SOG（Splat-Optimized Gaussian）是PlayCanvas推出的一种革命性的3D高斯泼溅压缩格式，能将原始1GB的ply模型压缩至42MB，减少95%文件大小并实现秒级加载。PlayCanvas提供了SplatTransform工具用于转换ply模型为SOG格式，并开源了相关规范与工具。文章详细介绍了如何在Cesium中适配SOG格式，建议使用较新版本的Cesium（如1.134）以避免WebGL数据格式问题。SOG格式解决了官方Gaussian Splatting的转换程序缺失和高斯球排序效率低的问题，但暂不支持LOD（细节层次）。移植后的测试显示SOG渲染更快、排序效率更高，且提供了官方转换工具。未来PlayCanvas可能正式支持LOD，届时将进一步跟进。 Cesium是一个开源的Web虚拟地球和地图平台，广泛应用于地理信息系统（GIS）、在线地图制作、3D地球仪展示等众多领域。它支持多种数据源和格式，包括常见的影像、地形、3D模型等。随着技术的发展和应用需求的增长，对于3D模型的处理和显示效率提出了更高的要求。为了满足这样的需求，PlayCanvas推出了SOG格式，即Splat-Optimized Gaussian格式，这是一种专门针对3D模型的高斯泼溅压缩技术。通过这种技术，原始的大尺寸ply模型文件可以被压缩至极小的文件大小，比如将1GB的ply模型压缩至42MB，这样不仅大幅减轻了存储和传输的压力，还大幅度提升了加载效率，实现了秒级的快速加载。 为了在Cesium中使用SOG格式，PlayCanvas特别提供了SplatTransform工具，它能够把ply格式的模型转换为SOG格式。这个过程不仅压缩了数据，而且提高了渲染速度和排序效率。转换后的模型在Cesium中的表现非常优秀，由于SOG格式的高效率特性，即使在没有LOD（细节层次）支持的情况下，也能达到快速渲染和高效处理的效果。 值得注意的是，Cesium版本的选择对于SOG格式的支持也非常重要。文章建议最好使用较新版本的Cesium（比如1.134版本），这样可以避免在WebGL数据处理方面可能出现的问题。SOG格式的推出在一定程度上解决了官方Gaussian Splatting转换程序的缺失问题，并且大大提升了高斯球排序的效率。虽然目前SOG格式还不支持LOD功能，但PlayCanvas已经表明将来可能会正式支持LOD技术，届时将提供更完善的SOG格式支持。 PlayCanvas提供的不仅仅是SplatTransform转换工具，还包括了相关的规范和工具，这些开源资源极大地促进了3D图形社区的发展。开发者们可以通过这些工具和规范，更容易地将SOG格式集成到自己的应用中，享受到高性能和快速开发的优势。 SOG格式的推出和适配于Cesium，标志着3D模型处理领域的一大进步。通过PlayCanvas提供的工具和规范，开发者们可以在保持模型质量的同时，大幅提高加载效率，这对于需要处理大量3D数据的Web应用而言，具有非常实际的应用价值。同时，这也体现了开源社区在技术创新和资源共享方面的积极作用，有助于推动整个行业的技术进步和应用创新。

本文介绍了在Cursor编辑器中快速格式化代码的快捷键：Windows/Linux系统下使用Shift + Alt + F，macOS系统下使用Shift + Option + F。使用此快捷键可以快速对当前打开的代码文件进行自动格式化，但前提是编辑器已配置好相应语言的格式化工具或插件。这一功能能帮助开发者提高代码整洁度和编写效率。 在当今快节奏的软件开发过程中，代码的整洁性和可读性变得越来越重要。为了提高编码效率，许多编辑器和IDE（集成开发环境）都引入了代码格式化的功能，让开发者可以快速地将代码整理为统一的风格。Cursor编辑器就是这样一款工具，它通过特定的快捷键组合提供了快速格式化代码的能力。 在Windows和Linux操作系统上，开发人员可以通过简单地按下Shift键、Alt键和F键的组合来激活代码格式化的功能。而在macOS系统上，则需使用Shift键、Option键和F键的组合。需要注意的是，这种快速格式化功能的前提是Cursor编辑器必须已经配置了对应编程语言的格式化工具或插件。这意味着，开发者在使用这一功能之前，需要确保其编辑器环境已经安装了支持自动格式化的插件，如Prettier、ESLint等。 通过这种方式格式化的代码，不仅美观一致，还能够减少格式不一致引起的bug，从而提高代码的质量和团队协作的效率。因为，格式化的代码更容易被其他开发者阅读和维护，同时也能让版本控制系统更有效地追踪代码的变更。例如，在Git这样的版本控制系统中，格式化前后的差异往往只是风格上的微小变动，而在格式化后，这些不必要的变更就不再出现在差异比较中，使得重要的功能变更和bug修复变得更加突出。 此外，代码格式化工具通常还提供了诸如自动缩进、空格和换行等格式化的优化选项，使得代码在视觉上更整洁，逻辑上更清晰。而对于编写工具链和自动化脚本的开发者而言，能够通过快捷键迅速格式化代码，也意味着能够更加快速地迭代和测试他们的代码，加快开发周期。 Cursor编辑器中的代码格式化快捷键功能是一个非常实用的工具，它通过一个简单的快捷键操作，便可以大幅提升编码的效率和代码的整体质量。这一功能体现了现代软件开发工具对开发者的支持和关怀，帮助他们在不断推进项目的同时，保持代码的整洁和高效。

