长截图自动分割排版工具V3.0(离线版) 找了很长时间类似的工具,或者收费,或者功能受限,索性自己动手,如有不足发布评论,与有同类需要的同志共享。解压密码和页面启动密码:52pj,有效期一年,可关注后续更新或联系作者15841704@qq.com。 这款首发的长截图自动分割排版工具V3.0,是前端开发与办公场景的实用神器,打破传统截图处理的繁琐限制,以新颖的横向智能分割、实时预览、多格式导出功能,解决长截图打印错乱、导出格式单一的痛点,操作零门槛,新手也能快速上手。 核心特点 1.智能分割更精准:自动按A4页面适配横向切割长截图,保持画面完整不失真,适配不同尺寸截图需求; 2.高度自定义:支持自定义排版行列数(1-10行/1-5列),可设置标题、选择是否显示图名,满足多样化排版需求; 3.多格式无缝导出:一键导出PDF、ZIP原图、Word三种格式,适配打印、存档、文档嵌入等不同场景; 4.便捷交互体验:支持拖拽上传图片、上下移动调整顺序,实时生成排版预览,操作直观高效。 使用方法 1.上传图片:点击“选择图片”按钮或直接拖拽图片到文件列表,支持批量上传,自动过滤重复文件; 2.设置参数:输入排版标题,调整行列数,勾选是否显示图名,按需配置个性化排版方案; 3.生成预览:点击“生成预览”,工具自动分割截图并生成A4页面预览,清晰显示页码与图片排版效果; 4.导出文件:按需点击“导出PDF”“导出ZIP”“导出Word”按钮,等待进度完成即可获取文件,支持高质量导出。 工具内置库加载自检功能,启动时自动校验依赖,确保使用稳定。无论是开发文档截图整理、工作汇报截图排版,还是长图打印适配,这款工具都能大幅提升效率,是办公与开发的必备利器!
2026-01-01 13:29:27 392KB 免费资源 办公必备
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The C++ Standard Library provides a set of common classes and interfaces that greatly extend the core C++ language. Josuttis' book not only provides comprehensive documentation of each library component, it also offers clearly written explanations of complex concepts, describes the practical programming details needed for effective use, and gives example after example of working code. This thoroughly up-to-date book reflects the newest elements of the C++ standard library incorporated into the full ANSI/ISO C++ language standard. In particular, the text focuses on the Standard Template Library (STL), examining containers, iterators, function objects, and STL algorithms. Nicolai M.Josuttis,著有《C++标准库》和《C++模板》,两书都由Addison-Wesley出版。他的职务是系统架构师和技术经理。最近两年,他在一家国际电话公司中全面推广SOA。Nicolai在几个会议上办过SOA讲座,多年来他一直在发表关于这个主题的演讲。
2026-01-01 12:48:03 4.56MB c++,stl
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根据提供的文件信息,我们可以总结出以下关于《C++标准库》这本书的相关知识点: ### 书籍基本信息 - **书名**:《C++标准库:教程与参考》 - **作者**:Nicolai M. Josuttis - **出版年份**:1999年 - **出版社**:Addison Wesley Longman Inc. - **ISBN**:未提供 - **类别**:计算机编程语言/C++ - **主题**:介绍C++标准库的各个方面及其在实际编程中的应用。 ### 内容概览 #### 第一部分:关于本书 - **第1章:关于本书** - **1.1 为什么本书**:解释了编写此书的目的和背景。 - **1.2 读者应具备的知识**:介绍了阅读本书前应具备的基本C++编程知识。 - **1.3 本书风格和结构**:概述了本书的组织方式和各部分的特点。 - **1.4 如何阅读本书**:提供了阅读建议,帮助读者更好地理解内容。 - **1.5 当前技术水平**:介绍了当时C++标准库的发展状况。 - **1.6 示例代码及更多信息**:提供了获取示例代码和其他资源的方法。 - **1.7 反馈**:鼓励读者提供反馈,并给出了联系方式。 #### 第二部分:C++与标准库入门 - **第2章:C++与标准库简介** - **2.1 历史**:回顾了C++语言及其标准库的发展历程。 - **2.2 新的语言特性**:介绍了C++新版本中引入的关键特性。 - **2.3 复杂度与大O表示法**:探讨了算法复杂度的概念以及如何用大O表示法来描述算法效率。 #### 第三部分:通用概念 - **第3章:通用概念** - **3.1 std命名空间**:详细讲解了std命名空间的作用、包含的内容以及如何使用其中的元素。 - **3.2 头文件**:解释了头文件的概念、用途以及如何正确地使用它们。 - **3.3 错误和异常处理**:介绍了C++中的错误处理机制,包括异常处理的概念和技术。 - **3.4 分配器**:探讨了分配器的作用及其在内存管理中的应用。 #### 第四部分:实用工具 - **第4章:实用工具** - **4.1 对象对(Pair)** - **4.1.1 make_pair()函数**:介绍了make_pair()函数的功能及其使用方法,该函数用于创建对象对。 ### 综上所述 《C++标准库:教程与参考》是一本详尽介绍C++标准库各方面知识的专业书籍。它不仅适合初学者了解C++标准库的基础概念,也适合有一定基础的开发者深入了解并掌握高级特性。本书通过丰富的实例和深入浅出的讲解,旨在帮助读者快速掌握C++标准库的核心技术和最佳实践,从而提高开发效率和软件质量。此外,书中还提供了大量关于C++语言本身的新特性和历史背景的介绍,有助于读者全面理解C++及其标准库的发展脉络。
2026-01-01 12:24:35 4.61MB Standard Library(英文版) pdf
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标题“UNIDAC一键安装版D7 - XE7”指的是UNIDAC(Universal Data Access Components)数据库连接组件的一个特别版本,它已经被预配置为在Delphi D7(Delphi 7)和XE7(Embarcadero XE7)开发环境中实现快速便捷的安装。这个一键安装版消除了传统安装过程中需要手动配置和选择控件的繁琐步骤,为开发者提供了更加顺畅的体验。 UNIDAC是用于数据库访问的组件集,支持多种数据库引擎,包括但不限于SQLite。它由Embarcadero Technologies提供,为开发人员提供了一个统一的接口来连接和操作各种数据库,无论是本地还是远程,从而简化了数据库应用程序的开发工作。 描述中的“本人亲测XE一键安装搞定!”表明该版本的UNIDAC已经有人成功地在XE7环境下进行了测试,并且确认通过一键安装的方式可以顺利地完成整个过程,无需额外的操作或解决安装问题。 标签中的“数据库”是指UNIDAC的核心功能,即处理与数据库相关的任务,如查询、更新、插入和删除数据。"空间"可能是指UNIDAC在设计时考虑到了内存管理和资源占用,以优化应用程序的性能和效率。"Sqlite"则表明UNIDAC支持SQLite数据库,这是一个轻量级的、无服务器的、自包含的SQL数据库引擎,广泛应用于嵌入式系统和移动应用中。 压缩包内的文件"unidac60d21pro(一键安装).exe"是UNIDAC的专业版(Pro Edition)安装程序,带有“一键安装”特性,用户只需运行这个可执行文件,就能自动完成UNIDAC组件的安装,包括所有必要的库、DLLs和驱动程序,以便在Delphi D7或XE7项目中使用。 总结来说,UNIDAC一键安装版D7 - XE7是一个专为Delphi D7和XE7开发者设计的数据库连接组件,它简化了安装过程,支持SQLite等数据库,提供了高效且节省资源的数据库访问方式。通过提供的“unidac60d21pro(一键安装).exe”文件,用户可以方便快捷地将UNIDAC集成到他们的开发环境中,加速数据库应用程序的开发进程。
2026-01-01 10:27:59 47.13MB UNIDAC Sqlite
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【经典福克斯ELMConfig0.2.8C汉化版】是一款专为福特福克斯车型设计的汽车诊断工具,基于ELM327技术,实现了对车辆电子系统的诊断和配置。ELM327是一种广泛应用的OBD-II适配器,能够与汽车的On-Board Diagnostic(车载诊断)系统通信,从而读取故障码、实时数据流、执行控制单元命令等功能。此汉化版本解决了原英文界面对于非英语使用者的操作难度,提供了更友好的中文界面,使得用户能够更方便地进行汽车自检和故障排除。 ELMConfig是ELM327适配器的配套软件,它允许用户自定义配置ELM327芯片的通信参数,如波特率、协议类型等。0.2.8C是该软件的一个特定版本,可能包含了对某些车型或功能的优化和改进。通过这个软件,车主可以更加深入地了解和管理自己的车辆,进行故障排查、性能调校等工作。 