日志I / O-用于访问测井文件的库 日志I / O是用于读取和写入良好日志文件的库。 从Q1 / 2021开始，Log I / O支持DLIS，LIS，LAS 2.0，LAS 3.0，BIT，XTF，ASC，SPWLA，CSV，XML（WITSML）和JSON Well Log格式。 日志I / O将这些格式的复杂性包装在一个干净，完整，有据可查，高效且易于使用的编程API中。 Log I / O的开源版本包含的Java访问器。 日志I / O网页： : 设置 通过以下方式将日志I / O代码捕获到本地磁盘： $ git clone https://github.com/Petroware/LogIo.git 依存关系 JSON Well Log Format访问器取决于JSON API规范及其实现： lib/javax.json-api-1.1.3.jar lib/j

用python实现下载指定快手主播的全部短视频，输入快手主播ID即可逐个下载，在MACOS上亲测可用 res = requests.post(url=url, headers=headers, json=dit) json_data = res.json() # print(json_data) feeds = json_data['data']['visionProfilePhotoList']['feeds'] print('video count:', len(feeds))

用python批量下载快手某个主播的所有短视频，可以自动翻页，检索到全部，采用多线程同时下载，macos上亲测可用，使用方法python3 ks_author_multi_task.py

SQLite数据库实体生成器是一款高效实用的工具，专为开发者设计，旨在简化SQLite数据库与应用程序之间的交互过程。通过自动生成对应的数据库实体类，它极大地减轻了手动编写这些类的工作量，从而提高了开发效率和代码质量。 SQLite是一种轻量级的、自包含的、无服务器的SQL数据库引擎，广泛应用于移动设备和嵌入式系统。在开发过程中，通常需要创建数据库模型，这些模型对应于应用程序中的数据结构。实体生成器就是用来自动化这个过程的，它可以分析数据库模式并生成与之匹配的Java或C#等编程语言的实体类。 该工具的核心功能包括： 1. 数据库表映射：它能够将SQLite数据库中的每个表转换为一个实体类，每个实体类代表一个表，字段对应于表的列。 2. 自定义模板：用户可以根据自己的需求定制实体类模板，比如添加注释、数据验证规则或者序列化特性，以满足特定项目的编码规范。 3. 属性映射：自动处理主键、外键和其他数据库约束，生成相应的属性和方法，如getters和setters，以及可能的关联关系。 4. 数据库操作接口：除了实体类，生成器还会提供用于CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的接口或基类，简化数据库操作。 5. 兼容性：支持多种编程语言，如Java、C#、Python等，适用于各种开发环境。 6. 更新追踪：当数据库模式发生变化时，如新增表、修改列或删除表，实体生成器可以检测到这些变化，并相应地更新生成的实体类。 7. 集成友好：可以轻松集成到开发工具或构建流程中，例如IDE插件或脚本任务，实现无缝的开发体验。 在压缩包文件中，"CodeGenerator"可能是实体生成器的可执行程序或源代码，而"readme.txt"通常包含有关如何使用该工具的说明和指导。使用前，应仔细阅读readme文件，了解配置和运行步骤，以便正确有效地利用这个工具。 SQLite数据库实体生成器是一个节省时间和提高生产力的利器，它通过自动化数据库实体类的创建，使得开发者能更专注于业务逻辑的实现，而不是重复的编码工作。通过合理利用这样的工具，不仅可以提升开发效率，还能保持代码的一致性和整洁性，对于维护和扩展项目具有积极意义。

