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Socks代理检查器版本1.14。

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简介:
该工具能够便捷地验证网络上复制粘贴的 SOCKS5 地址和端口号的有效性,从而提供可靠的查询服务。

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客服
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  • Socks Proxy Checker 1.14
    优质
    Socks Proxy Checker 1.14是一款用于检测SOCKS代理服务器有效性的工具软件,帮助用户验证和筛选可靠的匿名网络资源。 好用,可以查询网上复制的 SOCKS5 地址和端口是否有效。
  • 网吧存储1.14
    优质
    网吧存储器版本1.14是一款专为网吧环境设计的数据管理软件,通过优化存储和数据处理能力,提升电脑性能和用户使用体验。新版改进了稳定性与兼容性,并增加了多项功能以满足日益增长的网络服务需求。 --== 网吧存储器 V1.14 ==-- ============================================================ 包含文件: - NBRamCli.exe (客户端程序) - Config.ini (客户端配置文件) - NBRamSer.exe (服务端程序) - 使用说明.txt 该软件是一款非共享式的存储工具,设置和操作都非常简单。它适用于局域网或互联网环境,特别适合网吧用户进行文件存储。在上传文件前,客户端会自动压缩文件以防止服务器受到病毒的感染;下载时则会自动解压,并根据设定的时间限制清理用户的旧数据。此外,该程序还可以按照服务端设置的游戏路径来保存和恢复游戏存档。
  • socks服务
    优质
    简介:Socks代理服务是一种网络代理协议,允许用户通过中间服务器访问互联网。它支持多种应用层协议和加密连接,提供隐私保护和地域限制规避功能。 使用Java语言编写一个基于Socks V5协议的socks代理服务器项目,该项目包含客户端、应用服务器以及socks服务器三个部分。支持无验证模式与用户名密码验证模式的选择,并且可以自由切换这些模式。此外,此项目采用dom4j开源工具来操作xml配置文件,在添加了dom4j.jar包后即可使用其功能。
  • Proxyifier:HTTP转Socks工具
    优质
    Proxyifier是一款便捷实用的软件工具,能够帮助用户轻松地将各种支持HTTP(S)协议的应用程序转换为SOCKS代理模式。它简化了网络应用的代理设置过程,提升了用户的网络体验和隐私保护能力。 Proxifier是一款功能强大的SOCKS5客户端,可以让不支持通过代理服务器工作的网络程序通过HTTPS或SOCKS代理或代理链进行连接。
  • Java:1.8、1.6、1.14
    优质
    该简介列举了多个不同版本的Java编程语言,包括1.8、1.6和1.14版本,每个版本都有其特定的功能更新和技术改进。 这段文字提到的是Java版本,包括1.8、1.6和1.14版本。
  • Node.js-hpts(http-proxy-to-socks):将SOCKS转换为HTTP的Node.js客户端
    优质
    hpts是一款基于Node.js开发的工具,它能够帮助用户将SOCKS代理服务器轻松地转化为HTTP代理服务器,便于在不同的网络环境下灵活使用。 hpts(http-proxy-to-socks)是一个Node.js客户端,用于将SOCKS代理转换为HTTP代理。
  • 神舟笔记BIOS1.14
    优质
    本篇介绍神舟笔记本电脑所采用的BIOS版本1.14的相关信息,包括更新内容、改进功能及已知问题等,帮助用户更好地了解和使用该硬件配置。 神舟笔记本的BIOS版本为1.14。对于经典笔记本电脑的老版本BIOS进行升级。
  • 1.14-nacos.tar(Windows最稳定
    优质
    这是一个专为Windows系统设计的Nacos稳定版本(1.1.4),提供给开发者和运维人员用于配置管理和服务发现的最佳实践。 Nacos 专注于帮助您实现服务的发现、配置及管理功能。它提供了一系列简便实用的功能特性,使您可以轻松地进行动态服务发现、配置管理和元数据以及流量控制。通过使用 Nacos,可以更加敏捷且容易地构建、交付和维护微服务平台。它是为现代应用架构(如微服务体系结构或云原生体系结构)设计的服务基础设施,并解决了频繁打印日志的问题,支持通过 RESTful 接口修改日志级别。
  • x64
    优质
    检查x64版本是一款专为Windows用户设计的应用程序或软件更新指南,帮助用户确认和安装适合其系统的64位版本,确保最佳性能与兼容性。 微软控件识别工具X64支持大部分控件,是自动化测试的必备工具。
  • TensorFlow
    优质
    简介:本文将指导读者如何快速准确地检查已安装TensorFlow库的版本信息,帮助开发者确认其环境配置是否符合项目需求。 在Python编程环境中,TensorFlow是一个广泛应用的深度学习框架,由Google开发并维护。它提供了丰富的API,用于构建、训练和部署机器学习模型。了解你正在使用的TensorFlow版本至关重要,因为不同版本之间可能存在功能差异、兼容性问题或者新版本可能包含性能提升和新特性。 下面我们将详细介绍如何在Python环境中查看TensorFlow的版本。 首先,请确保已经正确安装了TensorFlow库。如果你还没有安装,可以使用pip命令来安装: ```bash pip install tensorflow ``` 或者,如果你想利用GPU加速计算(如果系统支持),可以安装带有GPU支持的版本: ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 安装完成后,在Python环境中导入TensorFlow库,并通过`__version__`属性查看当前TensorFlow的版本号。正确的代码应该是: 1. 启动Python交互式命令行界面,输入以下内容启动Python环境。 2. 在Python环境中执行下面的代码: ```python import tensorflow as tf # 注意使用as tf来避免与内置函数冲突或命名空间问题 print(tf.__version__) ``` 当你运行这段代码时,Python将打印出你安装的TensorFlow版本号。例如,输出可能是`2.6.0`。 查看TensorFlow版本不仅是确认安装是否成功的一种方式,在遇到问题或者参考教程文档时也十分有用。确保你的环境配置正确,并且与项目需求相匹配是成功实现机器学习模型的关键步骤之一。