轻量级单文件截图工具 软件简介：ScreenCapture 是一款轻量级、功能丰富的开源屏幕截图工具，专为追求高效和个性化的用户设计。该项目由 GitHub 上的 xland 用户开发和维护，旨在为开发者和普通用户提供一个简单易用、性能优越的截图解决方案。软件特点：跨屏幕截图、高分屏支持、窗口区域高亮。取景框，支持快捷键复制 RGB 颜色 （Ctrl+R）和 HEX 颜色（Ctrl+H）。绘制填充、非填充的椭圆、正圆（Shift按下）、矩形、正方形（Shift按下）、箭头、排序标号（拖拽调整箭头方向和大小，滚轮调整大小）。画曲线、直线（Shift按下）、半透明直线、马赛克、橡皮擦、文本（滚轮调整文字大小）。可以随时修改已绘制的元素（鼠标移到元素上等待 1.6 秒）。上一步（Ctrl+Z）、下一步（Ctrl+Y）。在新窗口中钉住截图区域（Ctrl+P）,鼠标滚轮改变钉图窗口大小。保存成文件（Ctrl+S）、保存到剪切板（Ctrl+C）。多语言支持（SC.exe –lang:en_us）.非常快、低内存消耗、低 CPU 使用率。非常小、仅一个可执行文件（4.9M），无需安装，不依赖任何动态链接库。可以非常容易的集成到其他应用中。基于Skia。更新日志：v2.3.3修复：要点多次鼠标右键才能退出应用程序的问题。开源地址：https://github.com/xland/ScreenCapture支持系统：Windows 10 1607 或更高版本下载地址：隐藏内容，请前往内页查看详情

闲鱼爆卖2000+份的安卓单机游戏终极合集 闲鱼爆卖2000+份的安卓单机游戏终极合集，口碑验证！海量精选，一次拥有，免联网、无广告、即开即玩！无论手游发烧友还是虚拟店主掘金，这份合集都是你的宝藏库。{cloud title="下载地址" type="default" url="https://pan.quark.cn/s/e1bc67c9dbce#/list/share" password=""/}

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Windows锐速TCP网络加速器 拥塞控制/单边加速/优化延迟 锐速是一款Windows版的网络优化软件，基于ZETATCP加速引擎的软件。锐速适合具有较分散互联网用户访问的服务，能够显著提高距离服务器远，跨运营商访问服务器，和通过无线网络访问服务器的用户的体验，甚至将服务从原先的不可用变为可用。锐速tcp加速器内嵌的 ZetaTCP 还可以增强连接的稳定性，显著降低访问失败率。原理锐速tcp加速器本质是一个实现了 Zeta-TCP TCP 优化技术的软件，相对于传统的 TCP，Zeta-TCP 主要对以下三个方面进行改进：第一， Zeta-TCP 引入了更精确的丢包判断及预测算法。传统 TCP 经常错误判断丢包。将未丢的数据包判断为丢失将导致错误的重传，从而造成带宽的浪费。反之，如果不能及时判断确实已丢失的数据包，将导致不必要的等待，从而导致带宽空置。两种误判都会降低连接的吞吐率和带宽的利用率。Zeta-TCP 加速引擎能够精确及时地判断丢包，从而保证了最佳的带宽利用率。第二， Zeta-TCP 随时精确侦测连接路径带宽，并相应调整发送数据量。TCP协议通过滑动窗口机制对带宽进行自适应。传统 TCP 的滑动窗口实现经常误判路径带宽容量。高估带宽容量将导致过量传输从而引发拥塞并导致大量丢包。低估带宽容量则导致闲置带宽容量。两个极端的出现都将导致带宽利用率的下降。传统 TCP 往往在两个极端之间震荡，很难有效利用带宽。Zeta-TCP 在主动精确侦测路径带宽的基础上，随时调整发送数据量，从而在防止引入拥塞的同时最大限度地利用路径带宽。第三， Zeta-TCP 监控学习连接对端的传输行为，并根据其发送模式智能反馈引导对端正确判断丢包及准确估算路径带宽，从而大幅提升下载方向带宽利用率。对比于传统 TCP 被动确认及接受数据，Zeta-TCP 反向智能遥控对端的传输行为，实现了业界独一无二的单边下载加速。除了以上三点主要突破性技术手段，Zeta-TCP 在很多其它方面也对传统 TCP进行了细致的改进和完善。经过多年在各种真实网络环境中的不断调整改进，单边 TCP 加速具备了广泛的适用性和有效性。实际测试表现经过我们一些测试，可以缓解高宽带场景下延迟（推荐出现高宽带使用开启软件）使用前使用后隐藏内容，请前往内页查看详情

DeekSeek全版本模型，部署教程 1.5b，7b，8b，14b，32b，70b 介绍DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司研发的新一代通用人工智能大模型。该模型通过融合Transformer-XL架构与动态稀疏激活技术，构建了基于大规模自监督学习的预训练体系。其创新性的课程学习（Curriculum Learning）策略，使模型能够从PB级多模态数据中渐进式构建知识表征，较传统监督学习方法减少86%的标注依赖，同时在GLUE基准测试中取得89.7的综合得分。值得关注的是，DeepSeek v2.0在模型效率方面实现重大突破：通过混合精度训练与模型并行优化，其千亿参数规模的训练成本较国际同类模型降低约40%，在MMLU（大规模多任务语言理解）评估中以82.3分超越GPT-3.5 Turbo（78.9分）。作为全球首个完整开源千亿参数商用级AI模型，DeepSeek不仅提供API接口和本地化部署方案，更开放了完整的训练日志与超参数配置。技术亮点采用MoE（Mixture of Experts）架构，实现动态计算资源分配创新性知识蒸馏管道，将千亿级模型压缩至7B规模仍保持92%原始性能支持FP8量化推理，单卡RTX 4090可实现70B模型实时响应模型选择如何使用？首先下载LM studio（网盘里面有）改变模型位置在选择路径下，创建“lmstudio-community”文件夹拖动模型到刚刚创建的文件夹lmstudio-community内软件成功识别选择使用即可成功！隐藏内容，请前往内页查看详情