在压缩包中,我们找到了以下几个文件: 1. **ff2操作教程.doc**:这可能是关于福克斯车型使用ELM327进行诊断和调校的详细步骤教程,帮助用户学习如何操作ELM327适配器与车辆进行通信。 2. **ELMConfig操作教程.doc**:这份文档详细介绍了如何使用ELMConfig软件进行设置和配置,包括连接适配器、选择通信协议、读取故障码等基本操作,以及高级功能的使用。 3. **最新ELM327驱动.EXE**:这是ELM327适配器所需的驱动程序,安装后计算机才能识别并与其建立连接,从而使用ELMConfig或其他诊断软件。 4. **老福刷机视频教程.txt**:这是一个文本文件,可能包含有关如何为旧款福克斯车型进行软件升级或编程的步骤,通常涉及修改ECU(Engine Control Unit,发动机控制单元)的程序。 5. **老福胎压监测.txt**:这可能是一个关于如何使用ELM327检测和监控老款福克斯轮胎压力的文本指南,帮助用户确保行车安全。 6. **将臣车品ELMConfig0.2.8C汉化版**:这应该是汉化后的ELMConfig软件本身,由“将臣车品”团队制作,确保用户能以中文界面进行操作。 通过这些资源,用户可以全面了解并掌握ELM327和ELMConfig的使用,进行汽车的自我诊断和维护。对于车主而言,这是一个强大的工具,可以帮助他们节省去4S店的成本,提高车辆的维护效率,同时也能提升驾驶安全性和车辆性能。在使用过程中,务必遵循汽车制造商的建议,避免不当操作导致的损害。
2025-12-31 23:23:24 12.99MB ELM327
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在当前人工智能领域,深度学习特别是图像识别技术发展迅速,已经渗透到了日常生活的方方面面。其中,Kaggle作为一个著名的大数据竞赛平台,吸引了全球的数据科学家参与解决各种复杂的数据问题,其中涉及图像识别的竞赛就包括了狗的品种识别问题。ImageNet Dogs是一个基于ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中的一个子集,专门针对狗的品种分类进行优化和竞赛。PyTorch是近年来十分流行的深度学习框架,以其动态计算图和灵活性著称,非常适合用于进行深度学习研究和开发。 本实战项目的核心内容是利用PyTorch框架来训练深度神经网络模型,以识别不同品种的狗。这一过程中,参赛者将会学习到深度学习的基础知识,包括神经网络架构设计、数据预处理、模型训练、超参数优化以及评估方法等。通过对ImageNet Dogs数据集的分析和处理,可以了解到如何在现实问题中应用深度学习技术来达到较高的识别准确率。 比赛的具体流程一般包括了数据的下载与分析、模型的设计与实现、训练与测试以及最终的模型评估和提交。数据下载后,参赛者需要进行必要的预处理步骤,包括图像的缩放、归一化等操作,以确保数据的输入符合模型的要求。接着,需要设计合适的神经网络架构,常用的网络包括AlexNet、VGG、ResNet等,这些网络的结构已经在ImageNet竞赛中证明了其有效性。在模型设计阶段,参赛者还可以根据具体问题进行创新,比如尝试不同的网络结构或者引入迁移学习等策略。 模型的训练是深度学习中最为关键的一个步骤,需要对学习率、批次大小、优化算法等超参数进行细致的调整,以达到最优的训练效果。在这个过程中,过拟合和欠拟合是需要特别注意的问题。过拟合意味着模型对训练数据的泛化能力不足,而欠拟合则意味着模型没有捕捉到数据的潜在规律。为了解决这些问题,可能需要采用数据增强、正则化技术或者早停(early stopping)等策略。 在模型训练完成后,就需要在独立的测试集上进行评估,以确定模型在实际应用中的表现。评估标准通常是准确率,此外,根据具体问题可能还需要考虑其他指标,如精确率、召回率和F1分数等。最终,参赛者需要将模型预测结果按照指定格式提交给Kaggle平台,平台会根据测试集的真实标签给出最终的排名。 通过参加此类竞赛,不仅可以提升自身的编程和机器学习能力,还能够学习到如何处理实际问题,这些宝贵的经验对于未来从事相关工作是非常有帮助的。此外,Kaggle竞赛也提供了一个很好的平台,让全世界的数据科学家可以相互交流和学习,共同推动人工智能技术的发展。 此外,从代码学习深度学习是一种非常有效的方法。通过阅读和理解高质量的代码,可以直观地了解到深度学习模型的设计思想和实现细节。在这个过程中,不仅仅是学会了一个具体的解决方案,更重要的是学会了解决问题的思路和方法,这对于未来解决更加复杂的问题将有着深远的影响。 通过实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)PyTorch版项目,参赛者不仅能够学习到深度学习和图像识别的相关知识,还能够获得宝贵的实战经验,并且能够通过与全球数据科学社区的交流提升自己的技术和视野。
2025-12-31 21:00:39 180.35MB
