点击按钮弹出文件选择框选择需要导入的.lh文件（仅支持最多两层嵌套的粒子） 可切换粒子播放停止状态 切换lh文件不需要重新运行 使用键盘和鼠标切换视角 3D场景与网页混合使用 仅在LayaIDE上测试通过

在当前人工智能领域中，图像识别技术作为深度学习的重要分支，已被广泛应用于各种场景中。尤其是在游戏、安防监控、自动驾驶等领域，图像识别的准确性与效率直接影响到整个系统的性能。而Yolo（You Only Look Once）作为其中的一种高效目标检测算法，因其速度快、准确率高等特点，成为了许多开发者和研究者训练模型的首选。 本次提供的数据集名为“穿越火线角色标注数据集”，总共有1500张标注好的图片。"穿越火线"作为一款广受欢迎的在线射击游戏，其角色丰富，场景多样，为图像识别提供了极佳的素材。这些图片被专门标注用于训练Yolo算法模型，以提高其在复杂背景下的目标检测能力。 数据集导出为两种格式：voc格式与txt格式。VOC（Visual Object Classes）格式是一种广泛使用的标注格式，它不仅可以保存图片信息，还包括了图片中每个目标的边界框信息和类别信息。这种格式的文件能够被多种图像处理工具和深度学习框架所支持，非常适合于数据预处理和模型训练。而txt格式则是一种纯文本格式，记录了与voc格式相同的信息，但更易于编辑和处理，适用于需要对标注数据进行快速查看或简单修改的场景。 文件名称列表中的README文件，通常包含数据集的介绍、使用说明、格式定义以及版权信息等重要信息，对于使用者而言，它是理解数据集结构与内容的起点。data.yaml文件则可能包含了数据集的配置信息，如类别列表、图片文件路径等，便于在训练模型时读取和使用。而train文件夹，则是存放所有训练图片及其标注信息的地方，保证了数据集的清晰组织，方便快速访问和处理。 整个数据集不仅为图像识别研究提供了丰富的素材，同时也为那些希望使用Yolo算法进行角色检测训练的开发者和研究者提供了极大的便利。通过对这些数据的深入学习和反复训练，开发者能够不断优化模型的准确度，进而应用于实际的图像识别项目中。 无论是在游戏场景下对角色进行准确识别，还是在复杂的现实世界中进行目标检测，该数据集都具有极高的实用价值和研究价值。它不仅能够帮助开发者和研究者探索更多可能的应用场景，同时也推动了人工智能领域尤其是图像识别技术的进一步发展。

用ollama进行deepseek-XXX.gguf模型的导出和导入,当然其他的模型同样支持只要是,gguf都可以 大家肯定有过下载的模型想不第二次下载，或者想从其他地方下载的模型导入的想法，尤其是deepseek的模型拉取时间过长，浪费时间。 ollama工具是用于gguf格式模型的导出和导入的有效途径。gguf是一种通用模型文件格式，它使得不同模型的保存和迁移变得更加方便。使用ollama，用户可以轻松地管理模型文件，例如将模型从一个位置导出到另一个位置，或者导入预先下载好的模型，避免重复下载，提高工作效率。 当需要导入一个gguf模型时，用户首先需要将模型文件放置在指定的目录下。接着，在同一目录下创建一个model.txt文件，文件内需指定模型文件的具体路径。使用ollama命令行工具执行导入操作后，即可通过运行指定的名称来激活模型，进行后续的操作或应用。 模型的导出过程同样简便。通过使用ollama提供的命令，用户可以查看当前所有可用模型及其路径，然后通过命令行工具导出特定模型到用户指定的路径。例如，使用ollama list查看当前所有模型，用ollama show --modelfile命令查看具体模型路径，然后使用如powershell的命令将模型文件复制到新的位置。 值得注意的是，ollama工具不仅支持deepseek这类模型，而且能够用于任何gguf格式的模型。这意味着，无论模型来源何处，只要它符合gguf格式标准，都可以通过ollama进行有效的导入和导出操作。 此外，由于deepseek模型文件通常较大，拉取过程可能会非常耗时，使用ollama可以有效节省时间和网络资源。用户可以先在有良好网络环境的地点下载模型，然后利用ollama将其导出到本地，之后在需要的环境中，通过导入操作快速使用模型，无需重新下载。 ollama通过支持gguf格式的模型导出和导入，极大地简化了深度学习模型文件的管理，降低了模型迁移的难度，使得用户可以更高效地利用已有的模型资源。对于那些需要频繁处理模型文件的研究者或开发者来说，ollama提供了一个非常实用的解决方案。