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 * **Python 是一种解释型语言：** 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 * **Python 是交互式语言：** 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 * **Python 是面向对象语言:** 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

多变量紧格式动态线性化泛模型仅适用于常值干扰和慢变化干扰情形。其结构自适应功能只对系统的输出阶数和输入阶数有效,对系统的时滞无效,同时其伪梯度矩阵参数不唯一,要求控制输入的变化量不能为零。为此,提出一种适用于快变化干扰和随机干扰的多变量紧格式动态线性化泛模型,采用多变量解耦增量型滤波PID控制,基于可克服算法病态的非线性递推最小二乘算法对PID控制参数寻优,给出多变量系统的在线修正参数的变时滞无模型滤波PID控制算法。结果表明,算法具有在线修正参数性能和无模型自适应控制功能,以及优良的控制品质。

DVR（Digital Video Recorder）是一种数字视频录像技术，主要用于记录并存储来自监控摄像头的视频数据。在本场景中，我们讨论的是一个名为"DVR播放器"的软件，它专为播放DVR格式的监控视频而设计。这个软件的版本是V7.4，并且已经汉化为简体中文，方便中国用户使用。它是一个绿色版软件，意味着无需安装即可运行，且不含有任何第三方插件或广告，减少了潜在的系统安全风险。 DVR播放器的核心功能在于其兼容性，它能够处理多种DVR格式，这些格式通常是由不同厂商的监控系统生成的，例如H.264、MPEG-4、MJPEG等编码标准。这使得用户可以轻松查看不同来源的监控录像，而不必担心格式不匹配的问题。 对于监控录像的播放，DVR播放器通常具备以下特性： 1. **视频回放**：支持播放录制的视频文件，包括快进、快退、暂停和逐帧播放等操作。 2. **时间轴导航**：提供时间轴界面，用户可以通过拖动滑块来定位到特定的录像时间点。 3. **画面缩放**：支持放大或缩小视频画面，便于查看细节。 4. **多通道播放**：如果原始录像包含多个摄像头的视角，播放器可能支持同时显示多个通道的视频，以便对比分析。 5. **录像检索**：允许用户根据日期、时间或其他元数据进行录像检索，快速找到所需片段。 6. **截图功能**：可以截取视频画面为图片，用于证据保存或报告制作。 7. **音视频同步**：确保音频与视频同步播放，提供准确的视听体验。 在实际应用中，DVR播放器的使用可能涉及到以下步骤： 1. **下载与解压**：从可靠的来源获取DVR播放器的压缩包，然后解压缩到本地文件夹。 2. **启动播放器**：双击主程序文件，启动DVR播放器。 3. **导入录像**：将DVR格式的监控录像文件添加到播放器中，通常可以通过"打开"菜单或拖放操作实现。 4. **设置播放参数**：根据需要调整播放速度、音量、画质等参数。 5. **播放与查看**：点击播放按钮开始观看录像，使用控制工具进行操作。 在压缩包内的文件"1_03102002"可能是某一天的录像文件，具体含义可能是指2002年3月10日的第一份录像。不过，由于没有实际文件内容，无法进一步分析其确切性质。 DVR播放器是监控系统中不可或缺的工具，它帮助用户便捷地管理和查看DVR格式的视频录像，对于安全监控、事件分析以及取证工作具有重要意义。选择一款兼容性强、功能全面且易于使用的DVR播放器，能极大地提高工作效率。

