无需序列号，里面包含两个文件：TrimbleCFGUpdate.exe和convertToRinex-v2.17.0.msi，先安装前者，再安装后面这个转换工具。用于最新天宝GPS数据格式转换。

nodejs-mail-to-pdf 将所有附件将电子邮件EML转换为PDF。 该库使用来解析电子邮件，并使用来将HTML转换为PDF，将图像转换为PDF以及将MS Office转换为PDF。 安装 npm i 跑步 npm start 这个怎么运作 此样本中包含三封测试电子邮件。 我们解析电子邮件，并获得to ， from ， subject和body的电子邮件及附件的阵列。 除了正文HTML之外，我们还添加了，来自和主题。 您可以根据需要添加其他样式并检索cc。 然后，我们将HTML字符串转换为PDF。 如果有任何附件，则根据内容类型，我们将转换或仅从附件的缓冲区生成PDF。 一切完成后，我们将合并PDF。 项目结构 files/ - sample emails and resulting converted PDF tmp/

语音媒体格式转换工具，支持wav、vox、sln、raw、alaw、al、pcm、ulaw、ul、mu、ogg、ilbc、gsm、g729、g726、g723、au、mp3等语音格式相互转换。

CAD文件dwg格式转化为dxf格式文件，Winoform+Aspose.CAD库开发的应用程序，亲测可用，效率很高。

NetCDF2LittleR 描述 一个FORTRAN应用程序，用于将NetCDF文件转换为Little-R格式。 Little-R格式是WRF数据同化系统（WRFDA）预处理器（obsproc）可接受的输入格式。 当前，此应用程序仅支持对天气气象站的转换。 安装 NetCDF2LittleR使用cmake构建系统。 NetCDF2LittleR需要构建外部源，例如，通过创建构建目录。 在构建过程中，将创建一个名为convert-littler的二进制文件。 用法 二进制convert-littler需要一个Fortran名称列表作为参数，例如： netcdf2littler --namelist netcdf2littler.namelist 如果未提供任何参数， netcdf2littler尝试使用当前工作目录中的文件netcdf2littler.namelist 。 输入名称列

tf2onnx-将TensorFlow模型转换为ONNX。 构建类型 操作系统 Python 张量流 Onnx Opset 状态 单元测试-基本 Linux，MacOS * ，Windows * 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 单元测试-完整 Linux，MacOS，Windows 3.6、3.7、3.8 1.12-1.15、2.1-2.4 7-13 支持的版本 ONNX tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则安装最新的ONNX版本。 我们支持ONNX opset-6至opset-13。 默认情况

文件转换 （新功能） disableExtensionCheck为true然后将任何文件（由 libre office 支持）转换为pdf or/and image(any format) disableExtensionCheck为false然后仅将.ppt .pptx .odp和.key文件转换为pdf or/and image(png, jpg, jpeg and etc..) 依赖关系 请安装 ， 和 Mac 操作系统可能需要 （注意：请在安装所有必需的软件后重新启动机器。） ＃＃＃重要的确保将 libreoffice 安装到启动 nodejs 的用户，并且该用户有一个主目录！ 尝试从该用户内部转换文件以正确测试！ 如果您直接从 libreoffice 网站安装， 确保您使用 ./install 脚本，该脚本位于 USER 内部的 tar.gz 中！ LibreOffice

软件使用非常非常简单：安装后直接使用即可。 方便mysql数据库转换为Access ，使用详细见 http://blog.csdn.net/china8848

c#语言使用wps组件进行文件操作，对word，excel与html和pdf之间的转换，适合初学者参考

将火炬转换为pytorch 将割炬t7模型转换为pytorch模型和源。 兑换 python convert_torch.py -m vgg16.t7 将创建两个文件vgg16.py vgg16.pth 例子 import vgg16 model = vgg16 . vgg16 model . load_state_dict ( torch . load ( 'vgg16.pth' )) model . eval () ... 已验证 该表中的所有模型都可以转换，并且结果已经得到验证。 网络 下载 亚历克斯网 盗梦空间-V1 VGG-16 VGG-19 ResNet-18 ResNet-200 ResNeXt-50（32x4d） ResNeXt-101（32x4d） ResNeXt-101（64x4d） DenseNet-264（k = 32） DenseNet-264（k =