yapi二次开发环境：win10系统 node版本：12.12.0 yapi版本：1.9.2 支持升级最新版本 ykit版本：最新0.8 开发环境部署命令：前端（npm run dev-client 建议用git Bash命令窗口打开）后台（npm run dev-server） 生产环境部署：node server/app.js ------------------------------------------------ 1、yapi导出word自定义模版 2、支持选择某个接口导出docx文档 3、支持自定义模版 ------------------------------------------------

剪映SRT字幕一键导出工具是一款专为剪映用户设计的实用辅助软件，它极大地简化了视频编辑过程中字幕处理的复杂性。在视频制作中，字幕的添加和编辑是不可或缺的一环，尤其是在教育、娱乐和新闻类内容中，清晰准确的字幕能帮助观众更好地理解视频内容。SRT（SubRip Text）是一种常见的字幕文件格式，它包含了时间轴和文本信息，方便在不同播放器和平台上使用。 这款工具的主要功能包括： 1. **一键导出SRT字幕**：用户在剪映中完成字幕编辑后，通过该工具可以直接导出为SRT格式，无需手动复制粘贴或者逐行调整时间轴，大大提升了工作效率。 2. **文本格式转换**：除了SRT格式，该工具还支持导出为其他文本格式，如TXT或ASS，这在需要将字幕应用于不同软件或平台时非常有用。 3. **简繁体转换**：对于需要在两岸三地或更广泛地区传播的视频内容，简体与繁体字幕的转换功能显得尤为重要。该工具能够自动进行简体到繁体或繁体到简体的转换，确保字幕适应不同的语言环境。 4. **易用性**：工具界面简洁明了，操作流程直观，无论是专业剪辑师还是初级用户都能快速上手。 5. **兼容性**：剪映SRT字幕一键导出工具与剪映软件无缝对接，确保字幕数据的准确无误，同时，由于其通用的文件格式支持，使得与其他视频编辑软件的兼容性也得到了保障。 在实际应用中，用户只需运行压缩包内的"剪映字幕导出.exe"程序，按照提示操作即可完成字幕的导出工作。"更多资源.url"链接可能是开发者提供的额外教程、更新信息或其他相关资源的快捷方式，方便用户获取更多帮助和支持。 总结来说，剪映SRT字幕一键导出工具是一款高效便捷的字幕处理工具，它简化了视频编辑过程中的字幕工作，提高了字幕的导出效率和准确性，同时具备文本格式转换和简繁体互换的功能，为剪辑工作者带来了极大的便利。对于那些频繁处理字幕的用户来说，这款工具无疑是一款不可或缺的利器。

文本替换和导出脚本 适用于Adobe Illustrator（在2021年测试）。 如何使用 在Illustrator中打开要批量导出的模板 想要替换文字的地方都使用“名称” 下载“ Replacer.js”脚本 打开Illustrator，文件->脚本->其他脚本... 将打开一个对话框。 打开您在步骤4中下载的脚本。 指示AI文件。 将打开另一个对话框。 指明应使用的CSV文件（它将第一列作为名称） 最后，将打开最后一个对话框。 指示应将其保存在的文件夹。 完毕！ 最适合 证明书 婚礼卡 邀请函 白标图形 去做 使此脚本通用，以便可以用CSV中的{{curly braces}}替换文本。 制作更好的 笔记 请随意使用此脚本，如果进行了任何改进，请不要忘记发送Pull请求。

