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pptxgenjs是一个开源的JavaScript库，允许开发者在前端页面上创建和修改PPTX文件。它封装了一个强大的PPTX渲染和导出组件，这个组件可以嵌入到网页中，为用户提供便捷的PPTX文件处理能力，包括创建新幻灯片、添加文本、插入图片、自定义幻灯片布局和样式等功能。该组件提供了丰富的API接口，可以通过编程方式控制PPTX文件的生成和导出，无需用户手动操作复杂的PPT软件。 pptxgenjs的渲染功能允许用户在前端实时查看PPTX的生成过程，它支持通过编程方式定义幻灯片内容，包括但不限于文本框、图片、图表、形状和表格等。用户可以自定义布局，设置字体样式、颜色、大小等，实现专业级的PPTX文件展示效果。此外，组件还支持动态内容的插入，如时间、日期或者用户交互数据，使得生成的PPTX文件内容更加丰富和动态。 在导出方面，pptxgenjs提供了将编辑好的PPTX文件导出为多种格式的能力，如PDF、图片或其他兼容格式。它甚至支持将生成的PPTX文件保存到用户的本地存储设备上，极大方便了用户对文件的管理和分享。通过这种方式，用户无需安装额外的软件即可完成PPTX文件的制作和分享。 pptxgenjs封装的组件非常适合那些需要在Web应用程序中集成PPTX处理功能的场景。例如，它可能被用于教育平台，允许老师和学生在线创建教学演示文稿；在企业培训和市场推广中，快速生成产品介绍和业务汇报；在数据可视化项目中，将复杂的统计信息和分析结果转换为直观的演示材料。 该组件的使用不受特定框架限制，虽然在标签中提到了VUE2，但它可以兼容多种前端框架和库，如React、Angular或原生JavaScript。开发者可以根据自己的技术栈选择合适的方式集成pptxgenjs，从而在项目中实现PPTX文件的处理和导出功能。 pptxgenjs还提供了扩展性，开发者可以根据自己的需求定制和扩展库的功能，实现特定的PPTX处理逻辑。社区支持也是该库的一个优势，大量的文档、示例代码和用户反馈可以帮助开发者更快地掌握和使用该组件，解决在使用过程中遇到的问题。 pptxgenjs封装的PPT渲染和导出组件是一个功能全面、使用便捷、高度可定制的前端PPTX处理工具，它极大地拓展了Web应用处理办公文档的能力，尤其在教育、商业演示和数据可视化领域具有广泛的应用前景。

点击按钮弹出文件选择框选择需要导入的.lh文件（仅支持最多两层嵌套的粒子） 可切换粒子播放停止状态 切换lh文件不需要重新运行 使用键盘和鼠标切换视角 3D场景与网页混合使用 仅在LayaIDE上测试通过

在当前人工智能领域中，图像识别技术作为深度学习的重要分支，已被广泛应用于各种场景中。尤其是在游戏、安防监控、自动驾驶等领域，图像识别的准确性与效率直接影响到整个系统的性能。而Yolo（You Only Look Once）作为其中的一种高效目标检测算法，因其速度快、准确率高等特点，成为了许多开发者和研究者训练模型的首选。 本次提供的数据集名为“穿越火线角色标注数据集”，总共有1500张标注好的图片。"穿越火线"作为一款广受欢迎的在线射击游戏，其角色丰富，场景多样，为图像识别提供了极佳的素材。这些图片被专门标注用于训练Yolo算法模型，以提高其在复杂背景下的目标检测能力。 数据集导出为两种格式：voc格式与txt格式。VOC（Visual Object Classes）格式是一种广泛使用的标注格式，它不仅可以保存图片信息，还包括了图片中每个目标的边界框信息和类别信息。这种格式的文件能够被多种图像处理工具和深度学习框架所支持，非常适合于数据预处理和模型训练。而txt格式则是一种纯文本格式，记录了与voc格式相同的信息，但更易于编辑和处理，适用于需要对标注数据进行快速查看或简单修改的场景。 文件名称列表中的README文件，通常包含数据集的介绍、使用说明、格式定义以及版权信息等重要信息，对于使用者而言，它是理解数据集结构与内容的起点。data.yaml文件则可能包含了数据集的配置信息，如类别列表、图片文件路径等，便于在训练模型时读取和使用。而train文件夹，则是存放所有训练图片及其标注信息的地方，保证了数据集的清晰组织，方便快速访问和处理。 整个数据集不仅为图像识别研究提供了丰富的素材，同时也为那些希望使用Yolo算法进行角色检测训练的开发者和研究者提供了极大的便利。通过对这些数据的深入学习和反复训练，开发者能够不断优化模型的准确度，进而应用于实际的图像识别项目中。 无论是在游戏场景下对角色进行准确识别，还是在复杂的现实世界中进行目标检测，该数据集都具有极高的实用价值和研究价值。它不仅能够帮助开发者和研究者探索更多可能的应用场景，同时也推动了人工智能领域尤其是图像识别技术的进一步发展。

