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LibGGPK2:针对PathOfExile的Content.ggpk的库(libggpk的改进版)

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简介:
LibGGPK2是一款专为Path of Exile设计的内容管理工具,它是libggpk的升级版本,提供了更强大的功能和更好的性能来处理游戏中的Content.ggpk文件。 LibGGPK2 是 PathOfExile 游戏 Content.ggpk 文件的库。Visual GGPK2 是一个用于查看/编辑 ggpk 文件的可视化程序。以下是它的新功能: - 可直接访问捆绑软件中的文件。 - 开始时不再读取所有记录,仅在需要时加载数据以提高效率。 - 新添加或修改的文件将替换现有的 FreeRecord,而不是附加到 GGPK 的末尾。 - 正确处理所有的 NextFreeRecordOffset 以确保数据的一致性和完整性。 - 打开 GGPK 文件后,程序会锁定该文件以防其他程序进行修改。 - 左键单击文件夹即可展开浏览其内容。 - 支持按目录替换功能,方便地更新整个子目录的内容。 - 提供了按路径过滤显示的选项以快速定位特定文件或资源。 - 可从补丁服务器恢复丢失或损坏的文件,确保游戏数据的一致性。 - 采用了 Vista 风格的文件夹选择器界面来提升用户体验。 - 导出和替换操作可以在后台运行而不影响程序主窗口的操作流畅度。 - 修复了 DDS 查看器的问题,现在可以正确显示各种类型的图像资源。 - 用户可以直接在 TextViewer 中编辑文本内容并保存更改。 - 新增了一个自定义的异常处理界面来替代直接崩溃的情况,提高用户友好性。 - 从 .NET Framework 移植到了 .NET Core 平台以支持更多操作系统环境,并删除了不必要的代码。

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  • LibGGPK2PathOfExileContent.ggpklibggpk
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    LibGGPK2是一款专为Path of Exile设计的内容管理工具,它是libggpk的升级版本,提供了更强大的功能和更好的性能来处理游戏中的Content.ggpk文件。 LibGGPK2 是 PathOfExile 游戏 Content.ggpk 文件的库。Visual GGPK2 是一个用于查看/编辑 ggpk 文件的可视化程序。以下是它的新功能: - 可直接访问捆绑软件中的文件。 - 开始时不再读取所有记录,仅在需要时加载数据以提高效率。 - 新添加或修改的文件将替换现有的 FreeRecord,而不是附加到 GGPK 的末尾。 - 正确处理所有的 NextFreeRecordOffset 以确保数据的一致性和完整性。 - 打开 GGPK 文件后,程序会锁定该文件以防其他程序进行修改。 - 左键单击文件夹即可展开浏览其内容。 - 支持按目录替换功能,方便地更新整个子目录的内容。 - 提供了按路径过滤显示的选项以快速定位特定文件或资源。 - 可从补丁服务器恢复丢失或损坏的文件,确保游戏数据的一致性。 - 采用了 Vista 风格的文件夹选择器界面来提升用户体验。 - 导出和替换操作可以在后台运行而不影响程序主窗口的操作流畅度。 - 修复了 DDS 查看器的问题,现在可以正确显示各种类型的图像资源。 - 用户可以直接在 TextViewer 中编辑文本内容并保存更改。 - 新增了一个自定义的异常处理界面来替代直接崩溃的情况,提高用户友好性。 - 从 .NET Framework 移植到了 .NET Core 平台以支持更多操作系统环境,并删除了不必要的代码。
  • RuoYi v3.8.7-RuoYi-Vue-fast达梦DM8兼容性
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    本版本为RuoYi v3.8.7的优化版,专为达梦数据库DM8设计,增强了系统的兼容性和性能,提供更加流畅稳定的开发体验。 基于RuoYi v3.8.7 和 RuoYi-Vue-fast 版本,对系统进行了适配达梦DM8数据库的修改工作。此次更新主要集中在确保系统的稳定性和兼容性上,以适应新的数据库环境需求,并优化了部分功能模块,提升了用户体验和性能表现。