用于面诊的人脸全景图像拼接算法 本文主要介绍了一种用于面诊的人脸全景图像拼接算法。该算法基于人脸特征的柱面投影方法，能够快速、有效地生成人脸全景图像，为后续中医面诊奠定了基础。 中医医生可以根据人面部的光泽和颜色，以及面部唇色的差异看出人体内部气血的运行状况。《黄帝内经》对人面部颜色、光泽的变化与其脏腑状态间的关系进行了描述。面部诊断不仅历史悠久，而且在中医临床应用中具有重要的意义，中医医生可以通过观察人的面部神色进行诊断和施治，不会引起病人任何的不适，也不会对人体造成任何的创伤。 随着中医面诊客观化研究及计算机技术的飞速发展，我们可以通过图像处理将人脸拼接成一个完整的具有立体感的二维图像方便医生进行快速诊断。然而，传统的人脸拼接算法存在一些问题，如姚嘉梁等提出的基于特征块的匹配算法配准相邻的人脸图像，但必须保证相邻图像重合面积足够大，且旋转角度小，此方法处理得到的图像较模糊，无法达到面诊要求。郑青碧等采用传统的利用正、侧面折线法实现人脸拼接，再对其进行归一化处理，这样只能机械地实现正侧面拼接，无法去除因面部角度问题带来的误差。 因此，本文提出的算法基于人脸特征的柱面投影方法，将人的头部近似看做一个圆柱体，有效地解决了在采集过程中因面部角度所引起的视觉不一致性。接着，利用SIFT特征匹配算法提取两幅图像的特征向量，并通过RANSAC匹配优化算法消除错误的匹配，实现图像的配准。采用渐入渐出的融合算法，使图像间实现平滑的过渡，消除拼接缝隙。 实验结果表明，本研究使用的算法能够快速、有效地生成人脸全景图像，为后续中医面诊奠定了基础。这项技术的发展对中医面诊的发展具有重要的意义，也为医疗器械和图像处理技术的发展提供了新的思路。 本文提出的算法能够快速、有效地生成人脸全景图像，解决了传统的人脸拼接算法存在的问题，为中医面诊奠定了基础。这项技术的发展对中医面诊的发展具有重要的意义，也为医疗器械和图像处理技术的发展提供了新的思路。

网络请求框架 网络请求框架将会采用 RxJava + Retrofit + OkHttp的方式，在网络请求中会对三者进行一些简单的配合封装 在网络请求示例中，会用到Gank的API，在此表示感谢！ 图片加载框架 图片加载将会使用Glide进行加载，在使用Gide时还会进行二次封装，封装后对应的类文件为ImageLoader，放置在Utils包中

100中昆虫的幼虫、成虫图片库，用于机器学习训练或分析。数据已经分好类别。 # 数据表大致如下： 目 科 科代码 属 属代码 有害生物名称 虫害代码 拉丁学名 分布区域 半翅目 C15000000000 蝉科 C15204000000 蚱蝉属 C15204005000 黑蚱蝉 C15204005005 Cryptotympana atrata Fabricius 杨、柳、榆、女贞、竹、苦楝、水杉、悬铃木、桑、三叶橡胶、柚木及多种果树、山楂、樱花、枫杨、苹果 惠山区、滨湖区；赣榆区、连云区；泰兴、靖江；宿迁泗阳、沭阳、宿城区、宿豫区；射阳、盐都、大丰；镇江市；斜桥社区、苏州高新区、吴中区、常熟、昆山、吴江区、太仓；徐州市：云龙区、鼓楼区、泉山区、开发区、丰县、沛县、铜山区、睢宁县、邳州市、新沂市、贾汪区(全市) 、

城市空气质量模拟数据作图用

注意：该项目的开发已结束！！ 可在以下位置找到其后继产品：https://sourceforge.net/projects/sasview ------------------ SansView是用于分析的小角度散射（SAS）分析软件包直接在逆空间中计算一维和二维散射数据焦点最初集中在中子数据（SANS）上，但也已用于X射线，并且包括用于确定SAXSess仪器的狭缝分辨率的工具。 SansView还包括用于将SAS数据转换为P（r）的PrView，分辨率计算器和散射长度密度计算器以及其他工具。 用户可以使用一种简单的插件机制来添加自定义模型。 该项目由NSF资助的DANSE项目DMR-05205​​47（田纳西州诺克斯维尔大学的SANS子项目）发起。 在使用该软件的任何出版物中，都将感谢您对原始资金的认可。

内容概要：该文档名为《藏文停用词.txt》，主要收录了大量藏文字符和词汇，这些词汇在藏语文本处理中通常被视为停用词。停用词是指在文本分析或信息检索过程中需要过滤掉的常见词汇，它们虽然频繁出现但对语义贡献较小。文档中的内容包括数字、标点符号、助词、语气词、连词等多种类型的藏文符号和词汇，旨在为藏语文本处理提供基础数据支持。; 适合人群：从事藏语文本处理、自然语言处理研究的相关人员，以及对藏文语言学感兴趣的学者。; 使用场景及目标：①作为藏文文本分类、情感分析、信息检索等任务的数据预处理阶段的参考依据；②帮助研究人员更好地理解和处理藏文文本，提高文本处理的准确性和效率。; 其他说明：此文档以纯文本形式呈现，方便直接读取和使用。在实际应用中，可以根据具体需求对停用词表进行调整和优化。