此资源为水从高处落下的效果，可以用于液体倾倒，瀑布等场景 水分为水流，雾气，涟漪，溅射四种效果，每种效果可以单独拆分 此效果使用粒子效果制作 包内有项目源码，相关资源，演示场景 压缩包内文件为unitypackage，直接拖入Unity中即可

仅供学习参考

编写程序，将键盘接收到的四位十六位进制数据转换为等值的二进制数，再显示在终端上。

位图转换器是一种用于转换不同类型的位图文件（例如BMP，JPG，PNG，GIF等）的软件。选择目录，然后选择起始格式和目标格式，然后单击确定。

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使用Python 2或Python 3从Google云端硬盘下载文件 使用指南： 在您的终端中，运行以下命令： python download_gdrive.py GoogleFileID /path/for/this/file/to/download/file.zip 例子： 如果下载链接如下所示，则GoogleFileID为0Bz7KyqmuGsilT0J5dmRCM0ROVHc 如果此文件的下载路径是/home/ubuntu/myfile/file.zip，那么您应该运行的命令是python download_gdrive.py 0Bz7KyqmuGsilT0J5dmRCM0ROVHc /home/ubuntu/myfile/file.zip 记入

DFT的matlab源代码ElemNet ElemNet是一个深层神经网络模型，仅将元素组成作为输入，并利用人工智能自动捕获基本化学成分以预测材料性能。 ElemNet可以自动学习不同元素之间的化学相互作用和相似性，这使得它甚至比传统的基于物理属性学习领域知识的机器学习模型更准确地预测训练数据集中不存在的化学系统的相图。 该存储库包含用于执行数据处理，模型训练和分析的代码，以及经过训练的模型。 如果您有大型数据集（例如OQMD），则应从头开始训练模型。 否则，对于较小的DFT计算或实验数据集，最好使用从预训练模型中进行的转移学习来训练模型，如下所示。 安装要求 重复使用这些环境的基本要求是Python 3.6.3 Jupyter环境，其中的软件包列在requirements.txt 。 某些分析需要使用，而Java需要Java JDK 1.7或更高版本。 参见[喜p文档以了解详细信息]。 源文件 培训ElemNet模型的代码以及在我们的工作中[1]产生的经过训练的模型都可以在上找到。 其他文件夹包含与为表征ElemNet而执行的不同分析相关联的脚本。 分析笔记本应该是自描述的，在其他情

标准的Modbus协议，对象分为离散量输入、线圈、输入寄存器、保持寄存器

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