易语言梦幻WAS提取是一种针对特定游戏资源文件的解析技术，主要应用于易语言编程环境中。在游戏开发中，为了节省存储空间和提高加载速度，往往会对游戏数据进行压缩和编码，其中“WAS”文件就是一种常见的游戏资源打包格式。本项目提供了用于解压和解析这些WAS文件的源代码，帮助开发者或者玩家获取到游戏内的原始数据。 1. **RLE解码**：Run-Length Encoding（RLE）是一种简单的无损数据压缩算法，通过统计连续相同的字节并记录其重复次数来压缩数据。在易语言梦幻WAS提取中，RLE解码用于还原被压缩的二进制数据流，将连续重复的字节序列转换回原始格式。 2. **Alpha565和Rgb565to888**：在图形处理中，颜色通常用RGB三原色表示，不同的数字格式代表不同的颜色精度。Alpha565是一种16位颜色格式，其中5位用于红色，6位用于绿色，5位用于蓝色，另外1位用于透明度（alpha）。Rgb565to888则表示将16位的RGB565格式转换为24位的RGB888格式，每个颜色通道分别有8位，提供更丰富的色彩表现。 3. **后6位、后5位、右移_、左移_、取bit**：这些都是与二进制操作相关的概念。在处理二进制数据时，经常会涉及到位移操作，如右移（>>）和左移（<<），将二进制数的位向右或向左移动指定的位数。后6位和后5位可能是指在16位的Alpha565或Rgb565格式中，关注颜色信息的特定部分。取bit操作则是指根据掩码提取或设置二进制数据中的特定位。 源码中实现的这些功能，可以帮助用户从WAS文件中解码出包含图像、音频或其他游戏资源的数据，进行分析、修改或重新打包。易语言是一种适合初学者和专业开发者的中文编程语言，它的语法直观，便于理解，使得这个提取过程对非专业程序员也相对友好。 通过学习和理解这段源码，开发者不仅可以掌握如何处理特定的游戏资源文件，还能深入理解二进制数据处理、压缩算法以及颜色格式转换等计算机科学基础知识，对于提升编程技能和解决问题的能力大有裨益。

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点阵字模提取是计算机图形学领域中的一个重要概念，特别是在汉字显示和打印技术中。在中文操作系统和软件中，为了能够在屏幕上或者打印机上正确显示汉字，通常会使用点阵字模来表示汉字的形状。点阵字模是通过将汉字分割成一个个小点，用这些点的排列组合形成汉字轮廓的数字化表示方式。 ASC16和HZK16是两种常见的汉字点阵字库格式。ASC16是指ASCII编码的16×16点阵字库，主要用于显示简体中文字符。这种字库中的每个汉字由16行16列的二进制点阵组成，每行或每列可以理解为一个像素，0代表白色，1代表黑色，通过黑白点的分布构成汉字的图像。这种点阵字模适用于低分辨率的显示设备或资源有限的环境。 HZK16则是HZK系列点阵字库中的一种，它同样是16×16点阵，但包含了更多的汉字以及一些特殊符号，适用于更复杂的文本处理需求。与ASC16不同，HZK16可能包含更多的编码方式，如GB2312、GBK等，支持更多的汉字字符集。 字模提取工程源程序则是用于从这些点阵字库文件中读取并解析出汉字点阵数据的程序。这个过程包括了文件格式解析、数据解码、点阵结构构建等多个步骤。开发者需要了解ASC16和HZK16的内部结构，知道如何定位和读取每个汉字的点阵数据。在编程实现时，通常会使用C、C++、Python等语言，通过文件操作函数读取字库文件，然后解析出每个字模的二进制数据，并将其转换成可显示的图形格式。 在实际应用中，点阵字模提取技术广泛应用于嵌入式系统、移动设备、电子书阅读器、打印机驱动等领域。例如，在开发嵌入式系统的UI界面时，需要预先加载特定点阵字库，通过点阵字模提取实现汉字的显示。而在打印机驱动中，也需要将文本转换成点阵字模，以便于打印机按照点阵图案进行墨点控制。 在开发点阵字模提取的源程序时，需要注意以下几个关键点： 1. 文件格式解析：理解ASC16和HZK16字库的文件头信息，确定字模的位置和数量。 2. 数据解码：根据字库文件的编码方式，将二进制数据解码成点阵数组。 3. 点阵结构构建：将点阵数据转换成适合显示的二维数组，可能需要考虑反色、平滑处理等优化。 4. 显示适配：根据目标设备的显示特性，调整点阵字模的大小和颜色。 点阵字模提取涉及到字符编码、文件解析、图形处理等多个方面的知识，对于理解和编写相关程序的开发者来说，需要具备扎实的计算机基础知识和良好的编程能力。通过深入研究和实践，可以更好地理解和利用这种技术，提升产品的显示质量和用户体验。

