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TXTkiller文本
分割工具
(TXT杀手).zip
TXT杀手,支持按行数、大小、字数、章节来对TXT文件进行分割,使用完全免费。亲测好用,大家快来下载吧
2021-12-05 13:45:25
175KB
文本分割
1
万能视频
分割工具
快速分割RM、RMVB、ASF、WMV、AVI、MPG、MPEG、MPEG2、MPEG4、VCD、DVD、3GP、MP4、MKV、FLV 等格式视频文件。支持分段切割、自定义时间切割、支持批量处理、内置播放器用于切割位置定位、完全免费。
2021-11-24 15:08:31
6.06MB
分割工具
1
windows 文件
分割工具
对于很大的日志,记事本都打不开的时候,就需要有
分割工具
将他们分割成一小份一小份的,让记事本或者其他工具可以打开
2021-11-16 15:09:34
147KB
分割
1
PngSplit子图
分割工具
v5.8.1中文免费绿色版
图像
分割工具
可将一张png合图中的所有子图,一一提取出来,分别生成单独的png图像。是TexturePacker的逆向转换工具。可根据合图中的透明区域自行识别子图所在区域,自行分割。需要的朋友们可以下载试试吧! 功能1:可将任意png合图中的所有子图,智能识别,逐一提取出来,分别生成单独的png图像。拖入图像->导出子图。 功能2:可从png图像中导出其对应的蒙板图像。将一张占用内存较大的png
2021-11-16 12:01:26
115KB
图形图像
1
改变图像的对比度matlab代码-PHANTAST-MATLAB:相差显微镜
分割工具
箱(PHANTAST)的MATLAB实现的存储库
改变图像的静态matlab代码寻找维护者! 大家好 :waving_hand: 不幸的是,我有一段时间没有时间照顾这个存储库了。 但是,根据引文和对存储库的访问量,我发现仍然对PHANTAST感兴趣。 如果您想成为维护者,请在Github上创建问题,或给我发电子邮件:hello [AT] nicjac [DOT]开发人员。 我希望您觉得这段代码有用。 谢谢! 适用于MATLAB的PHANTAST 相差显微镜
分割工具
箱(PHANTAST)是用于处理相差显微镜(PCM)图像的开源算法和工具的集合。 它是在和共同开发的。 为了实现与平台无关的最终目标,PHANTAST当前可作为独立的GUI,MATLAB代码和FIJI插件使用。 重要信息:您当前正在浏览PHANTAST for MATLAB存储库,该存储库还托管一个独立的GUI应用程序。 如果您对PHANTAST for FIJI / ImageJ插件(提供类似功能)感兴趣,请浏览。 PHANTAST首先在基于相衬显微镜图像的无创监测贴壁细胞培养物中的增殖,细胞死亡,生长停滞和形态学变化的方法中进行了描述。 显微镜用户/研究人员:使用我们的图形用户界面工具,无需任何
2021-11-14 15:48:21
8MB
系统开源
1
OPENSTREETMAP-PBF数据
分割工具
.rar
在使用和转换OPENSTREETMAP时,下载的PBF数据一般是非常大的。例如现在下载和使用的中国区域PBF数据一般是asia-latest.osm.pbf(9GB)或china-latest.osm.pbf(510M),而且PBF数据本身就是压缩数据,其包含的信息量是非常大的。如果我们不加处理或分割,其处理时间会是非常长的。因此在使用前我们有必要根据自己的使用需求将数据分割剪裁为我们关心范围内的数据。下面我们来介绍如何使用工具将大范围的PBF数据转换为小范围的PBF数据。
2021-11-05 09:33:06
452KB
openstreetmap
pbf
1
文件
分割工具
hjsplit
一款非常好用的文件
分割工具
,查看日志等大型文本文件必备工具
2021-10-01 22:23:43
168KB
hjsplit
文件分割
1
SpriteSplit
Java编写的用于打包的合图分割的工具,不需要分割表文件
2021-09-23 16:09:00
39KB
合图分割
SpriteSplit
图片裁剪
图片分割工具
1
Catalina.out日志
分割工具
liunx版本 tomcat log目录下catalina.out文件切割工具,防止长时间运行导致catalina.out文件过大占用过多内存,里面有 切割工具和使用说明文档。
2021-09-15 11:39:24
290KB
catalina.out
1
2D/3D 图像
分割工具
箱:使用基于水平集的活动轮廓/表面和 AOS 方案的 2D/3D 图像分割-matlab开发
工具箱的特点: (1) 工具箱包括经典的水平集方法,例如测地线活动轮廓(GAC)、Chan-Vese 模型和结合边界和区域项的混合模型。 (2) 所有方法均采用半隐式求解器 AOS 实现,即使在非常大的时间步长下也能保证数值方法的稳定性,从而提高基于水平集的分割效率。 (3)所有方法都可以应用于2D和3D数据。
2021-09-09 21:21:34
3.23MB
matlab
1
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