数据集处理工具（例如ImageFolder及dataset transformations）。通过使用model zoo中的直接下载使用的模型，开发者能够快速启动计算机视觉项目，并利用迁移学习技术进行微调。 为了在Win10_64+CUDA10.0+Python3.7.1环境下安装PyTorch和torchvision，请确保系统已正确配置了CUDA驱动程序及支持的NVIDIA显卡。然后，可以通过pip命令或Anaconda等包管理器根据具体需求选择合适的安装方法。 在实际应用中，请注意以下几点： - **GPU配置**：确认已经安装并设置好NVIDIA驱动和CUDA工具包，并且版本与PyTorch兼容。 - **Python环境**：确保所用的Python版本符合要求，避免因不匹配而引发的问题。 - **依赖库**：检查numpy、pillow等必要库是否已正确安装。 - **数据预处理**：使用torchvision提供的函数来准备适合模型输入格式的数据集。 - **模型训练**：理解自动微分和损失函数，并利用PyTorch的优化器进行有效训练。 - **保存与加载模型**：掌握如何持久化存储及恢复模型权重，以便于后续开发工作。 通过上述指导步骤，你将能够成功搭建一个用于深度学习研究与实践的强大平台。此配置经过测试证明稳定可靠，可作为构建类似项目的参考依据。