《Sketch设计系统导出插件详解》 Sketch是一款在UI/UX设计领域广泛使用的矢量图形编辑工具，它以其简洁的界面和强大的功能深受设计师喜爱。在这个数字化设计的时代，设计系统的构建与管理变得越来越重要，它能确保产品的设计一致性、提高团队效率。"sketch-design-system-export"是一个专门针对Sketch设计系统页面的插件，它允许设计师快速、方便地导出设计系统的详细信息，并以JSON格式保存，便于进一步的数据处理和分享。 一、插件概述 "sketch-design-system-export"是一个基于JavaScript编写的Sketch插件，其主要功能是抓取Sketch设计系统页面中的元素信息，包括颜色、文本样式、符号等，然后将这些信息整理成结构化的JSON数据。通过这个插件，设计师可以轻松地将设计系统的信息集成到其他平台，如设计文档、代码库或者自动化工作流程中，从而提升设计协作的效率。 二、核心功能 1. **元素信息提取**：该插件能够识别并提取Sketch设计系统中的颜色、字体、符号等关键元素，提供全面的设计系统元数据。 2. **JSON导出**：将提取到的信息转换为JSON格式，JSON是一种通用的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，方便进行后续的数据处理。 3. **设计系统共享**：JSON文件可以被分享给开发人员或其他设计师，用于实现设计与开发之间的紧密协同，确保设计意图得到准确传递。 三、使用流程 使用"sketch-design-system-export"插件的步骤简单明了： 1. **安装插件**：将下载的压缩包解压，找到sketch-design-system-export-master文件夹，将其拖入Sketch的Plugins目录。 2. **启动插件**：重启Sketch，插件将在Plugins菜单中出现，点击即可启动。 3. **选择页面**：在Sketch中选中包含设计系统信息的页面或画板。 4. **导出JSON**：执行插件命令后，系统会询问你希望保存JSON文件的位置，确认后，插件将自动完成信息提取并生成JSON文件。 四、应用场景 此插件的应用场景非常广泛，包括但不限于： - **设计文档自动生成**：将设计系统数据整合到设计规范文档，确保团队成员对设计规则有清晰了解。 - **代码生成**：结合前端框架，自动生成代码，加速开发过程。 - **版本控制**：通过比较不同版本的JSON文件，跟踪设计系统的变更历史。 - **自动化工作流**：与其他工具集成，如设计系统库或CI/CD流程，实现设计与开发的无缝对接。 总结，"sketch-design-system-export"插件为Sketch用户提供了便捷的设计系统管理和共享方式，它将设计信息转化为可操作的数据，极大地提高了设计团队的协作效率和设计系统的维护性。通过深入理解和熟练运用此插件，设计师们可以在项目中更好地实现设计标准化，推动团队向着高效、一致性的方向发展。

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UART DUT 介绍、验证功能点提取、UVM 验证代码介绍、Debug 过程和联调过程、覆盖率收集等 UART（Universal Asynchronous Receiver-Transmitter）是一种异步全双工串行通信协议，将要传输的数据在串行通信与并行通信之间进行转换。作为把并行输入信号转成串行输出信号的芯片，UART 通常被集成于其他通讯接口的连结上，其工作原理是将数据的二进制位一位一位地进行传输。 DUT（Device Under Test）功能理解：DUT design Spec 如左图所示，DUT 有两种执行方式，一种是对外围设备接收的数据进行串行到并行的转换（RX 方向）；另一种是对传输到外围的数据进行并行到串行的转换（TX 方向）。 DUT 模块理解： 1. APB interface：实现接口信号的解码，用于访问状态，配置寄存器，接收，发送数据到 FIFO。 