水体分割数据集是专门用于机器学习和深度学习中图像分割任务的集合，它包含了2696张水体图片及其对应的标注信息。这些数据集以labelme格式呈现，其中包括了jpg格式的图片文件和与其对应的json标注文件。由于是单类别的分割，这个数据集主要标注的是水体部分，对于进行水体检测和识别的研究有重要作用。 图片和标注文件的数量是相同的，均为2696张，这意味着每张图片都有一个专门的json文件进行详细标注。数据集中包含的类别数为1，即仅对水体进行了标注，标注的类别名称为["water"]。这表示此数据集专注于水体分割，有助于模型训练集中识别水体。 在每个类别中，标注的水体部分采取的标注方式是画多边形框（polygon），以确保能够精确地勾画出水体的边缘。为了使用这些数据，标注工具labelme的版本为5.5.0。需要注意的是，在进行标注时，总共有4284个标注框被用于标注图片中的水体部分。这样的操作有利于提高模型对于水体识别的精确度。 使用数据集时，可以使用labelme软件打开并编辑数据集中的图片和标注信息。如果需要将json数据集转换为其他格式以适用于不同的任务或工具，比如mask、yolo或coco格式，用户需要自行进行转换。这种转换是必须的，因为不同的格式支持不同的数据集应用场景，例如语义分割或实例分割。 此外，文件中特别说明了该数据集并不对使用它训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。它仅仅提供准确且合理标注的图片，帮助用户在进行水体分割任务时有一个可靠的数据支持。这对于研究人员和开发者来说是一个重要的提示，意味着他们需要根据自己的任务目标，结合其他数据源或者验证方法来确保训练模型的鲁棒性和准确性。 文件中还提到了如何进行图片预览以及标注例子的展示，这为用户理解和使用数据集提供了便利。通过预览和标注例子，用户可以快速了解数据集的质量和标注方法，从而更有效地进行后续的数据处理和模型训练工作。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在图像处理领域，色彩空间转换是一项基础且关键的任务，涉及多种常见颜色格式之间的相互转换，如GRAY8、YUV420P、YUV422P、YUV444P、YUYV422和RGB24。以下是这些格式的详细介绍以及它们之间的转换方法。 GRAY8（灰度图像） GRAY8是一种仅包含亮度信息的图像格式，没有色度信息。每个像素由一个8位灰度值表示，范围为0到255，其中0代表黑色，255代表白色。 YUV（色度空间） YUV是一种将图像分解为亮度（Y）和两个色差分量（U和V）的颜色模型，有多种子格式： YUV420P：也称为I420或YV12，是最常见的YUV格式。它采用4:2:0采样率，即每4个Y像素对应1个U和1个V分量，这种采样方式减少了存储和带宽需求。 YUV422P：采用4:2:2采样率，每行中的每个Y像素对应1个U和1个V分量，但隔行采样。 YUV444P：每个Y像素都有对应的U和V分量，没有采样率降低，提供完整的色彩信息。 YUYV422（YUV交错格式） 这种格式也称为YCbCr 4:2:2，每个像素由4个字节组成，顺序为Y、Cb、Y、Cr。与YUV422P类似，但数据是交错存放的。 RGB24（红绿蓝三原色格式） RGB24是一种典型的彩色图像格式，每个像素由三个8位的红、绿、蓝分量组成，总共24位。 色彩空间转换通常借助图像处理库或工具完成，例如OpenCV、ImageMagick或FFmpeg。FFmpeg是一个强大的多媒体处理框架，其swscale库专门用于色彩空间转换。例如，“simplest_ffmpeg_swscale_1.1.1”可能是一个示例代码或工具，用于演示如何利用FFmpeg进行颜色空间转换。 转换过程包括读取源图像、解析其格式，然后应用适当的算法将像素从一

