很多时候我们下了几十个unitypackage资源包，又不清楚好不好用，而且导入之后编译特别慢，unity又不提供批量解压的功能，所以这时候就想能不能提前解压呢。 当然可以，为此我做了一个工具，可以不需要unity直接将unitypackage解压出来。 使用说明： *单个解压：适用于只解压一个unitypackage的情况 *批量解压：适用于解压文件夹下包括子目录下的所有unitypackage文件 该工具完全采用傻瓜式使用方法，双击直接操作成功。 使用说明请查看该文章详细讲解：https://blog.csdn.net/egostudio/article/details/136650332

光子工具-用于分析单光子测量数据的工具 photon-tools是用于处理和分析光子时间戳数据（特别是来自FRET和FCS实验） photon-tools的集合。 安装：两分钟版本 要在Ubuntu上安装photon-tools ， $ sudo apt-get install python3 python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib \ python3-setuptools build-essential cython3 libboost-all-dev $ git clone git://github.com/bgamari/photon-tools.git $ cd photon-tools $ ./install.sh 安装：未删节版 其中许多实用程序都是用Python编写的，通常需要python 3或更高版本以及n

自述文件 适用于Odoo / OpenERP的LibreOffice报告引擎 该模块允许您将任何类型的报告转换为LibreOffice / OpenOffice。 好处是您可以控制文档，并且可以根据需要对其进行修改。 要求 py3o.template包是必需的； 使用以下命令安装它：pip install py3o.template

odoo-py3o-sample-report 该存储库对为基本Odoo报告提供py3o模板的模块进行了分组。 依存关系： 此存储库中的py3o模板使用OCA 存储库中的模块 。 它需要以下Python依赖项： pip install py3o.template pip install py3o.formats 使用LibreOffice进行模板： 允许遵循可用的语法在直接创建模板。 跟踪.odt业务文档的演变： 有3个可用选项来跟踪.odt模板中的更改： 在LibreOffice中使用“本机选项 提取两个.odt文档的.xml并将其与经典的git diff或gitk工具进行git diff 。 请注意，页眉和页脚上的文本与主文本位于单独的.xml文件中。 将.odt二进制文件转换为纯文本格式后，使用经典的git diff或gitk工具： 安装 sudo apt-get更

主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

关于 CryptoSage在SageMath（ ）中提供了加密算法。 该项目面向对密码学感兴趣的学生和工程师。 您可以尝试使用真实参数和完整密钥长度来测试这些加密算法。 我们在SageMath中编写密码算法。 安装 首先，您需要安装SageMath。 然后， sage命令可以加载并运行CryptoSage脚本。 特征 我们希望实施所有流行的公钥方案： 基于整数因子的密码系统，包括RSA / Rabin / Paillier等。 基于描述日志的密码系统，包括DH / ElGamal / DSA等。 ECC（椭圆曲线密码学） 基于配对的密码学 基于晶格的密码学 基于编码的密码学 椭圆曲线密码学 EC域参数： prime192v1.sage EC密钥生成： eckeygen.sage ECDSA签名生成和验证ecdsa.sage 您可以查看并尝试ectest.sage $

输入经纬高即可提取百度地图中存在的街景图片

刷题时常用函数： sorted() count() reversed() replace() set():去重，针对可迭代对象 ‘’.join()：链接字符串数组 一： hex(x):cross_mark:10进制整数 返回16进制数，以字符串形式表示 hex(-42) ‘-0x2a’ oct(x):cross_mark:10进制整数 返回8进制数，以字符串形式表示 bin(x):x – int 或者 long int 数字 返回二进制字符串 int(‘10’) # 字符串转换成10进制整数 int(‘10’,16) # 字符串转换成16进制整数 int(‘0x10’,16) # 字符串转换成16进制整数 int(‘

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

基于StyleGAN2的新版人脸生成器 Read English Introduction：   这儿是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的，，，和生成器，也新增了两款更具美学意义的和生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民（譬如可以了解一下）。   生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材，供我们在多种场景下应用并有助于节省寻找真人（人脸）的成本，值得注意的是，每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物，他们独特且永不重复。 新版的提升与价值何在？   基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，使生成的成功率接近100%（可参见下方随机生成的数据集），能被应用于大批量生成任务之中；另外图片的质