用ollama进行deepseek-XXX.gguf模型的导出和导入,当然其他的模型同样支持只要是,gguf都可以 大家肯定有过下载的模型想不第二次下载，或者想从其他地方下载的模型导入的想法，尤其是deepseek的模型拉取时间过长，浪费时间。 ollama工具是用于gguf格式模型的导出和导入的有效途径。gguf是一种通用模型文件格式，它使得不同模型的保存和迁移变得更加方便。使用ollama，用户可以轻松地管理模型文件，例如将模型从一个位置导出到另一个位置，或者导入预先下载好的模型，避免重复下载，提高工作效率。 当需要导入一个gguf模型时，用户首先需要将模型文件放置在指定的目录下。接着，在同一目录下创建一个model.txt文件，文件内需指定模型文件的具体路径。使用ollama命令行工具执行导入操作后，即可通过运行指定的名称来激活模型，进行后续的操作或应用。 模型的导出过程同样简便。通过使用ollama提供的命令，用户可以查看当前所有可用模型及其路径，然后通过命令行工具导出特定模型到用户指定的路径。例如，使用ollama list查看当前所有模型，用ollama show --modelfile命令查看具体模型路径，然后使用如powershell的命令将模型文件复制到新的位置。 值得注意的是，ollama工具不仅支持deepseek这类模型，而且能够用于任何gguf格式的模型。这意味着，无论模型来源何处，只要它符合gguf格式标准，都可以通过ollama进行有效的导入和导出操作。 此外，由于deepseek模型文件通常较大，拉取过程可能会非常耗时，使用ollama可以有效节省时间和网络资源。用户可以先在有良好网络环境的地点下载模型，然后利用ollama将其导出到本地，之后在需要的环境中，通过导入操作快速使用模型，无需重新下载。 ollama通过支持gguf格式的模型导出和导入，极大地简化了深度学习模型文件的管理，降低了模型迁移的难度，使得用户可以更高效地利用已有的模型资源。对于那些需要频繁处理模型文件的研究者或开发者来说，ollama提供了一个非常实用的解决方案。

yapi二次开发环境：win10系统 node版本：12.12.0 yapi版本：1.9.2 支持升级最新版本 ykit版本：最新0.8 开发环境部署命令：前端（npm run dev-client 建议用git Bash命令窗口打开）后台（npm run dev-server） 生产环境部署：node server/app.js ------------------------------------------------ 1、yapi导出word自定义模版 2、支持选择某个接口导出docx文档 3、支持自定义模版 ------------------------------------------------

剪映SRT字幕一键导出工具是一款专为剪映用户设计的实用辅助软件，它极大地简化了视频编辑过程中字幕处理的复杂性。在视频制作中，字幕的添加和编辑是不可或缺的一环，尤其是在教育、娱乐和新闻类内容中，清晰准确的字幕能帮助观众更好地理解视频内容。SRT（SubRip Text）是一种常见的字幕文件格式，它包含了时间轴和文本信息，方便在不同播放器和平台上使用。 这款工具的主要功能包括： 1. **一键导出SRT字幕**：用户在剪映中完成字幕编辑后，通过该工具可以直接导出为SRT格式，无需手动复制粘贴或者逐行调整时间轴，大大提升了工作效率。 2. **文本格式转换**：除了SRT格式，该工具还支持导出为其他文本格式，如TXT或ASS，这在需要将字幕应用于不同软件或平台时非常有用。 3. **简繁体转换**：对于需要在两岸三地或更广泛地区传播的视频内容，简体与繁体字幕的转换功能显得尤为重要。该工具能够自动进行简体到繁体或繁体到简体的转换，确保字幕适应不同的语言环境。 4. **易用性**：工具界面简洁明了，操作流程直观，无论是专业剪辑师还是初级用户都能快速上手。 5. **兼容性**：剪映SRT字幕一键导出工具与剪映软件无缝对接，确保字幕数据的准确无误，同时，由于其通用的文件格式支持，使得与其他视频编辑软件的兼容性也得到了保障。 在实际应用中，用户只需运行压缩包内的"剪映字幕导出.exe"程序，按照提示操作即可完成字幕的导出工作。"更多资源.url"链接可能是开发者提供的额外教程、更新信息或其他相关资源的快捷方式，方便用户获取更多帮助和支持。 总结来说，剪映SRT字幕一键导出工具是一款高效便捷的字幕处理工具，它简化了视频编辑过程中的字幕工作，提高了字幕的导出效率和准确性，同时具备文本格式转换和简繁体互换的功能，为剪辑工作者带来了极大的便利。对于那些频繁处理字幕的用户来说，这款工具无疑是一款不可或缺的利器。