  • DataGridViewComboBoxColumn
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    本文介绍了如何优化和增强DataGridView中的ComboBox列的功能与用户体验,提供详细的操作步骤和技术方案。 通过组件的方式对微软的C#.NET中的DataGridViewComboBoxColumn进行改进,使其在DataGridview的选择列上实现可编辑功能,并且不受下拉项内容限制,能够正常保存和检索数据。本程序是一个基于C#.NET和Access的数据演示程序,部分源代码参考了网络资源。
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    Dreampower是一款在DeepNude与DreamNet基础上进行改良的创新软件,它不仅提升了图像处理的质量,还加强了用户隐私保护功能,致力于提供更安全、高效的服务体验。 DreamPower 是一个适用于 Windows、Linux 和 Mac 的软件分支,能够生成高质量的假照片,并提供命令行界面供用户使用。该程序包含多种算法以从真实图片中创建伪造裸照。 对于没有经验的使用者来说,可以下载带有友好图形界面的应用版本来操作 DreamPower 软件。 DreamPower 具备以下特性: - 多平台支持 - 命令行接口 - NVIDIA GPU 支持 - 多线程处理能力 - 自动调整功能 - GIF 文件兼容性 - 视频文件的支持 - 个性化身体定制选项 - 守护进程模式 - 可自定义的遮罩工具
  • NSL-KDD.zip(KDDCup99本)
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    NSL-KDD.zip是对著名的KDDCup99数据集进行优化和改进后的版本,旨在提供更高质量的数据以增强网络安全领域的研究与应用。 在网络安全领域,异常检测是一项至关重要的任务,用于识别并预防潜在的攻击行为。NSL-KDD数据集是KDD Cup 1999(简称KDD Cup 99)的一个改进版本,为研究者提供了一个广泛使用的资源来训练和测试异常检测算法。 KDD Cup 99是由美国国防高级研究计划局(DARPA)主办的一次国际竞赛,旨在促进网络入侵检测系统的发展。原始数据集包含了大量的网络连接记录,涵盖了正常和异常的网络行为。然而,由于预处理的问题,原始数据集在实际应用中存在一些局限性。NSL-KDD数据集正是针对这些问题进行修正后的产物,它包含了更准确、更平衡的数据分布,并且更适合现代异常检测模型的构建与评估。 NSL-KDD数据集主要包括以下部分: 1. 训练集:用于训练和建立异常检测模型。这部分数据包含了大量的特征如连接持续时间、服务类型等,以及各种攻击标签(例如拒绝服务(DoS)、远程到本地命令执行(R2L)和用户到根(U2R))。 2. 测试集:用于验证模型的性能。测试集中有正常连接也有各类攻击行为,使得模型在真实世界中的表现更具代表性。 3. 交叉验证集:为了进行多次独立评估以确保结果稳定性和可靠性而设置的数据集合。通过这种方式可以更好地理解模型的泛化能力,并避免过拟合或欠拟合的问题。 异常检测模型建立通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:包括清洗(去除无效记录)、归一化、特征选择等。 2. 特征工程:通过对原始数据的理解,构建新的有意义的特征来帮助捕捉异常行为模式。 3. 模型训练:使用机器学习算法如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络在训练集上进行模型训练。 4. 模型评估:通过测试集评估模型性能,并常用准确率、召回率等指标衡量效果。 5. 模型优化:根据评估结果调整参数,尝试不同的算法以提高检测准确性。 6. 实时监控:将训练好的模型应用到实际网络环境中进行实时异常行为监测和预警。 NSL-KDD数据集因其丰富的特征及多样化的攻击类型成为了研究者们测试比较不同异常检测算法的首选平台。通过深入分析此数据集,我们能更好地理解并应对网络安全挑战,并为保护网络系统提供理论和技术支持。
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