《nudtpaper：从code.google.compnudtpaper自动导出》 本文将深入探讨一个专门为NUDT（国防科技大学）硕士和博士研究生设计的LaTeX模板——nudtpaper。这个模板旨在简化论文写作过程，提高论文格式的标准化和一致性。通过在code.google.compnudtpaper获取此模板，学生可以轻松地开始他们的学术论文创作。 我们需要理解LaTeX，这是一种基于TeX的文字处理系统，特别适合于数学、物理和计算机科学等领域的技术文档编写。LaTeX以其强大的排版能力和对复杂公式的处理能力而闻名，同时它还支持自动化引用管理和目录生成，使得论文结构清晰，格式规范。 nudtpaper模板则是LaTeX系统的一个定制版本，针对NUDT的论文格式要求进行了优化。它包含了所有必要的文件和配置，如封面、摘要、目录、章节样式、页眉页脚等，确保了论文符合学校的规定。使用这个模板，学生可以避免繁琐的格式调整，将更多的精力放在内容创作上。 模板的使用方法通常是这样的：下载nudtpaper-master压缩包并解压。然后，根据自己的需求修改模板中的示例文件，如`main.tex`，这是论文的主文件，包含各部分的引用。用户可以添加或删除章节，调整标题，插入自己的内容。同时，`bibliography.bib`是参考文献数据库，用于管理论文的引用，用户可以添加自己的引用条目。 在LaTeX环境中编译`main.tex`，如使用MiKTeX或TeX Live，将自动生成PDF文件，预览论文的最终效果。编译过程中，LaTeX会自动处理公式、图表、参考文献等，确保它们符合模板的风格。 值得注意的是，模板作者提供了联系方式（六本源## gmail ** COM），这表明他们愿意为用户提供技术支持和解答问题。在使用过程中遇到任何困难，可以主动联系他们寻求帮助。 nudtpaper是一个为NUDT学生量身打造的高效工具，它结合了LaTeX的强大功能和学校的格式规范，使论文写作变得更加简单。通过合理利用这个模板，学生们可以专注于研究内容的撰写，同时确保论文的格式专业、规范，从而提高论文的质量和完成效率。

根据提供的文件信息，我们可以得知这是一款专门用于iSC平台的安保基础数据人脸照片导出工具，它具有一个特定的功能，即将iSC平台上的安保基础数据中包含的人脸照片进行导出。这类工具通常被设计用于安全监控、门禁系统、身份验证以及其他需要人脸数据的场合。通过导出功能，可以方便地将人脸照片从安保系统中提取出来，用于进一步的分析、备份或存储。 考虑到标签中提到的“海康”，这可能是与海康威视公司的产品或技术相关的一个工具。海康威视是一家知名的安防产品和解决方案供应商，其产品广泛应用于全球的安保领域。因此，这款工具可能是与海康威视的iSC平台直接相关，或者是与之兼容的第三方开发工具。iSC平台可能是一个综合性的安全管理平台，提供了包括人脸照片在内的多种数据管理功能。 更新记录.txt文件可能包含了该工具的版本更新信息、新增功能、改进点、修复的错误以及用户需要注意的事项等。这些记录对于了解工具的进化过程和后续维护非常重要，可以帮助用户了解如何更好地使用工具，以及如何应对可能出现的问题。 我们可以推断出该工具是一款专业的安保辅助软件，主要服务于需要大量人脸数据管理的用户，比如安保人员、系统管理员等。对于这些用户来说，能够高效地从iSC平台导出人脸照片数据是十分必要的，这不仅有助于提高工作效率，还能够为后续的安保活动提供数据支持。随着技术的进步和用户需求的变化，这类工具也在不断地更新和改进，以适应日益复杂的安全管理需求。

