适用于Microsoft Azure的VM系列 这是Azure资源管理器（ARM）模板的存储库，用于将Palo Alto Networks的VM系列下一代防火墙部署到Azure公共云中。 ： 自带许可证 即用即付（PAYG）每小时和 文献资料 注意： 部署ARM模板需要一些专业知识，并且需要对ARM JSON模板进行自定义。 请查看ARM模板的基本结构。 该存储库中的大多数模板通常都使用VM系列的BYOL版本。 如果要使用其他SKU，则可以编辑azureDeploy.json模板以将"imageSku"变量设置为使用"byol" ， "bundle1"或"bundle2" ： "imagePublisher" : "paloaltonetworks" , "imageSku" : "byol" , "imageOffer" : "vmseries1" , "imageVersion" : "latest" 默认情况下，如果未指定"imageVersion" ，则使用Azure市场中可用的最新PAN-OS版本（等效于编写"imageVersion":

自动驾驶食谱（预览） 注意： 该项目由Microsoft Garage的开发并维护。 目前这项工作正在进行中。 我们将根据用户的要求和合作者的可用性继续添加更多的教程和方案。 在过去的大约五年时间里，自动驾驶已经超越了疯狂的登月计划。 它已Swift成为当今最大的技术之一，有望塑造我们的明天，与汽车首次出现时并没有什么不同。 推动此变化的主要动力是软件（人工智能），硬件（GPU，FPGA等）和云计算的最新进展，这些进展使得能够提取和处理大量数据，从而使公司有可能推动新的水平自治的4和5。 兰德的显示，要达到这些自治水平，就需要对数亿甚至有时是数千亿英里的训练数据进行训练，以证明其可靠性。

ROSTCM内容挖掘系统，武大数据与内容挖掘软件

SLAM_GMAPPING SLAM（同步本地化和映射）是在构建或更新未知环境的地图时同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 它包含软件包openslam_gmapping和slam_gmapping ，这是OpenSlam Gmapping的ROS2包装器。 该包装器已通过Crystal Clemmys和Dashing Diademata成功测试。 使用slam_gmapping，您可以根据激光和移动机器人收集的数据来创建二维占用栅格图（如建筑物平面图）。 发射： ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py 节点slam_gmap

topic_demo 使用自定义msg文件模拟topic通信demo， 注释部分为不适用自定义文件的demo

微软net2.0 netframework 2.0 microsoft

imageMso7345可以查询微软提供的7345个内置Office图标，下载这个工作簿，点击任何一个图标会给出该图标对应的imageMso字符串。

px4_indoor_navigation 使用PX4自动驾驶仪和indoot定位系统（例如OptiTrack）进行室内导航的ROS节点集。

QArchive QArchive是使libarchive现代化的跨平台C ++库，该库可帮助您提取和压缩libarchive支持的档案。 整个库本身经过精心设计，可与Qt事件循环完美配合，因此非常适合您的Qt项目。 我亲自创建了这个项目以提取.7z归档文件，以创建一个库，该库可以更新通过Qt Installer框架安装的Qt Apps，而无需使用Qt提供的更新程序工具，因为我讨厌使用子流程，而且我还想要内置的我的应用程序的更新程序，而Qt Installer Framework已提供的更新程序则无法实现。 特征 单线程和非阻塞API-使用Qt的事件循环。 （您可以选择在其他线程中运行） 易于使用的API-努力匹配Qt的样式。 循环API，不使用互斥锁-整个库是完全循环的，因此不使用互斥锁。（仅信号和插槽。） 喝Qt酷乐-以积极的方式。 用自己的眼睛见证它 #include <

Rosetta Stone英语一级词汇······························