SplitData 函数根据 TRIAL_INFO 中提供的信息将 FILENAME 处的数据拆分为不同的文件。 原始文件不会以任何方式更改。 （使用 Util_GetFileInfo.m 函数是必需的，也可以在 MATLAB 的文件交换中找到。） 输入： > FILENAME - 源数据的位置。 需要一个文本文件（例如，'Data.txt'）。 > TRIAL_INFO - Nx2 矩阵，其中每一行包含要提取的 N 个试验的开始时间和长度（以秒为单位）。 0 秒的时间对应于样本编号 1。 > FS - 采样率 (Hz)。 输出： > 没有。 亚历克斯·安德鲁斯 (Alex Andrews) 于 2012 年撰写。 上次更新时间：2012年2月13日。 -------------------------------- FeatureFinder 是一款免费的 MATLAB 工具，

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网址在配置文件中可以修改，使用时请将配置文件与执行文件放到同一目录下。

CheatEngine Trainer开箱器 该程序提取并解密打包在任意.CETRAINER可执行文件中的CheatEngine的.CETRAINER文件。 用编写。 下载 从以下位置克隆存储库： : 。 用法 使用管理员权限运行以下命令： extract.py path/to/trainer.exe [path/to/trainer.xml] 请注意，第二个参数是可选的，默认为： path/to/trainer.exe.xml 。 档案文件 extract_dynamic.py 通过使用二进制工具提取*.CETRAINER文件。 具体来说，它将生成培训器并重新注入其子进程，直到拦截对*.CETRAINER文件的文件管理调用。 然后，如有必要，它将把它解密为纯文本（即不受保护的）XML版本。 警告：由于此方法实际上执行目标训练器，因此出于安全原因，请确保一切都在隔离的环境中运行

这个脚本做什么？ 这是用于在FASTA文件中查找端粒重复序列（TTAGGG / CCCTAA）的工具。 该脚本不做什么？ 它只会在序列的开头和结尾寻找端粒。 它仅查找TTAGGG / CCCTAA重复序列的变体。 它是如何做到的？ 它以FASTA文件作为输入，并逐一遍历其中的序列。 在每个序列的开头和结尾，它都会忽略N（未知碱基）。 对于每个序列，它将查看前（最后）50个核苷酸，并评估端粒重复覆盖了该序列的多少。 这是故意灵活的，以允许测序错误和端粒基序的序列/长度变化。 更具体地说，如果前50个核苷酸中至少有50％被端粒重复序列覆盖，则将其称为端粒。 在大多数情况下，默认设置50％（-c /-cutoff）和50 nts（-w /-window）似乎效果很好。 一些端粒可能很短，或者与典型的TTAGGG / CCCTAA基序不同。 使用这些参数，它们很可能会被恢复。 但是，可以

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matlab说话代码pyAcoustics 一组python脚本，用于从音频文件中提取和分析声音。 内容 您可以使用该库做什么？ 提取音高和强度： pyacoustics.intensity_and_pitch.praat_pi.getPraatPitchAndIntensity() 提取WAV文件的片段： pyacoustics.signals.audio_scripts.getSubwav() 对wav文件执行简单的操作： pyacoustics.signals.resampleAudio() pyacoustics.signals.splitStereoAudio() 在静音或纯音段上分割音频文件： pyacoustics.speech_detection.split_on_tone.splitFileOnTone() 以编程方式操纵文件的音高或持续时间： pyacoustics.morph.morph_utils.praat_pitch() 用语音形噪声掩盖语音： pyacoustics.speech_filters.speech_shaped_noise.batchMaskS

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审核对帐 目录 概括 动机 文件描述 许可，作者，致谢 概括 我们提出了一种使用Python编程语言从年度报告（PDF文件）中提取数据的算法，旨在在审计过程中实现财务报表的自动化。 动机 审核员需要使审核证据与他们要审核的对象保持一致，通常采用可移植文档格式（PDF）。 这些对帐是审计对象的每个新版本的重复任务。 对帐可能很耗时，通常不被认为是审计中最令人愉快的任务，容易受到人为错误的影响，对被审计方和财务报表使用者的附加值很小。 审计公司倾向于将简单和标准化的审计任务转移到共享服务中心（Daugherty，Dickins和Fennema，2012年）。 但是，外包的代价是协调成本，流程延迟（Hanes，2013年）以及审计师面临的责任风险方面的挑战（Lyubimov，Arnold和Sutton，2013年）。 这项工作提出了一种开源算法，可以使用Python编程脚本从年度报告（PDF文件