该Maya插件允许将网格的一部分包裹到另一个网格。 这就像环绕变形器一样工作，但是顶点关联是在添加目标时（而不是在运行中）进行的。 这可用于分离钻机的各个部分。 例如，角色的脸部可以单独分离和装配，然后包装到主角色模型中。 nCloth和其他动力学系统也可以针对钻机的一部分进行隔离。 安装 通过将zWrappedMapDeformer.mod复制到Maya的modules目录中并设置正确的路径，然后将其添加到userSetup.mel中来进行安装： source "zMappedWrapDeformerMenu.mel"; 将在“索具”菜单集中的“变形”菜单中添加“映射的包裹”菜单。 用法 选择“映射的包裹”（Mapped Wrap）>“创建”（Create），将映射的包裹变形器添加到网格。 选择一个网格和一个目标，然后选择“ Mapped Wrap”>“ Add Target”将

在浏览器中预览 Sketch.app插件可在浏览器中正确查看您的设计。 这个插件有什么作用？ 与Sketch Mirror的网络预览功能不同，在浏览器中通过适当的滚动查看画板。 您的设计将与浏览器的中心对齐。 空白区域的背景颜色将与画板的背景颜色相同 您的画板将自动放大至@ 2x，以便在视网膜显示屏上更好地预览。 （前提是您使用@ 1x设计 :grimacing_face: ） 如何使用这个插件？ 双击“ Preview in Browser.sketchplugin ” 在您要在浏览器中查看的画板上单击 使用键盘快捷键Cmd+Shift+. 在浏览器中打开它（您必须对每个更改进行此操作，因为这不是您的画板的实时预览） ¯\ _（ツ）_ /¯ 学分 感谢Lastroom的提供了预览方法的基本代码。 我所做的只是改进代码，清理HTML标记输出，并添加一种将画板缩放至@ 2x的方法-以便在视网膜显示器上更好地预览。

条形码扫描库是基于Zxing封装而成，可以看作是Zxing库的一个增强版本，它的核心功能是实现条形码的快速扫描和识别。Zxing（“Zebra Crossing”）是一个开源的、用Java实现的库，能够用来解析一维和二维码，广泛应用于各种扫描和识别场合。此库在Zxing的基础上进行了功能上的扩展，使其支持更多的条形码格式，包括了市场上常见的各种条形码类型。 此库的特别之处在于它不仅仅满足于基础的扫描功能，还提供了生成、解析带logo的二维码的功能。这意味着用户可以在二维码中嵌入特定的公司标识或品牌logo，使得扫描出的二维码更具个性化和识别度。这在营销推广和品牌宣传方面非常有用，能够提升用户的互动体验。 除了二维码的个性化处理，此库还提供了对扫描过程中可能出现的各种复杂情况的智能解决方案。例如，它具备自动放大镜头的功能，这个功能能够通过动态调整焦距来优化扫描效果，尤其是在扫描距离或光线条件不佳的情况下表现尤为出色。此外，当用户的设备在移动时，该库能够实现自动对焦和连续对焦，保证了即使在动态环境中，扫描的稳定性和准确性也丝毫不受影响。 为了让用户拥有更加灵活和个性化的扫描体验，该库还支持扫描UI的自定义。用户可以根据实际的应用场景和审美要求，对扫描界面进行自定义设计，包括界面布局、颜色方案、交互逻辑等，以更好地融入到应用程序的整体风格中去。 这个基于Zxing封装的条形码扫描库通过提供一系列高级功能，大大提高了条形码扫描的效率和灵活性，使得开发者能够更加轻松地在各种应用中集成复杂的扫描功能，满足多种业务需求。

PyImgurGrabber 一个小的python脚本，用于抓取屏幕截图，将它们上传到Imgur，在剪贴板中提供链接，然后在一段时间后将其删除。 要使用它，请参阅我的博客条目： : 你会需要： Python ( ) 要安装这些软件包： pip install pyperclip pip install pyimgur 已经下载了优秀的 MiniCap 截屏程序 ( ) 并将其安装到名为 bin 的子目录中。 已在 Imgur 上设置应用程序以获取客户端 ID 在 Python 脚本中设置 ID 字段 斯蒂芬·穆恩 --

发信息 SendMessage是一个将Windows消息发送到任何窗口的小工具。 有没有想过您应该如何测试您的应用程序是否正确响应某些系统消息，例如WM_ENDSESSION或WM_POWERBROADCAST？ 当然，您可以通过实际触发这些消息来测试您的应用程序，但是特别是WM_ENDSESSION消息，其目的是，一旦Windows向您发送该消息，就不可能将调试器附加到您的应用程序。 使用此工具，您可以将该消息和您喜欢的任何其他消息发送到应用程序窗口。 您可以在将调试器附加到应用程序的同时执行此操作！ 请访问SendMessage的以获取更多信息。