【UFO简版工具详解：助力用友凭证格式定制】 在会计信息化领域，用友软件是广泛应用的企业财务管理系统之一，其凭证管理功能是核心模块，用于记录企业的经济业务。然而，不同企业对于凭证的格式需求可能有所不同，为满足个性化的需求，用友提供了UFO简版工具，使得用户能够根据自身业务特点对凭证格式进行调整和定制。 我们需要理解什么是“凭证”。凭证是企业在经济活动中，记录交易或事项的书面证明，是会计核算的基础。在用友系统中，凭证包括了科目、金额、摘要、借贷方向等关键信息，格式的规范性和清晰度直接影响到会计工作的效率和准确性。 UFO简版工具，全称为“用友通用报表简版”，它并非专门用于凭证修改的工具，但通过其强大的报表设计功能，可以扩展应用到凭证格式的定制。该工具主要包含以下几方面的功能： 1. **字段自定义**：用户可以根据实际需要添加、删除或调整凭证显示的字段，例如增加部门、项目、成本中心等辅助核算信息。 2. **样式设置**：可以更改字体、字号、颜色，以及行间距和列宽，使得凭证更符合阅读习惯，提高工作效率。 3. **公式编辑**：通过内置的公式编辑器，用户可以定义计算规则，如自动计算余额、累计发生额等，减少人工计算错误。 4. **模板管理**：创建多种凭证模板，适应不同类型的业务需求，一键切换，方便快捷。 5. **数据导入导出**：与用友账务系统无缝对接，可以方便地导入和导出凭证数据，确保数据的完整性和一致性。 6. **打印设置**：优化凭证的打印布局，支持多联打印，满足档案管理的要求。 使用UFO简版工具进行凭证格式修改时，需注意以下几点： - **权限管理**：修改凭证格式通常需要系统管理员权限，操作前确保有相应的权限分配。 - **版本兼容性**：UFO简版工具需与所使用的用友软件版本匹配，否则可能无法正常运行或导出数据。 - **数据安全**：在进行格式修改时，务必备份原有凭证数据，以防意外导致数据丢失。 UFO简版工具为用友用户提供了一个灵活、强大的凭证格式定制平台，通过深入理解和熟练运用，可以极大地提升会计工作的效率和质量，实现企业的个性化财务管理需求。

1.原始数据集为已经公开的DroneRFa，博主进行部分挑选和处理并生成了时频图，进行标注 2.四种信号的遥控和图传，每种信号还标注了WIFI和Bluetooth DJI_MATRICE_600_Pro DJI_Mavic_3 DJI_Mavic_Pro DJI_Mini_2 无人机技术近年来得到快速发展，其在多个行业中的应用愈发广泛，其中无人机信号处理与识别成为技术发展的重要一环。在众多信号处理技术中，YOLO格式因其高效的检测速度和高准确率而备受青睐。本数据集针对无人机信号进行深入研究，选取了四种无人机型号的信号数据集，并将其转化为YOLO格式进行标注。 数据集的来源是DroneRFa，这是一个已经公开的无人机遥控信号数据集。该数据集包含了丰富的无人机遥控和图传信号，涵盖了多种无人机品牌和型号。为了满足研究和开发的需要，博主对DroneRFa进行了精选，并对选出的部分数据进行了进一步的处理。处理步骤包括生成时频图，这种图像能够有效展示信号的时域和频域特性，为信号的分析和识别提供了重要依据。 数据集中的四种信号分别来自DJI公司生产的不同型号的无人机，包括MATRICE 600 Pro、Mavic 3、Mavic Pro和Mini 2。这些无人机在消费级和专业级市场中都占有重要地位，其遥控信号和图传信号的特征具有较高的代表性。在本数据集中，不仅对这些无人机的信号进行了详细的标注，还特别标注了WIFI和Bluetooth信号。这种信号区分具有重要意义，因为WIFI和Bluetooth在无人机信号传输中也扮演着重要角色。 数据集的组织形式为YOLO格式，这是一种广泛应用于实时对象检测的深度学习模型的标注格式。YOLO模型将图像分割成一个个网格，并预测每个网格中的对象及其边界框。YOLO格式的数据集通过标注每个对象的类别以及它们在图像中的位置（x, y, width, height坐标），为模型提供了训练所需的数据。这种格式由于其简洁性和高效性，在训练实时系统，如无人机信号检测等方面表现出色。 在处理和标注无人机信号数据集时，研究者需要具备专业的知识背景，包括信号处理、图像处理、机器学习等领域。此外，还需要对无人机的工作原理、不同型号无人机的遥控与图传机制有所了解。这些知识保证了数据集的高质量和高可用性。 总结而言，这四种无人机信号数据集为研究和开发提供了宝贵的基础数据，为无人机的信号识别、监控以及安全等方面的改进提供了支持。数据集的时频图标注和YOLO格式转换，使得数据集不仅可用于图像识别任务，还能够用于频谱分析、无线通信等领域的研究，对于无人机技术的发展具有深远的影响。

UnityiTextSharp 一个使用iTextSharp从图片文件夹创建pdf或从指定格式的文本文件绘制心电图的示例项目，支持Android、iOS、UnityEditor、PC、Mac 自述文件