当前位置: 首页 > news >正文

内网通如何去除广告,内网通免广告生成器

公司使用内网通内部传输确实方便!但是会有广告弹窗推送!这个很烦恼!那么如何去除广告呢!

下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1CVVdWexliF3tBaFgN1W9aw?pwd=hk7m
提取码:hk7m

ID:为内网通的ID
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
生成后 将代码复制到就点击立即添加就可以了
在这里插入图片描述

相关文章:

内网通如何去除广告,内网通免广告生成器

公司使用内网通内部传输确实方便!但是会有广告弹窗推送!这个很烦恼!那么如何去除广告呢! 下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1CVVdWexliF3tBaFgN1W9aw?pwdhk7m 提取码:hk7m ID:…...

视频知识整理

1 视频播放器原理 视频播放器播放一个互联网上的视频文件,需要经过以下几个步骤: 解协议:将流媒体协议的数据,解析为标准的相应的封装格式数据 解封装:将封装格式的数据,分离成为音频流压缩编码数据和视…...

【2024】使用Rancher管理k8s集群和创建k8s集群

Rancher管理k8s集群及创建k8s集群。 Rancher版本为:2.8.2目录 rancher管理k8s集群rancher创建k8s集群rancher管理k8s集群 使用rancher管理已经存在的k8s集群。 本部分内容需要自行准备好k8s集群及rancher平台,部署请看本人其他文章 。 登录到rancher平台后,点击集群管理,…...

生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN

目录 生成对抗网络 GAN 的基本原理 非大白话版本 第一阶段:固定「判别器D」,训练「生成器G」...

基于深度学习的生活垃圾智能分类系统(微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文)

摘要 本文基于Python技术,搭建了YOLOv5s深度学习模型,并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下: (1)调研了移动端垃圾分类应用软件动态,并分析其优劣势;分析了深…...

软件包名生成参考

服务名称-分支名称-最后提交时间(精确到秒)-最后提交-编译时间(unix时间戳) 示例:crm_5.2_221024-221020160306-b846f829-1665655859 包名生成脚本参考: 分支名称 export GIT_BRANCH$(git branch|grep "\*"|head -n1|awk {print $NF})git最…...

八大排序算法(面试被问到)

1.八大排序算法都是什么? 八大排序算法有:插入排序、冒泡排序、归并排序、选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序、基数排序(通常不提)。此外,还可以直接调用Arrays.sort()进行排序。 2.八大排序算法时间复杂度和稳定…...

SCP指令详细使用介绍

SCP(Secure Copy Protocol)是一种用于在计算机之间安全地传输文件的协议。它通过加密的方式在网络上安全地复制文件。SCP基于SSH(Secure Shell)协议,因此它提供了加密的连接和身份验证,确保数据在传输过程中…...

《前端面试题》- JS基础 - 防抖和节流

在界面触发点击,滚动,输入校验等事件时,如果对事件的触发频率不加以限制,会给浏览器增加负担,且对用户不友好。防抖和节流就是针对类似情况的解决方案。 防抖 防抖(debounce):当连续触发事件时&#xff0…...

RAGFlow:基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

一、引言 在人工智能的浪潮中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术以其独特的优势成为了研究和应用的热点。RAG技术通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统…...

正则表达式|*+?

在理解编程语言和编译技术的上下文中,了解正则表达式(regular expressions)和正则集(regular sets)的概念是非常重要的。这些概念主要用于描述一组字符串的模式,广泛应用于词法分析中识别各类标记&#xff…...

前端开发攻略---根据音频节奏实时绘制不断变化的波形图。深入剖析如何通过代码实现音频数据的可视化。

1、演示 2、代码分析 逐行解析 JavaScript 代码块&#xff1a; const audioEle document.querySelector(audio) const cvs document.querySelector(canvas) const ctx cvs.getContext(2d)这几行代码首先获取了 <audio> 和 <canvas> 元素的引用&#xff0c;并使用…...

