CXSTM8 4.2.8 无需License,去除16K限制 用stvd的时候 设置一下路径应该就可以用了 点击文件中setup是不好用的 我是上官方下载了个cxstm8_32k.exe限制版 然后用这个文件覆盖了限制版 测试一下 可以用了
2022-09-14 22:37:35 8.37MB CXSTM8 无需License,去除16K限制
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从 MATLAB 图中保存图像会导致许多问题。 字体太小,有很多空白,图像质量低等。 这解决了所有这些问题。 使用 plot (X,Y) 后,只需从主函数调用 plotpub(h,xl,yl) 即可。 必需的输入: h字形手柄, xl、yl-x 和 y 轴标签, 此外,您可以指定以下可选输入参数: 文件:输出文件名w_inch:以英寸为单位的图像宽度。 dpi:所需的图像分辨率(决定文件的大小。文件大小和分辨率之间总是有一个权衡) life_size:如果您需要调整在文档/演示文稿中显示图形的放大倍数。 简单的实现: x=1:10; y = 2 * x; h=数字; 情节(x,y); xl='\u6211\u7684 x \u8f74'; yl='\u6211\u7684 y \u8f74'; plotpub(h,xl,yl); 如果不指定文件名,它将在当前工作目录中保存一个名为“plotpic.tiff”的文件。 有关更完整的实现,请参阅压
2022-09-11 21:21:11 22KB matlab
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ViewBinding与Kotlin委托结合使用,去除setContentView。 ViewBindingPropertyDelegate和hi-dhl/Binding库的伪代码,用来了解其内部实现原理。 相当于是手写了一个简单的ViewBindingDelegate和Binding库 可看我的博客有详细介绍 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/126739511
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word文档去除锁定保护工具.rar
2022-09-06 14:23:59 929KB word文档去除锁定保护工具
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最近有小伙伴下载了一些word文档,页眉页脚有很多图片,找我想批量清理下。 于是我写了个脚本,希望能帮到一些朋友。 使用须知: 1、务必将需去除页眉页脚的word文件存放在d:\\word 目录下 2、执行:双击 exe文件 3、新文件会在 d:\\word_new\日期\ 目录下生成 4、本文涉及的word版本在2007之后的版本。2003及以前的版本不生效
2022-09-06 14:00:57 8.58MB python word docx
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UTF-8文件批量去除BOM标记,不用再一个一个的删除bom标记了。
2022-09-05 14:31:10 4.49MB utf-8 utf8 批量 bom
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对项目中的所有参数去除前后空格过滤,统一处理参数!可以基于此过滤器实现过滤跨站脚本攻击,参数的增加,修改!敏感词汇过滤。实现原理为重写HttpServletRequestWrapper,获取参数的方法。include和 Forwarded 内部转发不在过滤之内。
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视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,强力去除视频区水印工具,
2022-08-27 09:01:04 8.07MB 视频区水印工具,强力去除
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根据最大不饱和原理,图像合成算法,调整阈值,合成得到图像高光去除
2022-08-25 16:38:40 1KB 高光去除 高光 图像高光 图像处理
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用Python去除背景,得到有效的图像 此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量,同时突出特征,原图像为下图,命名为1.jpg,在此去除白色背景,黑色背景同理 需要对原图像进行的处理是去掉白色背景,抠出有效的参与计算的图形的大小即下图 对此有两个思路: 用掩模法得到有效部分,其次去掉空白,但太繁琐喽,并且一万多张图片,其不弄到天荒地老(截图也是哦) 对图像进行处理,即先做numpy变化,后反变换,将255-原图像,此时得到的图像就是 在此计算图像的横轴相加为0,纵轴相加为0,删去和为0的列和行得到的numpy矩阵,用255减去numpy矩阵得到的图像就是所求有效图像。(在此我没能实现三
2022-08-22 18:57:53 78KB dataframe python python实例
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