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WPF深度解析+源代码

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简介：
本书深入剖析了Windows Presentation Foundation（WPF）的各项技术细节，并提供了丰富的源代码示例，帮助读者全面理解并掌握WPF开发。 WPF揭秘图书+源代码；作者：（美）内森 著 瞿杰，单佐一，夏寒 译

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  • WPF深度解析+源代码
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  • VC++源代码深度解析
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    《VC++源代码深度解析》一书深入剖析了Visual C++编程语言的核心特性与工作原理，适合中级至高级程序员阅读。书中不仅详细解释了C++标准库中的关键组件和数据结构，还提供了大量实用的编码技巧和最佳实践案例，帮助读者提升编程技能并优化软件性能。 VC++深入详解随书附带的源代码包括书中所有的完整源代码。
     
  • VC++源码深度解析
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    本书深入解析Vue.js源代码，详细讲解其设计原理与实现机制，帮助读者理解框架内部运作，提升前端开发能力。 本段落将详细探讨Vue从启动到结束的整个过程，并解析组件内部数据如何实现双向绑定以及视图刷新的具体机制。
     
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  • Pytorch深度学习源码解析
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    《Pytorch深度学习源码解析》一书深入剖析了PyTorch框架的核心机制和实现细节，适合希望理解并利用其底层架构进行高级研究与开发的深度学习从业者。 这是深度学习PyTorch中涉及的源码，大多数可以正常运行，对于无法运行的部分，可以自行上网搜索解决办法。
     
  • VC++代码的深度解析与详解
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    本书深入剖析了VC++编程语言的核心特性和高级用法，通过详实的例子和解释帮助读者掌握复杂的编码技巧和最佳实践。适合中级到高级程序员阅读学习。 这本书共有20章，涵盖了VC++的深入详解以及所有相关代码。
     
  • Android启动器源码深度解析
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    《Android启动器源码深度解析》一书详细剖析了Android系统中Launcher应用的核心代码结构与实现原理，旨在帮助开发者深入理解并优化手机桌面体验。 一. Launcher默认界面配置（default workspace） - 界面默认配置文件：21页 - LauncherProvider java的loadFavorites分析：22页 二. Icon修改、界面布局调整及壁纸设置： - 图标大小与标题大小设定：51页 - 向Launcher图标添加默认背景：63页 - 更换Launcher默认壁纸方法：74页 - 壁纸设置过程解析：8页 三. Launcher启动和初始化流程： - Launcher进程启动过程详解：91页 - Launcher 初始化——通过分析LauncherApplication类内容实现: 103页 - 对于Launcher.java的初始化探讨 : 121页 - Callbacks接口介绍与应用 : 152页 - 数据加载流程解析 : 164页 - LoaderTask的run 方法详解：175页 - workspace数据加载过程分析: 186页 - workspace绑定数据实现方法: 207页 五. HotSeat分析： - Hotseat配置文件解析：241页 - 对Hotseat构造函数进行详细说明 : 263页 - Hotseat如何加载及绑定数据显示 : 274,275页 - 关于Hotseat类的进一步探讨 ：286页 六. 页面滑动功能实现： - PagedView相关解析：30页 七. AllApp全部应用列表配置与分析: - AppsCustomizeTabHost组件剖析: 381页 - AllApp列表配置文件详解 : 382页 - Tab切换时的onTabChanged方法执行过程说明 :41页 八. 全部应用界面元素拖拽功能实现： - 触摸事件拦截机制：421页 - handleTouchEvent方法解析: 432,434页 - 拖曳按钮操作详解 ：446页 九. Launcher启动APP流程分析: - Workspace触摸响应处理 : 451页 - CellLayout的onInterceptTouchEvent 方法实现过程：463页 - WorkSpace的onTouch事件解析: 474页 - BubbleTextView相关点击操作说明 ：485,496页 总结与常用类介绍： - 总结分析 : 501页 - 常用类简介：502页 - Launcher数据库使用概述 : 51
     
  • 深度学习与Yolov5源码解析详解
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    本教程深入浅出地讲解了深度学习的基础知识，并详细剖析了YOLOv5的目标检测算法及其源代码，旨在帮助读者全面掌握YOLOv5的工作原理及其实现细节。 1. 代码结构阅读 2. 代码功能理解 3. 对代码细节的思考与修改 4. 验证实现的功能
     
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    本资料深入解析YOLOv8目标检测算法，涵盖其架构设计、技术原理及优化策略，并提供详尽代码示例，帮助读者快速掌握应用开发。 YOLOv8是目标检测领域的一项重要进展，属于YOLO系列算法的最新成员。它在继承了YOLO系列优秀特性的基础上，进一步提升了模型性能和实用性。 一、YOLOv8的核心特性与改进 1. 模型结构：YOLOv8提供了一个全新的SOTA（State-of-the-Art）模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络以及基于YOLACT的实例分割模型。这种多尺度设计使得模型能够更有效地处理不同大小的目标，提高检测精度。同时，YOLOv8还提供了NSMLX不同尺度的模型，以满足各种场景的需求。 2. 骨干网络和Neck部分：在骨干网络和Neck部分的设计上，可能参考了YOLOv7 ELAN的思想，将YOLOv5中的C3结构替换为梯度流更丰富的C2f结构。这种改进有助于提升模型的特征提取能力，从而进一步提高检测精度。 3. 可变形卷积DCNv3：引入可变形卷积DCNv3使得模型能够更好地适应目标形状的变化，提高了检测精度。 4. 损失函数：YOLOv8采用了精心设计的损失函数，以实现更平稳的学习过程和更高的性能。