文本替换和导出脚本 适用于Adobe Illustrator（在2021年测试）。 如何使用 在Illustrator中打开要批量导出的模板 想要替换文字的地方都使用“名称” 下载“ Replacer.js”脚本 打开Illustrator，文件->脚本->其他脚本... 将打开一个对话框。 打开您在步骤4中下载的脚本。 指示AI文件。 将打开另一个对话框。 指明应使用的CSV文件（它将第一列作为名称） 最后，将打开最后一个对话框。 指示应将其保存在的文件夹。 完毕！ 最适合 证明书 婚礼卡 邀请函 白标图形 去做 使此脚本通用，以便可以用CSV中的{{curly braces}}替换文本。 制作更好的 笔记 请随意使用此脚本，如果进行了任何改进，请不要忘记发送Pull请求。

《nudtpaper：从code.google.compnudtpaper自动导出》 本文将深入探讨一个专门为NUDT（国防科技大学）硕士和博士研究生设计的LaTeX模板——nudtpaper。这个模板旨在简化论文写作过程，提高论文格式的标准化和一致性。通过在code.google.compnudtpaper获取此模板，学生可以轻松地开始他们的学术论文创作。 我们需要理解LaTeX，这是一种基于TeX的文字处理系统，特别适合于数学、物理和计算机科学等领域的技术文档编写。LaTeX以其强大的排版能力和对复杂公式的处理能力而闻名，同时它还支持自动化引用管理和目录生成，使得论文结构清晰，格式规范。 nudtpaper模板则是LaTeX系统的一个定制版本，针对NUDT的论文格式要求进行了优化。它包含了所有必要的文件和配置，如封面、摘要、目录、章节样式、页眉页脚等，确保了论文符合学校的规定。使用这个模板，学生可以避免繁琐的格式调整，将更多的精力放在内容创作上。 模板的使用方法通常是这样的：下载nudtpaper-master压缩包并解压。然后，根据自己的需求修改模板中的示例文件，如`main.tex`，这是论文的主文件，包含各部分的引用。用户可以添加或删除章节，调整标题，插入自己的内容。同时，`bibliography.bib`是参考文献数据库，用于管理论文的引用，用户可以添加自己的引用条目。 在LaTeX环境中编译`main.tex`，如使用MiKTeX或TeX Live，将自动生成PDF文件，预览论文的最终效果。编译过程中，LaTeX会自动处理公式、图表、参考文献等，确保它们符合模板的风格。 值得注意的是，模板作者提供了联系方式（六本源## gmail ** COM），这表明他们愿意为用户提供技术支持和解答问题。在使用过程中遇到任何困难，可以主动联系他们寻求帮助。 nudtpaper是一个为NUDT学生量身打造的高效工具，它结合了LaTeX的强大功能和学校的格式规范，使论文写作变得更加简单。通过合理利用这个模板，学生们可以专注于研究内容的撰写，同时确保论文的格式专业、规范，从而提高论文的质量和完成效率。

根据提供的文件信息，我们可以得知这是一款专门用于iSC平台的安保基础数据人脸照片导出工具，它具有一个特定的功能，即将iSC平台上的安保基础数据中包含的人脸照片进行导出。这类工具通常被设计用于安全监控、门禁系统、身份验证以及其他需要人脸数据的场合。通过导出功能，可以方便地将人脸照片从安保系统中提取出来，用于进一步的分析、备份或存储。 考虑到标签中提到的“海康”，这可能是与海康威视公司的产品或技术相关的一个工具。海康威视是一家知名的安防产品和解决方案供应商，其产品广泛应用于全球的安保领域。因此，这款工具可能是与海康威视的iSC平台直接相关，或者是与之兼容的第三方开发工具。iSC平台可能是一个综合性的安全管理平台，提供了包括人脸照片在内的多种数据管理功能。 更新记录.txt文件可能包含了该工具的版本更新信息、新增功能、改进点、修复的错误以及用户需要注意的事项等。这些记录对于了解工具的进化过程和后续维护非常重要，可以帮助用户了解如何更好地使用工具，以及如何应对可能出现的问题。 我们可以推断出该工具是一款专业的安保辅助软件，主要服务于需要大量人脸数据管理的用户，比如安保人员、系统管理员等。对于这些用户来说，能够高效地从iSC平台导出人脸照片数据是十分必要的，这不仅有助于提高工作效率，还能够为后续的安保活动提供数据支持。随着技术的进步和用户需求的变化，这类工具也在不断地更新和改进，以适应日益复杂的安全管理需求。