【计算机毕业设计】基于Java+SSM的实战开发项目150套(附源码+演示视频+LW)

大家好&#xff01;我是程序猿老A&#xff0c;感谢您阅读本文&#xff0c;欢迎一键三连哦。 &#x1f9e1;今天给大家分享150的Java毕业设计&#xff0c;基于ssm框架&#xff0c;这些项目都经过精心挑选&#xff0c;涵盖了不同的实战主题和用例&#xff0c;可做毕业设计和课程…...

STM32H7的MPU学习和应用示例

STM32H7的MPU学习记录 什么是MPU&#xff1f;MPU的三种内存类型内存映射MPU保护区域以及优先级 MPU的寄存器XN位AP位TEX、C、B、S位SRD 位SIZE 位CTRL 寄存器的各个位 示例总结 什么是MPU&#xff1f; MPU&#xff08;Memory Protection Unit&#xff0c;内存保护单元&#xf…...

964: 数细胞

样例&#xff1a; 解法&#xff1a; 1.遍历矩阵 2.判断矩阵[i][j]&#xff0c;若是未标记细胞则遍历相邻所有未标记细胞并标记&#xff0c;且计数 实现&#xff1a;遍历相邻所有未标记细胞 以DFS实现&#xff1a; function dfs(当前状态) {if (终止条件) {}vis[标记当前状…...

流程图步骤条

1.结构 <ul class"stepUl"> <li class"stepLi" v-for"(item, index) in stepList" :key"index"> <div class"top"> <p :class"{active: currentState > item.key}">{{ item.value }}…...

GPT知识库浅析

一、引言 上篇文章《GPT简介及应用》介绍了GPT的应用场景&#xff0c;里面提到GPT bot的基本使用&#xff1a;基于GPT训练好的数据&#xff0c;回答用户的问题。 但在使用过程中&#xff0c;如果用户的问题里面出现最新的术语&#xff0c;就会出现这种提示&#xff1a; 截至我…...

SpringMVC--SpringMVC的视图

目录 1. 总述 2. ThymeleafView视图 3. 转发视图 4. 重定向视图 5. 视图控制器view-controller 1. 总述 在SpringMVC框架中&#xff0c;视图&#xff08;View&#xff09;是一个非常重要的概念&#xff0c;它负责将模型数据&#xff08;Model&#xff09;展示给用户。简单…...

Datax,hbase与mysql数据相互同步

参考文章&#xff1a;datax mysql 和hbase的 相互导入 目录 0、软件版本说明 1、hbase数据同步至mysql 1.1、hbase数据 1.2、mysql数据 1.3、json脚本&#xff08;hbase2mysql.json&#xff09; 1.4、同步成功日志 2、mysql数据同步至hbase 1.1、hbase数据 1.2、mysql…...

ubuntu spdlog 封装成c++类使用

安装及编译方法&#xff1a;ubuntu spdlog 日志安装及使用_spdlog_logger_info-CSDN博客 h文件&#xff1a; #ifndef LOGGING_H #define LOGGING_H#include <iostream> #include <cstring> #include <sstream> #include <string> #include <memor…...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

苍穹外卖--缓存菜品

1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得&#xff0c;如果用户端访问量比较大&#xff0c;数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据&#xff0c;减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析&#xff1a; ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...

python如何将word的doc另存为docx

将 DOCX 文件另存为 DOCX 格式&#xff08;Python 实现&#xff09; 在 Python 中&#xff0c;你可以使用 python-docx 库来操作 Word 文档。不过需要注意的是&#xff0c;.doc 是旧的 Word 格式&#xff0c;而 .docx 是新的基于 XML 的格式。python-docx 只能处理 .docx 格式…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

微服务商城-商品微服务

数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载&#xff0c;仅供自学使用&#xff0c;侵权必究&#xff0c;如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

免费PDF转图片工具

免费PDF转图片工具 一款简单易用的PDF转图片工具&#xff0c;可以将PDF文件快速转换为高质量PNG图片。无需安装复杂的软件&#xff0c;也不需要在线上传文件&#xff0c;保护您的隐私。 工具截图 主要特点 &#x1f680; 快速转换&#xff1a;本地转换&#xff0c;无需等待上…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.

ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #&#xff1a…...