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  1. 全志A80平台固定以太网的MAC地址ethernet_a80_merrii_20151203_1607.7z

  2. 全志A80的以太网使用固定MAC地址.txt 2015/12/3 16:09 开发板：美睿的商业开发板 OS：android4.4.2（美睿提供） linux：3.4.39 发现全志平台的A80的以太网的MAC地址是变化的，由于需要做MAC地址和IP绑定的问题。 问了一些人，可以通过外挂EEPROM。外挂器件硬件不同意。（改版或者面积占用的问题） 当然在其它平台：比如freescale平台可以将eMMC分一个私有分区保存数据，在 恢复出厂设置 的时候，不会被擦除，感觉全志平台也应该有（只找到A

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：466944
    • 提供者：wb4916

  1. GIF制作工具LICEcap1.26

  2. LICEcap – 灵活好用，GIF 屏幕录制利器！小巧免费的GIF动画录制器，LICEcap 是一款屏幕录像工具，主要支持导出 GIF 动画图片格式，轻量级、使用简单，录制过程中可以随意改变录屏范围。 LICEcap 非常轻巧，简洁易用，安装包不到500KB，原生单执行文件。它可将屏幕录像直接保存为高质量GIF格式的动态图片，支持特别标记鼠标操作动态效果，支持加入时间显示和标题名称帧及自定义热键。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-12-30
    • 文件大小：421888
    • 提供者：wangjunjun_0826

  1. 原生apphtml2.rar

  2. 该demo使用h5+的功能基于android手机实现了录音，拍照，录像并进行上传下载，播放的功能，采用h5开发移动app，理论是支持android和ios的开发，开发工具采用hbuilder，利用hbuilder打包app在android机上运行，目前只测试了android机

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2017-11-21
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：wj903829182

  1. Qt for Android 调用原生系统摄像头进行录像并保存输出

  2. 使用Qt for android调用原生系统的摄像头来录取设备，稳定高效，使用于安卓7.0版本及以上，测试在魅族5.0会后台死掉，但是录像会成功

  3. 所属分类：QT

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：clinuxf

  1. 原生WPF的VLC视频播放控件

  2. 原生WPF的VLC视频播放控件，不存在winform空域问题，demo里是播放RTSP的视频，可以替换为其他路径，直接播放其他视频文件，支持截图，录像，直接修改录像文件后缀可以保存为不同编码类型的视频文件 使用.net4，支持anycpu

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2019-02-01
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：guce2885

  1. 获取用户选择的图库图片

  2. 该脚本提供一个方法，可以让用户选择图库文件（或相机和录像，具体看运行环境）并获取用户选择，若成功会返回cc.SpriteFrame类型变量。 CocosCreator Ts版本，用document实现的方法，原生平台不可用。

  3. 所属分类：其他

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：MS1021172013

  1. Soft4Boost Video Capture 视频捕捉软件 v6.2.3.493官方版

  2. 为您提供Soft4Boost Video Capture 视频捕捉软件下载，Soft4Boost Video Capture是一款视频捕捉工具，用户可以通过这款软件将各种录像视频设备中捕捉到的视频传输到电脑中，并生成视频文件，让您快速获取各种设备中的视频。功能介绍　　从Web摄像机视频传输　　记录并保存在硬盘驱动器和视频编码的MPEG-2或MJPEG视频采集格式与soft4boost。　　从高清摄像机传送视频　　将你的视频文件从高清摄像机和照相机记录他们在原生格式或MPE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_38745891

  1. hivemq-mqtt-tensorflow-kafka-real-iot-machine-learning-training-inference：带有HiveMQ（MQTT），TensorFlow IO和Apache Kafka的实时大数

  2. 使用HiveMQ，Apache Kafka和TensorFLow从100000个IoT设备进行大规模流式机器学习 如果您只是想开始并在几分钟内快速启动演示，请转到入门以设置基础结构（在GCP上）并运行演示。 您还可以通过现场演示观看20分钟的录像：。 还有一篇博客文章，详细介绍。 动机：大规模演示物联网场景 您想看到一个大规模的物联网示例​​吗？ 不仅是100或1000个设备都在生成数据，而且是一个真正可扩展的演示，它每秒从数万个设备中发送数百万条消息？ 这是适合您的演示！ 该演示展示了如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42108778