功能包含标注、文本、路径、颜色、画板、包装、拼板、设计、输出和效果等大类，常用功能如：标注横尺寸，标注纵尺寸，标注尺寸，轻松画包装1，轻松画包装2，天地盖盒子，绘制手提袋，绘制外箱，生成出血线，文本段落分行，段落行合并，文本段落转换，单行拆单字，字体转曲，大小写转换，查找专色，两者换位，选择导出-PSD，导出jpg，选择导出jpg，选择增强，随机填色，圆角插件，锚点分割路径，等分路径，建立等分圆，测量路径长度，点到点连线，节点延伸，解锁全部对象，统一画板尺寸，当前画板矩形，全部画板矩形，垂直两分，水平两分，插入页码等，多图层转多画板，页面适配对象，裁切标记，印前角线，一键拼版，自动拼版，阵列复制，标记线生成，创建参考线，打开多页PDF，置入PDF多页面，条形码及二维码，色标生成器，移除叠印属性，移除非纯黑叠印，解散全部群组，批量替换链接图，链接文件打包，全部颜色转黑，查找白色叠印，删除所有蒙版，正则编辑文本，流水号生成器，统计所选对象，。 作者会持续更新，如果您有需要的功能，可以给作者留言，作者闲时进行制作。欢迎下载使用，安装完毕之后，在窗口菜单>扩展>知了插件，打开即可使用。

GID软件是由欧洲工程数值模拟国际中心开发的专门针对有限元计算的前后处理器。此文档介绍了GiD11.0前后处理软件的新功能。

本资源完全是清华大学出版社出版，由杨丹，赵海滨，龙哲等人编著的《MATLAB图像处理实例讲解》一书配套而来的，我自己也是依靠上面的视频与源代码逐步逐步的走入图像领域，视频很精炼，源程序很全，值得推荐

VS中图像处理多线程框架（导入队列、导出队列）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

数字图像处理之图像修复——Criminisi图像修复算法，文件包含完整的Criminisi算法的matlab程序和示例图。可直接跑通

用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）。 一篇文章带你快速了解！

该资源包含Matlab程序和测试数据，以长江中下游平原为测试区，程序简单符合GRACE数据处理理论，设置好输入就可以输出得到需要的结果。可以参照博文《02 - GRACE数据处理步骤简叙》进行理解。如有问题可以留言交流。

matlab分时代码CachedNDArray-具有缓存可能性的Matlab N维数组 内容 简短的介绍 CachedNDArray-允许通过缓存方法处理大型N维数组的数据结构： 通过将大型数组缓存到硬盘上的多个文件中，然后使用memmapfile函数读取必要的块，从而避免发生Matlab内存不足错误。 数据结构是从句柄抽象类中插入的，该类避免了按值参数并支持按参数引用。 支持两种类型的运动-连续运动（非常慢）和离散运动（快速）； 前者可能不超过两个文件来代表一个块； 而后者则意味着数据是逐块处理的，每个块严格地表示为单个文件。 缓存标志可以设置为手动或自动模式。 如果不需要执行缓存，则将CachedNDArray视为普通的Matlab数组。 自动或手动将尺寸分解为多个块。 快速开始 使用提供的测试脚本test_CachedNDArray.m来运行示例。 当比较读写操作的离散缓存和连续缓存时，提供的测试包括一个小型示例（使用小型数组）和一个大型示例。 请注意，根据大型计算机的特性，脚本结束可能要花费一些时间，因为大型示例可用于总共约19Gb大小的4D阵列（因此将阵列分成四个4.8Gb文

CORTEX-M系列处理器内部FLASH下载算法模板