在自动化测试和仪器控制领域，SCPI（Standard Commands for Programmable Instruments）协议是一个广泛使用的标准。本文将分享我开发的一个开源项目——SimpleSCPI，这是一个基于PyQt5的图形化SCPI仪器控制工具, 你可以便捷的发送scpi指令，同时查看仪器的响应时间，同时也支持按序列批量发送scpi指令。 SCPI（Standard Commands for Programmable Instruments），即可编程仪器标准命令，是一种用于通信的标准化语言，广泛应用于自动化测试和仪器控制领域。这种语言允许工程师通过计算机控制实验室中或生产线上各种品牌和型号的仪器。SCPI命令集定义了一套完整的命令语法，这些命令能够精确地描述出仪器需要执行的操作，如设置电压、频率、进行测量等。 本文介绍的开源项目SimpleSCPI是一个基于PyQt5的图形化SCPI仪器控制工具。PyQt5是一个创建图形用户界面（GUI）应用程序的工具集，它是Python编程语言与Qt库的结合，可以创建跨平台的GUI应用程序。利用PyQt5，开发者可以设计出界面友好、功能强大的应用程序。 SimpleSCPI项目的主要功能包括便捷地发送SCPI指令，以及查看仪器响应时间。此外，它还支持按序列批量发送SCPI指令，这对于需要执行大量测试任务或需要记录仪器响应历史的场合来说，是非常有用的。这样的功能极大地提高了测试工作的效率和灵活性。 对于编程来说，SimpleSCPI使用了pyvisa库，这是用于控制基于VISA（Virtual Instrument Software Architecture）接口的仪器的一个Python库。VISA是一种标准的编程接口，它允许软件与各种接口的仪器进行通信，而不管仪器的物理接口或品牌是什么。这种抽象层简化了不同仪器之间的通信，使得开发者可以在不同的硬件平台上以相同的方式编写代码。 SCPI协议的使用和开发涉及许多细节，开发者需要对SCPI语法非常熟悉，以便能够精确地构造命令，这通常包括了仪器的初始化、配置、数据读取和错误处理等。SimpleSCPI项目简化了这个过程，使得即便是初学者也能够快速上手并控制仪器。 在实际应用中，SimpleSCPI可以用于各种测试和测量环境，包括但不限于电子设备的制造测试、科学研究实验、质量保证和质量控制。对于教育机构来说，该工具可以作为一个教学辅助工具，帮助学生更好地理解仪器控制和自动化测试的原理。 从长远来看，随着自动化测试和仪器控制技术的不断发展，对SCPI及其相关工具的需求只会增加。SimpleSCPI作为一个开源项目，不仅可以促进社区共享和交流，还能够激发更多的创新和改进。通过集合广大开发者的力量，SimpleSCPI有望成为一个功能更加强大、使用更加广泛的工具。 尽管SimpleSCPI已经提供了丰富的功能，但它仍然可以通过各种方式进行扩展和增强。例如，可以添加更多的仪器模型支持、改进用户界面、增加数据分析和处理功能，以及与其他测试软件和硬件的集成。 SimpleSCPI作为一个开源项目，不仅为工程师和科学家提供了一个实用的SCPI工具，而且还为学习和实现仪器自动化控制提供了一个很好的平台。随着社区的不断贡献，SimpleSCPI未来的发展潜力是巨大的。

在这份Python工程中，涉及了数据处理和分析的多个阶段，包括数据清洗、数据分析以及可视化、以及机器学习。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，它的目的是去除数据集中的噪声和不一致性，以便进行更为准确的数据分析。Python作为一门强大的编程语言，在数据清洗领域拥有广泛的库和工具支持，其中最常用的就是pandas库。pandas提供了DataFrame和Series两种主要数据结构，能够方便地处理表格型数据，同时还提供了大量的函数和方法来实现数据清洗和处理的各种需求，如缺失值处理、数据类型转换、重复数据处理等。 在数据清洗完成后，项目进入到数据分析和可视化的阶段。数据可视化是将数据分析的结果通过图形的方式直观地展现出来，帮助人们更好地理解数据中的模式和趋势。在Python中，pyecharts是一个用于生成各种图表的库，它基于ECharts，后者是一个由百度团队开发的纯JavaScript图表库，能够在网页中生成美观的图表。pyecharts使得Python用户可以方便地在网页中展示数据分析的结果。在本项目中，特别提到了使用pyecharts生成了堆叠面积图和热力图这两种类型的图表。堆叠面积图适合展示部分与整体的关系以及各类别数据随时间或其他变量的增减变化趋势。而热力图则适合于展示数据矩阵的强度分布，常用于显示变量间的相关性，或是某个量在不同分类条件下的分布情况。 项目还包含了机器学习的部分。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验改进自身的性能。在Python中，sklearn库是进行机器学习实践的常用工具包，提供了许多常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类等，以及相应的数据预处理、模型选择和评估方法。例如，使用sklearn进行数据集的分割、特征工程、模型训练和参数调优等。joblib是另一个在Python中用于并行计算的库，它主要用于处理大量数据时的并行任务，能够加速数据处理和模型训练过程。 整个工程展示了一个完整的数据分析项目流程，从数据的准备和清洗，到数据的分析和可视化，再到使用机器学习模型对数据进行深入挖掘，每一步都紧密相连，共同构建了一个综合性的数据分析解决方案。

