python 简介 pycgal-tools-builder 是一个用于将 C++ 实现的 3D 几何工具库封装为 Python 可调用安装包的项目。该工具利用 CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）提供的高效算法，支持多种几何操作，包括创建、检测、操作 3D 几何体，以及执行拓扑运算。 本项目的目标是简化几何计算库在 Python 环境中的使用。通过 pycgaltools-builder，用户可以快速配置环境、编译 C++ 源代码，并生成可以直接在 Python 中导入和使用的安装包。这让开发者无需深入了解 C++ 或 CGAL 库，即可在 Python 项目中高效处理 3D 几何数据。 主要功能包括： 在 Python 中使用高效的 C++ 几何计算 创建简单和复杂的3D几何体创建接口 提供针对不同3D几何体类型的相交判断的统一接口 提供转换3D几何体坐标的接口 提供可视化窗口，支持渲染不同的3D几何体

jsxbin 将jsx ExtendScript文件转换为jsxbin 例子 const jsxbin = require ( 'jsxbin' ) jsxbin ( 'path/to/script.js' , 'output/script.jsxbin' ) . then ( outputfiles => { console . log ( 'Finished!' ) } ) . catch ( err => { console . error ( err ) } ) 方法 jsxbin（inputPaths，[outputPath]） inputPaths可以是： 带有jsx文件路径的字符串。 script.jsx 具有与jsx / js文件匹配的glob模式的字符串。 *.jsx 以上任何一个的数组 outputPath （可选）可以是： 转换文件的字符串

单相七电平级联逆变器是一种电力电子设备，其设计目的是为了提供更高质量的交流输出，降低谐波含量并提高效率。这种逆变器技术通常被用于工业应用、可再生能源系统以及高电压大电流的电力转换系统。在本项目中，我们将深入探讨如何使用MATLAB来开发一个能输出七电平波形的级联逆变器。 MATLAB是MathWorks公司推出的一种强大的数学计算和编程环境，广泛应用于工程、科学和经济领域。在这个特定的案例中，我们利用MATLAB的Simulink工具箱来构建逆变器模型。Simulink是一个图形化建模工具，允许用户通过连接不同的模块来创建复杂的动态系统。 七电平逆变器的基本原理是通过级联多个两电平逆变器来实现的。每个逆变器单元可以独立控制，产生不同级别的电压，组合起来就能形成多电平输出。常见的七电平逆变器结构包括NPC（中性点钳位）和 Flying Capacitor 两种。本项目可能采用了NPC结构，因为它较为简单且广泛应用于多电平逆变器设计。 在MATLAB中，我们首先需要建立逆变器的电气模型，包括直流侧电源、开关元件（如IGBT或MOSFET）、级联结构以及必要的控制电路。控制电路的设计是关键，它决定了逆变器的输出波形。通常，我们会使用空间矢量调制（SVM）或直接转矩控制（DTC）等策略来优化开关序列，从而获得更接近正弦波的七电平输出。 级联逆变器的优势在于其能够显著降低谐波含量。相比于两电平逆变器，七电平逆变器的输出电压含有更低次的谐波，这有助于减少滤波器的需求，同时提高整体系统的效率。在实际应用中，这会减少对电网的影响，改善能源质量。 在MATLAB中，我们可以通过编写脚本来实现这些控制算法，并使用Simulink进行仿真验证。仿真结果可以展示逆变器的输出电压波形，分析其谐波成分，并与理论值进行对比。此外，我们还可以进行系统稳定性分析、动态响应测试和不同负载条件下的性能评估。 "Cascade7levelInverter.zip"这个压缩包可能包含了以下文件： 1. Simulink模型文件：包含七电平级联逆变器的完整模型。 2. MATLAB脚本：用于生成控制信号的算法代码。 3. 数据文件：可能包含仿真参数、初始条件等。 4. 结果文件：如输出电压波形图、谐波分析报告等。 5. 文档：可能包含项目的介绍、设计过程和分析结果。 通过解压并研究这些文件，你可以深入了解七电平级联逆变器的工作原理、MATLAB中的建模方法以及如何实现多电平逆变器的控制策略。这对于学习电力电子、MATLAB编程以及电力系统分析都是宝贵的资源。

