4n6 MBOX Converter 是一款专业的MBOX文件转换工具,全面支持Gmail、Thunderbird 和所有电子邮件客户端导出来的MBOX文件,可以批量转换带有所有附件的MBOX文件并可以直接预览查看MBOX 电子邮件,能有效保持数据的原创性和属性,此外4n6 MBOX Converter还支持导出带有电子邮件标题的MBOX文件,双搜索模式可以在电子邮件中查找信息 4n6 MBOX Converter(MBOX文件转换工具)特色功能简介: 转换特定和多个 MBOX 文件:MBOX转换器向导支持对所有附件进行批量 MBOX 文件转换。这将节省用户的时间和精力。转换 MBOX 文件的软件还能够毫无损失地导出所需的 MBOX 电子邮件。应用程序在整个过程中保持数据的完整性,用户可以无限制地导出 MBOX 文件。 4n6 MBOX Converter提供了电子邮件数据文件和桌面电子邮件客户端双相上传MBOX文件的选项: 电子邮件数据文件:在该选项中,用户可以将MBOX 文件、Google Takeout 文件或 Eudora 文件上传到软件 桌面电子邮件客户端:该选项允许
2022-02-06 21:00:55 46.24MB MBOX文件转换工具4n6MB
Power converter design
2022-01-28 17:19:45 7.21MB Power converter
1
本工具可以将excel格式的测试用例转换为xml格式, 用于testlink中测试用例的导入
2022-01-28 16:53:00 938KB Ex Converter testlink testcases
1
用于iphone ipod 照片文件里的缓存文件转换
2022-01-25 18:34:01 10.42MB iThmb Converter iphone 照片
1
是一款终极视频转换工具,Aiseesoft Video Converter Ultimate 提供了一套完整的视频解决方案集下载、增强、调整、转换和编辑功能。Aiseesoft Video Converter Ultimate 的编辑功能可以有效的帮助您提高视频质量、并可以增加更多的特效效果。视频编辑功能还允许您调整视频饱和度、色调和音量。
2022-01-22 21:22:47 57.38MB 视频转换
1
dmarc报告转换器 将DMARC报告文件从xml转换为人类可读的格式。 文件可以位于本地文件系统或IMAP服务器上。 html_static输出示例: 支持输入格式: .xml文件:xml格式的dmarc报告 .gz文件:xml格式的gzip dmarc报告 .zip文件:xml格式的dmarc压缩报告 支持输出格式: html_static输出文件是从模板templates / html_static.gotmpl生成的html。 此格式使用bootstrapcdn上托管的bootstrap,因此您无需配置自我托管的bootsrap资产。 html输出文件是从模板templat
2022-01-20 14:23:21 1.02MB html golang xml imap
1
Frequency Converter VFC x610 Series VFC 3610 : VFC 5610.pdf
2022-01-19 12:01:56 16.91MB 工业控制
Mixamo转换器 是一个Blender插件,可将Mixamo动画转换为在需要Root Motion Blender 2.80或更高版本才能工作的虚幻引擎4中工作。 对于Blender 2.78+,请使用转换器的blender27分支。 它可以 如果用户先前导入了单个动画(FBX或Collada),则将其转换 将所有输入的FBX和Collada文件从文件夹批量转换为新位置 重命名骨骼中的骨骼以匹配人体模型虚幻的骨骼 安装 首先,您必须从获取搅拌机 以ZIP格式下载Mixamo Converter存储库(无需解压缩) 打开搅拌器 转到:编辑->首选项->附件->从文件安装... 选择您下载的ZIP,然后单击“从文件安装” 现在它应该在列表中(搜索mixamo),您可以启用它 用法 插件UI位于3D视图的UI区域中。 您可以通过在3D视图中用鼠标或3D视图右侧的小箭头按N来打开它。在UI
2022-01-19 10:42:14 26KB Python
1
此 m 文件将导出的 mat 文件从 Vector Canape(由 Canape 转换为 mat 文件的 mdf 文件)扩展为符合 Matlab 的 mat 文件,以便用 Matlab 进行模拟。
2022-01-18 21:13:30 979B matlab
1
此转换器可用于将 Caffe 代码和层移植到 PyTorch。 特征: 将 caffemodel 的权重转储为 hdf5、npy、pt 和 json 格式 加载 Caffe 模型并从 PyTorch 使用它们 模拟 PyCaffe API 以允许平滑移植使用 Caffe 的代码(用于将 train/eval 中的后端更改为脚本如下): 网络、Blob、SGDSolver 包装 Caffe 的 Python 层(参见 OICR 示例) PyTorch 中 ROI 池化的示例,无需手动编译 CUDA 代码(参见 OICR 示例) 层支持不像那样完整。 目前它支持以下 Caffe 层: 卷积(num_output、kernel_size、stride、pad、dilation;常数和高斯权重/偏置填充) 内部产品(num_output;常数和高斯权重/偏置填充物) 最大/平均池化(
2022-01-18 12:42:22 11KB converter caffe pytorch Python
1