作者及联系方式
作者：冰河
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推荐使用
mykit-db-sync
mykit中分离出的强大数据数据库同步工具——mykit-db-sync
基于java开发的功能强大、配置灵活的数据库之间同步工具，和数据产生器一样，均是前段时间因为项目需要编写的小工具，在实际应用场景中，我们经常需要定期将一个数据库的数据同步到另外一个数据库中，常见的一种做法是将源数据库的数据dump为sql文件，然后到目标数据库执行sql文件完成数据库的导入，但是这种方法至少存在以下问题：
需要手工操作，效率低
当涉及数据表较多时，容易遗漏、出错
如果要定期同步，操作人容易忘记
难以应付频繁变更数据表或者字段
针对以上存在的问题，将珍贵人力从这种重复、无意义的工作中解脱出来，特意开发这个小工具，目前源数据库为任何支持sql语法的数据库，
2024-06-05 09:59:51
2.57MB
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上下载了glove.6B的词向量
里面包含了100d常用英文单词的词向量
由于下载比较慢在这边分享一波
大概800+M
2023-06-09 13:19:06
116.93MB
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解决.Net Framework 4.6.2时，遇到错误提示：已处理证书链，但是在不受信任提供程序信任的根证书中终止。
2023-04-13 17:22:38
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cbschuld / browser.php
通过用户代理帮助在PHP级别检测用户的浏览器和平台
安装
您可以使用将该库作为本地的，基于项目的依赖项添加到您的项目中：
composer require cbschuld/browser.php
如果仅在开发过程中需要此库（例如，运行项目的测试套件），则应将其添加为开发时依赖项：
composer require --dev cbschuld/browser.php
典型用法：
$ browser = new Browser ();
if ( $ browser -> getBrowser () == Browser :: BROWSER
2023-03-29 10:05:40
85KB
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基于CNN的姿势识别
帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。
单据
我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。
专案
我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为：
Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0
2023-03-28 19:48:50
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渐变折线
本机用于在Android的Google地图上创建渐变折线的用例。 由于它不是Google Maps Android SDK中的内置API。
案例分析
如果要在Andoird Google Maps的两个位置之间创建渐变折线，则将无法执行此操作，因为根据此注释，它不是Android Google Maps SDK中的内置API。 这使我尝试是否可以本地实现，否则将很难实现。 我发现，在6小时之内，它可能会翻倍，您只需要开箱即用地考虑一下，然后尝试一下。
如何创建GradientPolyLine类？
由于我们将要实现自己创建渐变颜色的功能，因此我们应该知道如何以编程方式创建渐变颜色。
但是，在更深入地研究它之前，我们想提一下，要能够绘制渐变多段线，我们首先应该具有用于绘制渐变多段线的路线-坐标列表。
在assets文件夹中，您将找到一个route.json文件，其中包含指示
2023-03-07 16:25:29
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动画角色的AnimMap Baker
描述：
使用GPU来实现大量动画角色渲染。 顶点着色器的动画贴图，用于在运行时修改网格的顶点位置。 使用GPU实例化减少绘制调用。
使用Unity的AR Foundation在旧版iPhone 7上在现实世界中创建10,000个玩具士兵。
初始版本于2017年7月30日在GitHub上发布，当然，它仍在GitHub上。 但是，如果您能给我买杯咖啡，我会很高兴的:-)。
最近，我添加了对Unity 2019的支持，因此可以从Unity 5.x到Unity 2019使用它。
我将创建一个视频教程来演示如何使用它。 如果您想进一步了解其背后的实现，
2023-03-06 14:23:53
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自主驾驶车辆的深度模仿学习
自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。
2023-03-02 16:47:03
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EA电动工具
该项目是Visual Studio 2015项目，为Sparx System EA添加了一些新功能。 为了使用此项目（直到完成安装程序），您将必须添加注册表项并重新启动EA才能看到加载项。 基本上，EA Addin流程如下所示：
创建并签署程序集以实现正确的COM方法
将其放入GAC
添加一个注册表项，以便EA加载它。
利润
有两种安装方法：
从获取最新的安装程序
在VS中以管理员身份手动生成项目，然后手动添加注册表项。
如何使用它
现在，当我在攻克它时，首先需要一些主要功能。
可以导出到excel的可追溯性报告视图
通过删除空格并使用html标记格式化列表和段落的格式，可以更好地编辑文档中的粘贴内容。
启用了减价功能的注释部分，与注释列无关。
新评论类型的降价编辑器。
Markdown插件可停靠窗口，以帮助您方便地显示Markdown注释。
可追溯性报告
2023-02-16 20:49:08
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