该程序将一个 Matlab 图形导出到 PowerPoint 并将其转换为一组 PowerPoint 对象。 然后直接在 PowerPoint 中编辑各种对象属性，以便可以轻松修改图形而不会破坏外观、对齐等。 程序特点： （见截图摘要） - 使用 Matlab 工具栏上添加的按钮或使用命令行代码导出。 - 对所有轴标签、刻度标签和文本框应用适当的对齐和锚定，这样它们就不会在 PowerPoint 中调整图形大小或字体更改后出现错位。 - 识别对数和科学记数法轴并在 PowerPoint 中应用上标。 这可以防止将每个上标标签拆分为两个文本框，这种情况发生在标准复制粘贴到 PowerPoint 的过程中。 - 将每个 TEX 格式的文本框转换为一个格式正确的 PowerPoint 文本框。 这可以防止将 TEX 框拆分为多个对象。 将所有特殊的 TEX 字符转换为 Unicode

二元论者 使用vt-pbf和geojson-vt将单个GeoJSON矢量图块转换为单个矢量-tile-spec矢量图块 用法 $ node index.js https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/experimental_landformclassification1/14/14555/6446.geojson {"layers":{"polygon":{"version":2,"name":"polygon","extent":4096,"length":55,"_pbf":{"buf":{"0":26,"1":234,"2":65,"3":120,"4":2,"5":10,"6":7,"7":112,"8":111,"9":108,"10":121,"11":103,"12":111,"13":110,"14":40,"15":128,"16":32

标题中的“Kinect-v2-Color-Frame-Recorder”是一个项目，它的主要目的是记录并处理来自微软Kinect V2传感器的彩色帧数据。这个项目利用C#编程语言进行开发，其核心功能是实时捕获Kinect V2的彩色图像流，并将其保存为连续的图片序列。之后，通过调用FFmpeg工具，将这些图片序列转化为MP4格式的视频文件，方便回放和分析。 Kinect V2是微软发布的第二代体感设备，它在第一代的基础上增加了更多的传感器和更高的分辨率，以提供更精确的人体跟踪和环境感知能力。其中的彩色帧是指由Kinect V2的高分辨率RGB摄像头捕获的实时视频流，通常用于人脸识别、场景分析等应用。 C#是一种面向对象的编程语言，广泛应用于Windows平台的软件开发，包括桌面应用、游戏开发以及各种系统级工具。在这个项目中，C#被用来编写与Kinect SDK交互的代码，实现对Kinect设备的控制，包括开启彩色摄像头，接收并处理图像数据。 FFmpeg是一款强大的开源跨平台多媒体处理工具，它可以处理各种音视频格式的编码、解码、转换、流媒体等功能。在这个项目中，FFmpeg被用于将连续的图片序列（通常是JPEG或PNG格式）合并成一个流畅的视频文件，MP4是一种常见的视频编码格式，具有较高的压缩效率和广泛的设备兼容性。 项目中可能涉及的关键技术点包括： 1. **Kinect SDK**：微软提供的SDK（Software Development Kit）允许开发者访问Kinect设备的各种传感器，如彩色摄像头、深度传感器、红外传感器等，获取相应的数据流。 2. **C#编程**：通过C#来编写程序，控制Kinect设备，处理图像数据，保存到文件系统，以及调用外部进程（如FFmpeg）进行视频生成。 3. **图像处理**：处理从Kinect获取的原始彩色帧，可能包括图像的裁剪、缩放、格式转换等操作。 4. **文件I/O操作**：高效地读写文件，保存每一帧图像为单个文件，并在生成视频时按序读取。 5. **FFmpeg命令行接口**：掌握FFmpeg的命令行参数，正确配置视频编码参数，如帧率、分辨率、比特率等，以生成符合需求的视频文件。 6. **多线程编程**：可能涉及到多线程技术，以实现同时处理图像数据和调用FFmpeg生成视频。 7. **事件驱动编程**：Kinect SDK的事件模型，用于实时响应设备数据更新。 8. **错误处理和日志记录**：确保程序在遇到问题时能够正常退出并记录相关信息，方便调试。 通过这个项目，开发者不仅可以学习到如何使用Kinect V2和C#进行图像处理，还可以深入理解FFmpeg的工作原理，以及如何在实际项目中整合这些工具，提升自己的多媒体处理技能。对于有兴趣在计算机视觉、人机交互或游戏开发等领域工作的开发者来说，这是一个非常有价值的实践项目。

