Asset Hunter PRO 2.2.7 是一个专为Unity3D开发者设计的高效能插件，主要用于管理和优化项目中的资源。这款插件的核心目标是帮助开发者更好地追踪、管理和优化Unity项目中的Asset，从而提高开发效率并减少内存占用。 在Unity3D的开发过程中，资源管理是一项至关重要的任务。Asset Hunter PRO 提供了丰富的功能，如： 1. **资源分析**：该插件能够扫描项目中的所有资源，包括场景、纹理、音频文件、脚本等，并提供详细的统计信息，例如资源数量、大小、引用关系等，使开发者对项目的资源分布有清晰的认识。 2. **未使用资产检测**：Asset Hunter PRO 可以找出项目中未被引用或未在任何场景中使用的资源，这些资源可能是由于误删引用或者测试遗留下来的，清理它们可以显著减少构建时的资源负担。 3. **依赖关系查看**：插件允许开发者查看资源间的依赖关系，这对于理解和优化资源加载顺序，以及解决资源循环引用问题非常有帮助。 4. **性能优化**：通过提供资源的内存占用和加载时间等数据，Asset Hunter PRO 帮助开发者识别并优化性能瓶颈，降低游戏运行时的内存消耗，提升用户体验。 5. **导出与导入管理**：支持导出资源列表，便于版本控制和团队协作，同时也可以在需要时快速导入资源，提高开发效率。 6. **自定义过滤与排序**：开发者可以根据需要自定义过滤条件，按大小、类型、引用次数等进行排序，方便查找特定资源。 7. **批量操作**：Asset Hunter PRO 提供批量删除、重命名、移动资源的功能，大大简化了大量资源的管理工作。 8. **直观的用户界面**：插件的界面设计简洁明了，使得资源管理变得更加直观和高效。 在Asset_Hunter_PRO_2.2.7.unitypackage文件中，包含了这个插件的所有组件和设置。安装时，只需将此Unitypackage文件导入到你的Unity项目中，按照插件的指引进行配置，即可开始使用Asset Hunter PRO 的强大功能。 Asset Hunter PRO 2.2.7 是一款强大的工具，它不仅能够帮助开发者提高工作效率，还能确保项目资源的优化，对于大型或复杂的Unity3D项目来说，这是一个不可多得的辅助工具。通过深入理解和有效利用这款插件，开发者可以更轻松地管理和维护项目，为玩家提供更优质的游戏体验。

之前以往用来下载哨兵数据的哥白尼开放中心要停运了，配套的API也用不了了。本代码能从新版哥白尼数据空间生态系统批量下载哨兵数据（Sentinel-2 MSI Sentinel-3 OLCI），卫星宫中号——“海研人” 后台回复“哨兵”直接领，别在CSDN上下。拉吉玩意。

py依赖包

Netty 是一个利用 Java 的高级网络的能力，隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。 Netty 是一个广泛使用的 Java 网络编程框架（Netty 在 2011 年获得了Duke's Choice Award，见https://www.java.net/dukeschoice/2011）。它活跃和成长于用户社区，像大型公司 Facebook 和 Instagram 以及流行 开源项目如 Infinispan, HornetQ, Vert.x, Apache Cassandra 和 Elasticsearch 等，都利用其强大的对于网络抽象的核心代码。 Netty is a NIO client server framework which enables quick and easy development of network applications such as protocol servers and clients. It greatly simplifies and streamlines network programming

Requests库是用Python编写的，基于urllib，采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP库；相比urllib库，Requests库更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求；