### Linux智能重启Apache服务器脚本详解 #### 一、引言 在运维工作中，服务器的稳定性和可用性至关重要。为了确保服务的连续性，我们常常需要监控关键服务的状态，并在出现异常时采取措施进行恢复。本文将详细介绍一个用于Linux系统的智能重启Apache服务器的脚本，该脚本能够在检测到服务器异常的情况下自动执行重启操作。 #### 二、脚本功能与原理 脚本的主要功能是监控Apache服务器的状态，并在检测到异常时自动重启Apache服务。具体来说，脚本会定期检查Apache服务的状态，一旦发现服务无法正常响应，即会触发一系列的操作来恢复服务。 - **状态检测**：通过`curl`命令模拟对服务器的HTTP请求，获取HTTP头部信息中的状态码。如果状态码不是200（表示正常），则认为Apache服务出现异常。 - **异常处理**：当检测到异常后，脚本首先记录当前系统的运行状态，然后强制终止所有可能与Apache相关的进程。之后，尝试重新启动Apache服务，并记录重启的日志信息。 - **故障恢复**：如果重启后服务仍无法恢复正常，脚本将执行最终手段——重启整个系统。这一步骤仅作为最后的选择，因为重启整个系统可能会带来额外的风险。 #### 三、脚本实现细节 接下来，我们将深入分析脚本的具体实现细节。 ##### 1. 变量定义 脚本首先定义了待监控的Apache服务器地址（URL）： ```bash URL=”http://127.0.0.1/” ``` 这里的`127.0.0.1`代表本地主机，可以根据实际情况修改为实际的服务地址。 ##### 2. 状态检测函数 脚本定义了一个名为`curlit`的函数，用于检测Apache服务的状态： ```bash curlit() { curl –connect-timeout 15 –max-time 20 –head –silent “$URL” | grep '200' } ``` - `curl –connect-timeout 15`：设置连接超时时间为15秒。 - `–max-time 20`：设置总的超时时间为20秒。 - `–head`：只请求HTTP头部信息。 - `–silent`：静默模式，减少输出。 - `grep '200'`：检查返回的头部信息中是否包含状态码200。 ##### 3. 异常处理函数 当状态检测失败时，脚本将执行`doit`函数来处理异常情况： ```bash doit() { if ! curlit; then # 执行一系列操作 fi } ``` - **记录系统状态**：使用`top`命令将当前系统状态写入日志文件`/var/log/apachemonitor.log`。 - **杀死相关进程**：使用`killall`命令杀死所有与Apache相关的进程。 - **重启Apache服务**：尝试重启Apache服务。 - **记录日志**：记录重启动作。 - **二次检测**：等待一段时间后，再次检测Apache服务的状态，以确认服务是否已恢复正常。 ##### 4. 主循环 脚本的主循环通过不断调用`doit`函数来持续监控Apache服务的状态： ```bash while true; do doit >/dev/null sleep 10 done ``` ##### 5. 启动脚本 - 脚本使用`chmod +x apachemonitor.sh`使其具有可执行权限。 - 通过编辑`/etc/rc.d/rc.local`文件，添加启动脚本的路径，使得脚本可以在系统启动时自动运行。 #### 四、注意事项 - **安全性**：在生产环境中使用此脚本前，请确保充分测试并考虑其对现有系统的影响。 - **兼容性**：脚本中使用了多种方法来尝试重启Apache服务，这是因为不同的Apache版本和服务配置可能有所不同。在实际应用中，可以根据自己的环境调整这些命令。 - **异常处理**：虽然脚本提供了基本的异常处理机制，但在复杂环境下可能还需要更细致的错误处理逻辑。 #### 五、总结 本文详细介绍了如何编写一个智能重启Apache服务器的脚本。通过这种方式，我们可以有效提高服务的可用性和稳定性，降低因Apache服务异常导致的问题发生概率。当然，在实际部署过程中，还需要结合具体的业务场景和需求来进行调整和完善。

一个水稻长穗颈突变体eui1(t)的鉴定和基因定位，唐彦强，杜川，利用EMS（甲基磺酸乙酯）诱变优良恢复系缙恢10号种子，在其后代获得了一个长穗颈高秆突变体，暂命名为eui1(t)。与诱变亲本相比，倒一

ckeditor5-数学预览 关于 这是的插件。 单击乳胶数学表达式时，将显示一个弹出窗口，显示使用MathJax或KaTeX渲染的表达式。 演示版 检查这个小提琴： : 安装 使用NPM安装： npm install ckeditor5-math-preview 要添加此插件的功能，您应该对编辑器进行自定义构建。 请按照的说明进行操作。 要加载插件，请配置ckeditor（例如，编辑文件ckeditor.js ），如下所示： 导入插件 import MathpreviewPlugin from 'ckeditor5-math-preview/src/mathpreview'; 配置构建 假设构建基于经典编辑器： export default class ClassicEditor extends ClassicEditorBase {} // Plugins to inclu