三调图斑通过云平台举证，产生DB成果，随着三调结束，云平台关闭，想要查证（比如卫片执法）原来举证时的照片是不容易的（DB文件中的照片是以二进制方式存储于FJ 字段的，一般人想看还是有难度的）。这个工具的目的就是将DB中的举证照片导出。 注意事项 1、DB必须是大DB（懂的都懂啥是大DB）； 2、保存照片的磁盘最好大一些（预估是不是能存下）； 3、需要64位系统（需要32位系统的私信）； 4、建议基础内存64G，推荐256G内存（若内存过小，建议将“每次导出条数”适当改小一些； 5、DB中需要“FJMC”，“FJ”两个字段； 6、仅仅支持"JPG"格式导出，原拍摄的视频（如MP4格式），暂不支持。 7、支持“断点续导”，不用担心断电，死机造成中断。

SolidWorks是一款广泛应用于三维机械设计、工程绘图和复杂产品模拟领域的软件。它提供了从概念设计到产品生产的全阶段解决方案。通过SolidWorks，设计师可以进行产品设计、结构分析、运动仿真等多个步骤，以确保产品的设计质量和性能。SolidWorks中的装配体功能允许设计师将多个零件组合成一个完整的机械装置，这为产品设计的最后阶段提供了便利。 URDF（Unified Robot Description Format）是一种用于描述机器人的通用格式，它定义了机器人模型的各个组成部分以及它们之间的关系。URDF文件以XML格式编写，通常包含机器人的几何形状、惯性参数、关节和动力学参数等信息。这些信息对于进行机器人仿真至关重要，特别是在使用仿真软件如Gazebo时。 Gazebo是一款功能强大的机器人仿真工具，它可以提供三维视觉效果，物理环境模拟和多个传感器仿真。通过Gazebo，研究者和工程师可以在一个可控的虚拟环境中测试和验证他们的机器人设计，而无需在真实世界中进行实际测试，这样既节省了成本也提高了效率。Gazebo与ROS（Robot Operating System）紧密集成，因此它可以很自然地被用于ROS支持的机器人项目中。 在本主题中，我们讨论了如何将SolidWorks中设计的模型导出为URDF文件，并在Gazebo仿真环境中进行测试。需要在SolidWorks中完成装配体的设计。在这个过程中，设计者需要确保模型的每个部件都正确装配，并且所有的物理参数（如质量、惯性矩等）都经过精确计算。完成设计后，可以通过特定插件或者手动方式将SolidWorks模型导出为URDF文件。这个文件将包含所有必要的URDF元素，如链接（links）、关节（joints）、传感器（sensors）和视觉特征（visuals）。 接下来，将生成的URDF文件导入到Gazebo中。在Gazebo中，设计师可以对机器人模型进行进一步的仿真测试，观察其在不同物理环境下的行为表现，如碰撞检测、运动学和动力学响应等。此外，Gazebo还支持添加各种传感器模型和执行器模型，进一步增强了仿真测试的真实性和复杂性。通过反复测试和调试，可以在虚拟环境中发现并修正设计缺陷，提高机器人的实际性能和可靠性。 在整个过程中，URDF文件扮演着将SolidWorks设计模型和Gazebo仿真环境连接起来的桥梁角色。正确地导出URDF文件以及在Gazebo中正确配置模型，对于仿真结果的准确性和可靠性至关重要。此外，SolidWorks和Gazebo之间的无缝协作也意味着设计师可以在更加直观和方便的环境中工作，从而加快开发流程和提高工作效率。 在实际应用中，通过SolidWorks和Gazebo的结合使用，不仅可以模拟机器人的基本运动，还可以模拟更复杂的场景，如机器人与环境的交互、多机器人协同作业等。这种仿真技术对于复杂机器人系统的测试和优化具有不可替代的作用。 从SolidWorks导出urdf并进行gazebo仿真是一个涉及机械设计、软件导出和仿真测试的复杂过程。通过此过程，设计师能够确保机器人设计的精确性和功能性，从而在实际生产之前进行充分的验证和优化。