2. transmit FIFO：8 位宽，16 位深，用于存储从 APB interface 中写入的数据，直到数据被传输逻辑读走，该 FIFO 可以被 disable，使其成为单字节寄存器。 3. receive FIFO：12 位宽，16 位深，用于存储上行端接收的数据以及错误位信息，直到数据被 APB 接口读走，该 FIFO 可以被 disable，使其成为单字节寄存器。 4. transmitter：将传输 FIFO 中的数据实现并行到串行的转换。 5. receiver：将对外围设备数据进行串行到并向的转换，同时还会执行溢出，奇偶校验，frame 错误检测和中断检测，并将其写入到 receive FIFO。 6. 波特率发生器：包含自由运行的计数器，产生内部 x16 时钟和 Baud16 信号。Baud16 是 UART 发射和接收控制提供定时信息。 7. interrupt generation：该控制器在每个外围设备的基础上实现另一级别的屏蔽，这样，全局的中断服务例程可以从系统中断服务器中读取。 UARTLCR_H 寄存器内部宽 29 位，但外部通过 AMBA APB 总线通过三次写入寄存器位置 UARTLCR_H、UARTIBRD 和 UARTFBRD 进行访问。UARTLCR_H 定义了传输参数、字长、缓冲区模式、传输停止位数、奇偶校验模式和中断生成。 波特率配置：波特率除数是由 16 位整数和 6 位小数部分组成的 22 位数字。波特率生成器使用该值来确定位周期。波特率除数 = UARTCLK /（16xBaud Rate）= BRDI + BRDF，其中 BRDI 是整数部分，BRDF 是小数点分隔的小数部分小数 m = integer（BRDF*2^n + 0.5）生成内部时钟启用信号 Baud16，它是一个 UARTCLK 宽脉冲流，平均频率为所需波特率的 16 倍。然后将该信号除以 16，得到传输时钟。 数据传输和接收：对于传输，数据被写入传输 FIFO。如果 UART 已启用，则会导致数据帧开始使用 UARTLCR_H 中指定的参数进行传输。数据继续传输，直到传输 FIFO 中没有数据为止。一旦数据写入传输 FIFO（即 FIFO 非空），BUSY 信号就会变高，并在传输数据时保持高电平。只有当传输 FIFO 为空，并且最后一个字符（包括停止位）已从移位寄存器传输时，BUSY 才被否定。即使 UART 可能不再启用，也可以将 BUSY 断言为 HIGH。 当接收器空闲为 idle 时（UARTRXD 连续 1，处于标记状态）且在数据输入上检测到低电平（已接收到起始位）时，接收计数器（时钟由 Baud16 启用）开始运行，并在正常 UART 模式下在该计数器的第八个周期对数据进行采样。如果 UARTRXD 在 Baud16 的第八个周期上仍然处于低位，则起始位有效，否则会检测到错误的起始位并将其忽略。如果起始位有效，则根据数据字符的编程长度，在 Baud16 的每 16 个周期（即一个位周期之后）对连续数据位进行采样。如果启用了奇偶校验模式，则检查奇偶校验位。如果 UARTRXD 高，则确认有效的停止位，否则会发生帧错误。 UART 读写时序： * UART 读写时序图 * UART 数据帧格式 起始位：发送 1 位逻辑 0（低电平），开始传输数据。 数据位：可以是 5~8 位的数据，先发低位，再发高位，一般常见的就是 8 位（1 个字节），其他的如 7 位的 ASCII 码。 校验位：奇偶校验，将数据位加上校验位，1 的位数为偶数（偶校验），1 的位数为奇数（奇校验）。 停止位：停止位是数据传输结束的标志，可以是 1/2 位的逻辑 1（高电平）。 空闲位：空闲时数据线为高电平状态，代表无数据。 UVM 验证代码介绍： * UVM 验证环境搭建 * UVM 验证用例编写 * UVM 验证结果分析 Debug 过程和联调过程： * Debug 工具选择 * Debug 过程 * 联调过程 覆盖率收集： * 代码覆盖率收集 * 数据覆盖率收集 * FSM 覆盖率收集 通过对 UART DUT 的介绍、验证功能点提取、UVM 验证代码介绍、Debug 过程和联调过程、覆盖率收集等，我们可以更好地了解 UART 模块的工作原理和验证方法，并提高我们对 UART 模块的设计和验证能力。

