Windows Mobile

SQLite的ADO.NET2.0提供程序适用于Windows Mobile。

Peter Corke的经典之作，内容涵盖机器人学（包括工业机器人、移动机器人、飞行器等），机器视觉，机器人控制和算法。同时，还包含了MATLAB机器人工具箱和机器视觉工具箱的实例代码，是一本全面且详细的机器人入门书籍。

KNN基于MATLAB的惯性手势识别介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。隐马尔可夫模型（HMM）、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。指示在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。在MATLAB中运行“ SVM.m”脚

针对数字人.net程序的升级，特别关注手机认证、密码找回、短信发送等功能的增强，此版本新增全新的手机归属地数据库，能够准确识别包括新联通、移动和电信在内的27个号段，总数据量达24万条。这一更新使得数字人.net在手机服务方面更加全面和高效。

利用Matlab编写欧拉公式来估算圆周率，并使用MobileNetV2模型回归人脸属性，包括性别、年龄、欧拉角、美容、表情、脸部形状、脸型和眼镜。该方法轻量级，参数大小为2.14MB，浮动大小为0.32GB，总大小为9.18MB。数据集使用CASIA WebFace DataSet，包含479,653张人脸图像。

在 Windows 上调试应用程序或部署服务的同学，可以使用 redis 的 Windows 版本。它运行简单，性能高效。

MultiCycle for Windows，无需注册即可使用。

memcached for Windows memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于在内存中存储小块数据，如网站动态页面的数据库查询结果、API响应等，从而减轻数据库负载，提高网站响应速度。虽然最初设计用于Unix环境，但其Windows版本支持在Microsoft Windows上运行。 1. memcached的基本概念与工作原理- 分布式存储: memcached能够将数据分散存储在多台服务器上，并通过哈希算法确定数据存储位置。- 内存存储: 数据仅存储在内存中，不会持久化到磁盘，保证读取速度，但断电后数据会丢失。- 键值对存储: 数据以键值对形式存储，键是唯一标识符

已经经过测试，适用于Windows 10和Windows 7的DBE软件，用户可以安装并下载使用。

提供 Memcached Windows 版本，支持 32 位和 64 位系统。只需解压两个文件（memcached.exe 和 MemcahcedConfig.ini）即可运行，并可修改端口和内存大小。