燃油模型的MATLAB代码SOFC-EIS-ECM 用于将有效电路模型拟合到奈奎斯特图的 Matlab 代码，用于固体氧化物燃料电池 需要 3 列 csv 的实验 EIS 数据作为输入。 examplerun.m 包含一些给定典型数据和最小化约束的性能和结果示例。 fit_eis_dat.m 包含数据清理、模型生成和误差计算、最小化和绘图功能。

有趣的是这些部件都可以用于桌面应用，HTML页面，和整个Windows脚本环境。 在第十二章中我们将详细讨论 它们。 快捷方式正确的命名 在Shell的4.71版本以后，一个称之为SHGetNewLinkInfo()的新函数对程序员是可用的。然而与你所希望的不同， 这个函数不能建立快捷方式。相反，它的用途在于为快捷方式安排一个正确的名字： BOOL SHGetNewLinkInfo(LPCTSTR pszLinkTo, LPCTSTR pszDir, LPTSTR pszName, BOOL* pfMustCopy, UINT uFlags); 这个函数接受路径名的指针或者目标对象的PIDL，这个参数存储在pszLinkTo之中。uFlags值指明它是PIDL还是路径 名。目标文件夹是pszDir。 这个例程将给出正在建立的快捷方式文件的名字。这个名字由pszName参量返回，并假设其缓冲长度为MAX_PATH 字符数。当你对已经存在的快捷方式建立快捷方式时，Shell并不建立新的连接，而是，简单地拷贝和修改这个目 标。pfMustCopy就用于这个目的，它返回一个布尔值来表示Shell是建立了一个快捷方式文件还是处理了一个拷 贝，TRUE表示pszLinkTo是一个已存在的快捷方式，此时Shell只拷贝和适当地修改它，FALSE则是建立一个全新的快 捷方式。 后的可用标志是： 标志 描述 SHGNLI_PIDL 如果设置，pszLinkTo变量将作为PIDL而不是串来考虑 SHGNLI_NOUNIQUE 如果设置，Shell将首先确定快捷方式的名字，而后检查可能的 冲突，如果名字与同文件夹中的另一个发生冲突，就重复操作， 直到找出唯一的名字为止。

Yolov7训练自己的数据集（超详细教程）对应python源码，将数据集随机按比例分为训练集、验证集和测试集。并生成yolo系列训练时需要的.txt文件。适用于yolo全系列

逻辑回归 此存储库包含我对Logistic回归的实现，以及将其应用于不同数据集的示例，并解释了有关数据预处理步骤和学习算法行为的每个示例。 。 。 在完成了由Andrew Ng教授的deeplearning.ai的神经网络和深度学习课程之后，我制作了此回购协议，将logistic回归应用于不同的数据集，以更好地理解算法及其工作原理。 在Coursera上， 。 什么是逻辑回归？ Logistic回归是一种用于二进制分类问题的监督学习技术，其中数据集包含一个或多个确定二进制结果（0或1）的独立变量。 在逻辑回归分类器中，您可能想要输入描述单个数据行的特征的特征向量X，并且要预测二进制输出值0或1。 更正式地说，给定输入向量X，您要预测y_hat，它是一个输出向量，描述给定特征向量X y = 1的概率， y_hat = p（y = 1 / X） 。 例如： 您有一个输入向量X，其特征是