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在IT领域，截图工具是日常工作中不可或缺的一部分，无论是进行故障排查、分享信息，还是记录屏幕内容，它们都扮演着重要角色。"截图工具集"是一个包含多种截图软件的压缩包，其中提到了"QQScreenShotNT"和"百度截图提取版"两个工具，下面将详细解析这两个工具以及截图工具在Windows操作系统中的应用。 QQScreenShotNT是腾讯QQ推出的一款截图工具，它具有快速、便捷的特点，特别适合需要频繁截图的用户。QQScreenShotNT不仅支持常规的全屏、窗口和自定义区域截图，还提供了一些额外的功能，如添加箭头、文字注释、马赛克等，使得截图更具表达力。此外，它的快捷键设置也相当人性化，用户可以根据自己的习惯设定，提高工作效率。 百度截图提取版是百度公司开发的一款截图工具，同样具备多种截图模式，包括矩形、圆形、自由形状等。其独特之处在于它具有强大的图片识别功能，可以识别并提取截图中的文字，这对于处理文档或网页上的文本非常有用。此外，百度截图工具还提供了云存储服务，用户可以方便地将截图保存到云端，便于跨设备访问和分享。 在Windows操作系统中，内置的"Snipping Tool"（Windows 7及更早版本）和"Snip & Sketch"（Windows 10及更新版本）也是常用的截图工具。Snipping Tool提供了基本的截图功能，包括全屏、窗口和自由形状截图，而Snip & Sketch则在原有基础上增加了延迟截图和画笔编辑功能，使其更加实用。 除了这些，市场上还有许多第三方截图工具，如 Greenshot、ShareX、Lightshot 等，它们各有特色，例如Greenshot提供了一键上传至各种云服务的功能，ShareX支持自定义上传目的地和自动保存截图，Lightshot则有强大的搜索功能，可以直接通过截图查找相似图像。 截图工具的选择取决于个人需求，如果你需要简单的截图功能，Windows自带的工具就能满足；如果你需要更多高级功能，如注释、文字识别、云存储等，那么QQScreenShotNT、百度截图提取版或其他第三方工具会是更好的选择。在日常使用中，熟悉和掌握这些工具的各种功能，能大大提高我们的工作和学习效率。

机器学习数学基础：线性代数+微积分+概率统计+优化算法 机器学习作为现代科技的璀璨明珠，正在逐渐改变我们的生活。而在这背后，数学扮演着至关重要的角色。线性代数、微积分、概率统计和优化算法，这四大数学领域为机器学习提供了坚实的理论基础。 线性代数是机器学习中的基础语言。矩阵和向量作为线性代数中的核心概念，是数据表示和计算的基础。在机器学习中，我们经常需要将数据转化为矩阵形式，通过矩阵运算提取数据的特征。特征提取是机器学习模型训练的关键步骤，而线性代数则为我们提供了高效处理数据的工具。 微积分则是机器学习模型优化的得力助手。在机器学习中，我们通常需要找到一种模型，使得它在给定数据集上的性能达到最优。这就需要我们对模型进行求导，分析模型参数对性能的影响，进而调整参数以优化模型。微积分中的导数概念为我们提供了分析模型性能变化的方法，帮助我们找到最优的模型参数。 概率统计则是机器学习数据处理和模型评估的基石。在机器学习中，数据往往带有噪声和不确定性，而概率统计可以帮助我们评估数据的分布和特征，进而构建更加稳健的模型。同时，概率统计也为我们提供了模型评估的方法，通过计算模型的准确率、召回率 ### 机器学习数学基础详解 #### 一、线性代数基础 **1.1 向量和矩阵** - **1.1.1 标量、向量、矩阵、张量之间的联系** 标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本概念，它们之间存在着紧密的联系。 - **标量（Scalar）**：一个单独的数字，没有方向。 - **向量（Vector）**：一组有序排列的数字，通常用来表示方向和大小。 - **矩阵（Matrix）**：一个二维数组，由行和列组成的数据结构。 - **张量（Tensor）**：一个更高维度的数组，它可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。 **联系**：标量可以视为0维张量；向量是一维张量；矩阵是二维张量；更高维度的数组称为张量。 - **1.1.2 张量与矩阵的区别** - **代数角度**：矩阵是二维张量，而更高维度的张量则包含了更复杂的数据结构。 - **几何角度**：矩阵和向量都是不变的几何量，不随参照系的变化而变化。张量也可以用矩阵形式来表达，但其可以扩展到更高的维度。 - **1.1.3 矩阵和向量相乘结果** 当一个矩阵与一个向量相乘时，可以理解为矩阵的每一行与向量相乘的结果构成新的向量。 - 例如，如果有一个$m \times n$的矩阵$A$与一个$n \times 1$的向量$x$相乘，结果将是一个$m \times 1$的向量$y$，其中每个元素$y_i = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}x_j$。 - **1.1.4 向量和矩阵的范数归纳** 向量的范数是衡量向量大小的一种标准。 - **向量的1范数**：向量各分量的绝对值之和。 - 对于向量$\vec{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)$，其1范数定义为$||\vec{x}||_1 = |x_1| + |x_2| + ... + |x_n|$。 - **向量的2范数**：也称为欧几里得范数，是各分量平方和的开方。 - $||\vec{x}||_2 = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + ... + x_n^2}$。 - **向量的无穷范数**：向量各分量的最大绝对值。 - $||\vec{x}||_\infty = \max(|x_1|, |x_2|, ..., |x_n|)$。 **1.2 导数和偏导数** - **1.2.1 导数偏导计算** 导数用于描述函数在某一点处的变化率，而偏导数则是多元函数关于其中一个自变量的变化率。 - **1.2.2 导数和偏导数有什么区别？** - **导数**：对于单一自变量的函数$f(x)$，导数$f'(x)$描述了该函数在$x$点处的切线斜率。 - **偏导数**：对于多变量函数$f(x_1, x_2, ..., x_n)$，偏导数$\frac{\partial f}{\partial x_i}$描述了当保持其他变量不变时，$f$关于$x_i$的变化率。 **1.3 特征值和特征向量** - **1.3.1 特征值分解与特征向量** 特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于理解和简化矩阵。 - **特征值**：如果存在非零向量$\vec{v}$使得$A\vec{v} = \lambda\vec{v}$，那么$\lambda$就是矩阵$A$的一个特征值。 - **特征向量**：满足上述等式的非零向量$\vec{v}$。 - **1.3.2 奇异值与特征值的关系** - **奇异值**：对于任何矩阵$A$，其奇异值是$A^\top A$（或$AA^\top$）的特征值的平方根。 - **关系**：奇异值和特征值在特定情况下相同，尤其是在正交矩阵和对称矩阵中。 #### 二、微积分基础 - **1.2 导数和偏导数**（已在上文提到） - **1.3 特征值和特征向量**（已在上文提到） #### 三、概率统计基础 **1.4 概率分布与随机变量** - **1.4.1 机器学习为什么要使用概率** 在机器学习中，概率用于描述数据的不确定性，并提供了一种量化方式来预测未来事件的可能性。 - **1.4.2 变量与随机变量有什么区别** - **变量**：可以取多种不同值的量。 - **随机变量**：变量的一种特殊类型，其值是根据某个概率分布随机确定的。 - **1.4.3 随机变量与概率分布的联系** - 随机变量的每个可能值都对应一个概率，这些概率构成了随机变量的概率分布。 - **1.4.4 离散型随机变量和概率质量函数** - **离散型随机变量**：只能取有限个或可数无限个值的随机变量。 - **概率质量函数**：描述离散型随机变量各个值的概率。 - **1.4.5 连续型随机变量和概率密度函数** - **连续型随机变量**：可以取区间内的任意值的随机变量。 - **概率密度函数**：描述连续型随机变量在某一区间的概率密度。 - **1.4.6 举例理解条件概率** - 条件概率$P(A|B)$表示在事件$B$已经发生的条件下，事件$A$发生的概率。 - 例如，假设在一个班级中，$P(\text{女生}) = 0.5$，$P(\text{女生|戴眼镜}) = 0.6$，意味着在戴眼镜的学生中，60%是女生。 - **1.4.7 联合概率与边缘概率联系区别** - **联合概率**：两个事件同时发生的概率。 - **边缘概率**：单个事件发生的概率。 - **联系**：联合概率可以通过边缘概率和条件概率计算得出。 - **1.4.8 条件概率的链式法则** - 条件概率的链式法则描述了如何通过一系列条件概率来计算联合概率。 - 例如，$P(A,B,C) = P(C|A,B)P(B|A)P(A)$。 - **1.4.9 独立性和条件独立性** - **独立性**：两个事件$A$和$B$独立，如果$P(A|B) = P(A)$且$P(B|A) = P(B)$。 - **条件独立性**：事件$A$和$B$在已知事件$C$的情况下条件独立，如果$P(A|B,C) = P(A|C)$。 **1.5 常见概率分布** - **1.5.1 Bernoulli分布** - 描述只有两种可能结果的随机试验（如成功或失败）的概率分布。 - 参数$p$表示成功的概率，失败的概率为$1-p$。 - **1.5.2 高斯分布** - 又称正态分布，是一种非常常见的连续概率分布。 - 参数$\mu$代表均值，$\sigma^2$代表方差。 - **1.5.3 何时采用正态分布** - 正态分布广泛应用于自然和社会科学领域，特别是在中心极限定理的支持下，很多随机变量可以近似为正态分布。 - **1.5.4 指数分布** - 描述事件发生的时间间隔的分布。 - 参数$\lambda$表示事件发生的平均频率。 - **1.5.5 Laplace 分布** - 也是一种连续概率分布，具有比高斯分布更重的尾部。 - 参数$\mu$代表均值，$b$代表尺度参数。 - **1.5.6 Dirac分布和经验分布** - **Dirac分布**：一个概率质量集中在单个点的分布。 - **经验分布**：基于观测数据的分布，反映了数据的真实概率分布情况。 **1.6 期望、方差、协方差、相关系数** - **1.6.1 期望** - 期望是对随机变量取值的加权平均。 - 对于离散型随机变量，期望定义为$E[X] = \sum x_i p(x_i)$。 - **1.6.2 方差** - 方差衡量随机变量与其期望值之间的偏差程度。 - 定义为$Var(X) = E[(X-E[X])^2]$。 - **1.6.3 协方差** - 协方差描述两个随机变量之间的线性相关性。 - 定义为$Cov(X,Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]$。 - **1.6.4 相关系数** - 相关系数是标准化后的协方差，用于衡量两个变量的相关强度。 - 定义为$\rho_{XY} = \frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$，其中$\sigma_X$和$\sigma_Y$分别是$X$和$Y$的标准差。 通过以上详细的介绍，我们可以看到，线性代数、微积分、概率统计和优化算法在机器学习中的应用极为广泛，它们为机器学习提供了坚实的数学基础。掌握这些基础知识对于深入理解机器学习算法至关重要。

支付宝或者微信支付导出的收款二维码，除了二维码部分，还有很大一块背景图案，例如下面就是微信支付的收款二维码： 有时候我们仅仅只想要图片中间的方形二维码部分，为了提取出中间部分，我们可以使用图片处理软件，但图片处理软件不利于批处理，且学习也需要一定成本。本文将教你使用 Python 的图像处理库 pillow，轻松批量提取图片中间的方形二维码部分。 提取思路 以微信支付收款码图片为例： 分析图片我们可以看到，二维码位于白色背景中，而白色背景又位于绿色背景上。我们以图片左上角为坐标原点，横向为 x 轴（向右为正方向），纵向为 y 轴（向下为正方向）。我们的目标是需要确定白色背景部分 4 个角的坐