**JodConverter 2.2.2：Java Office文档转换利器** JodConverter是一个基于Java的开源库，专为处理Office文档转换而设计。在这个压缩包中，我们有两个主要文件：`jodconverter-2.2.2.jar` 和 `jodconverter-2.2.2说明.txt`。它们一起提供了在Java环境中转换Microsoft Office和OpenOffice文档的能力，同时也支持预览功能。 **核心组件：jodconverter-2.2.2.jar** `jodconverter-2.2.2.jar` 是JodConverter的核心库文件，它包含了所有必要的类和方法来实现文档转换。这个JAR文件可以直接在Java项目中作为依赖引入，使得开发者能够轻松地在代码中调用转换功能。JodConverter内部依赖于OpenOffice或LibreOffice，这两个开源办公套件能够处理各种Office文档格式，并且JodConverter通过与它们的API交互来实现文档转换。 **文档转换原理** JodConverter的工作原理是通过模拟用户界面与OpenOffice/LibreOffice进行通信，将源文件（如.doc、.ppt或.xlsx）转化为目标格式（如.pdf、.html或.ods）。这种转换过程是通过ODF（OpenDocument Format）进行的，ODF是一种开放的文档标准，被OpenOffice和LibreOffice广泛支持。 **配合OpenOffice使用** 为了使JodConverter正常工作，你需要确保在运行环境中已经安装了OpenOffice或LibreOffice，并且其服务正在运行。JodConverter会连接到本地的OpenOffice/LibreOffice实例，然后利用其转换引擎进行文件转换。确保正确配置OpenOffice的路径和端口设置，以便JodConverter可以找到并与其建立连接。 **使用JodConverter-2.2.2说明.txt** `jodconverter-2.2.2说明.txt` 文件很可能是提供关于如何使用JodConverter的详细指南，包括如何配置、如何在代码中引入JodConverter，以及如何执行实际的转换操作。这个文件可能包含了一些示例代码和命令行参数，帮助开发者快速上手。 **应用场景** JodConverter适用于多种场景，例如： 1. **服务器端文档转换**：在Web应用中，可以使用JodConverter将用户上传的Office文档转换成适合在线预览的格式，如PDF。 2. **批量转换**：对于需要大量文档格式转换的业务流程，JodConverter可以通过编程接口进行批量处理，提高效率。 3. **跨平台兼容**：由于JodConverter是基于Java的，所以它可以运行在任何支持Java的平台上，包括Windows、Linux和Mac OS。 **最佳实践** 使用JodConverter时，应遵循以下最佳实践： 1. **优化性能**：为了提高转换速度，可以考虑启动多个OpenOffice/LibreOffice服务实例，并让JodConverter根据需要分配任务。 2. **错误处理**：在代码中添加适当的错误处理机制，以应对OpenOffice服务未运行或网络连接问题。 3. **版本兼容性**：注意JodConverter与OpenOffice/LibreOffice的版本兼容性，确保使用的转换库与办公套件版本匹配。 4. **资源管理**：及时关闭OpenOffice的连接，避免资源泄露。 JodConverter 2.2.2是一个强大且灵活的工具，能够帮助开发者轻松地在Java应用程序中实现Office文档的转换和预览。通过正确配置和使用，可以大大提高文档处理的效率和便捷性。

基于arm64架构CentOS 7.9.2009 (AltArch)版本系统 yum install java-1.7.9-openjdk-devel.aarch64 打包/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.261-2.6.22.2.el7_8.aarch64 openEuler 20.04 LTS安装GConf2-devel后，可启动apache-tomcat-8.5.91

电信CS-TY3-2WCN,移动CS-MY3-3WHY, 可解固件萤石CS-CP1-2C3WF ,300W像素

torch-2.3.1-cp312-cp312-manylinux2014-aarch64.whl

《torch_scatter模块详解及其与PyTorch的协同使用》 在深度学习领域，PyTorch是一个广泛应用的开源框架，其灵活的动态计算图和强大的社区支持使得它成为了研究人员和开发者的首选工具。然而，为了扩展PyTorch的功能，有时我们需要引入额外的库，如torch_scatter。本文将详细讲解torch_scatter库以及它与特定版本PyTorch的配合使用。 torch_scatter是一个用于处理PyTorch张量分散操作的库，主要提供了scatter_add、scatter_max、scatter_min和scatter_mean等函数，这些函数在处理图神经网络（GNN）和分片数据时非常有用。例如，它们能够对张量的某一维度进行加法、最大值、最小值或平均值的分散计算，这在处理非连续的数据分布时是必不可少的。 在安装torch_scatter之前，用户需要注意的是，这个库的版本需要与PyTorch的版本相匹配。根据提供的信息，这里推荐的torch_scatter版本为2.1.2，且应与torch-2.1.0+cpu版本一起使用。这是因为在不同的PyTorch版本之间，API可能有所改变，不兼容的版本可能会导致运行错误或性能下降。因此，用户在安装torch_scatter-2.1.2+pt21cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl之前，应确保已经通过官方命令正确安装了torch-2.1.0+cpu，以确保最佳的协同工作效果。 torch_scatter的安装通常通过Python的包管理器pip进行，对于给定的压缩文件"torch_scatter-2.1.2+pt21cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl"，用户可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install torch_scatter-2.1.2+pt21cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl ``` 值得注意的是，这里文件名中的"cp310"表示该库适用于Python 3.10版本，"win_amd64"表明它是为Windows操作系统和AMD64架构设计的。如果您的环境配置与此不同，可能需要寻找对应版本的文件。 在安装完成后，用户可以利用torch_scatter提供的功能，例如： ```python import torch from torch_scatter import scatter_add # 假设我们有一个大小为(B, N)的输入张量x和一个大小为(B, )的目标索引张量index x = torch.randn(10, 5) index = torch.tensor([0, 1, 0, 2, 1]) # 使用scatter_add将x按index分散到大小为(B, )的结果张量y中 y = scatter_add(x, index, dim=0) # 输出结果y将会是每个目标索引对应的x元素之和 print(y) ``` torch_scatter是PyTorch生态系统中一个重要的扩展库，它提供了与PyTorch张量操作紧密集成的分散功能，对于处理复杂数据结构和实现高级神经网络算法具有显著价值。正确选择和安装与其兼容的PyTorch版本，能够确保在实际应用中得到稳定和高效的性能。