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网猎快手1.0功能: 1.网页正文及标题提取 2.网页HTML转PDF 3.网页HTML转TXT 4.网页HTML转图片 网猎快手(WebHunter) 是一款快速智能保存网页正文的免费应用软件,支持网页转PDF,网页转文本TXT,网页转图片等功能,在实现网页HTML转PDF,TXT或图片时,可以快速准确的提取网页正文,同时过滤网页广告等无用内容。 网猎快手(WebHunter) 提供了简单直观的
2025-12-31 15:24:04 13.18MB 网络软件
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采用最新 WinRAR 5.71 64位无广告商业版(非个人版),再使用WinRAR注册版制造工具制作成注册版,原汁原味,无广告,安装完成就是注册版,32位另传。此文件仅用于工人研究之用,严禁用于商业,否则后果自负。
2025-12-31 15:01:49 3.09MB Winrar
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win7 家庭版 组策略安装: 1、解压 2、为安全起见,建议做一个系统还原点 3、以管理员权限运行Gpedit Installer 4、安装完毕,运行gpedit.msc即可打开组策略。 ---------------------------------- The Group Policy Editor (Gpedit.msc) is one of the most useful tools for administering policy on Windows 7. While Windows 7 Ultimate, Professional and Enterprise editions have gpedit.msc, Unfortunately certain editions of Windows 7 like Home Premium, Home Basic and Starter Editions do not include the Group Policy Editor. The Gpedit Installer has been created by'davehc' and is being distributed by us with his permission. Please create a system restore point before running this tool. www.TheWindowsClub.com
2025-12-31 13:47:04 856KB win7
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ROS,全称Robot Operating System(机器人操作系统),是一个开源操作系统,专为机器人设备和软件开发而设计。这个"ROS 5.20 121M_IMG_完美版.rar"文件包,显然包含了ROS的一个特定版本——5.20,以及与之相关的组件和工具。在压缩包中,我们可以看到三个文件:physdiskwrite.exe、ros121m.img和说明.txt。 `physdiskwrite.exe`是一个实用程序,通常用于将镜像文件写入物理磁盘。在这个场景下,它可能用于将`ros121m.img`这个镜像文件烧录到SD卡或者USB驱动器上,以便在机器人硬件上运行ROS系统。这个过程对于那些想要在实际硬件上测试或部署ROS的用户来说是至关重要的。 `ros121m.img`则是一个完整的ROS镜像文件,大小为121MB。这个文件包含了ROS 5.20的所有核心组件、库、工具和服务,可能已经预装了一些常用的机器人软件包和配置,因此被称为“完美版”。用户可以通过`physdiskwrite.exe`将这个镜像写入存储设备,然后将其插入到机器人系统的主板,启动后即可使用ROS 5.20系统。 `说明.txt`文件,正如其名,应该包含了关于如何使用这个ROS镜像以及可能包含的任何特定设置或步骤的详细说明。它可能会指导用户如何正确地使用physdiskwrite.exe来烧录镜像,如何配置网络和硬件接口,或者提供有关附加软件包和功能的信息。 ROS 5.20版本的特性可能包括了性能优化、新的API、增强的硬件支持、更新的软件包以及对先前版本的错误修复。对于开发者来说,它提供了编写、测试和部署机器人应用程序的平台。ROS具有模块化架构,使得开发者可以方便地重用代码,并且通过ROS的通信机制(如Topic、Service和Action)实现不同组件之间的交互。 这个ROS 5.20 121M_IMG_完美版压缩包提供了一个完整且优化的ROS环境,适合进行机器人开发和实验。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都可以通过这个版本快速进入ROS的世界,进行各种机器人应用的开发和调试。
2025-12-31 12:47:27 18.76MB ros5.20
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