sketch-json 将草图文件转换为json，然后将json转换为草图文件 安装 $ yarn add sketch-json 用法 const sketchJson = require ( 'sketch-json' ) sketchJson . toJson ( ) . then ( ( ) => console . log ( 'Done!' ) ) // => Done! sketchJson . toSketch ( ) . then ( ( ) => console . log ( 'Done!' ) ) // => Done! 这个怎么运作 与不同，使用sketch-jso

sketch-json-cli 将草图文件转换为json，然后将json转换为草图文件 安装 $ npm install -g sketch-json-cli 用法 $ sketch-json --help Usage: $ sketch-json Convert sketch file to json $ sketch-json --json Convert json file to sketch Options: -j, --json Convert json file to sketch -h,

以太网IPFS 一个DApp，它将文件上传到IPFS，然后将哈希存储在以太坊区块链上

健康账本 HealthLedger是一个基于Hyperledger架构和基于IPFS的电子健康记录存储和共享系统。 ExpressJS用于创建分散式应用程序，该应用程序存储运行状况数据并存储在IPFS网络中。 然后，将IPFS的QmHASH存储在结构网络中的事务中。 所有者只能授予可以查看数据的人员访问权限。 这样可以确保数据管理权掌握在数据所有者手中。

ESP8266_WebGen 设计一个网站，然后将其嵌入到ESP8266固件中。 现在，该项目分为三个不同的草图： AdvancedWebServerHuzzah：这是一个非常基本的示例，可让您选择充当接入点还是wifi客户端。 AdvancedWebServerHuzzah_APandClient：此示例与基本示例类似，不同之处在于它具有在访问点之间切换或提供SSID和（可选）密码的功能。 这也提供了有关如何使用jQuery和代码实现的URL处理程序在网页上包含动态内容的示例。 该技术仍将网页作为C数组嵌入PROGMEM中。 AdvancedWebServerHuzzah_SPIFFS：这最后一种技术使用SPIFFS闪存文件系统在FLASH存储器中实现网站，以便可以像检索外部SD卡上的文件一样检索项目。 SPIFFS编写实用程序（可以按照说明将其添加到ArduinoIDE中）似乎

通过ffmpeg实现批量改名，然后将多个视频文件合并为1个 文件后缀可以自己修改，ts，或者mp4都可以用

这个 m 文件按照 H.264/AVC 标准进行编码和解码。 首先阅读一个视频。 播放给用户，然后保存为图像。 然后读取图像之一。 然后对于可变块大小，它被分成16x16块。计算每个块内的标准偏差。如果超过限制，则意味着块内偏差更大，因此将块大小减小到8x8。 如果这里的偏差也更大，那么块大小将减少到 4x4。 在任何块大小中，都会调用一个函数 Prediction，它根据错误值进行 Intra/Inter/IPCM 预测。 参数 Side_Info 具有所有必要的信息。 它被传递到解码器端。 根据块大小，调用相应的重构函数。 该程序还计算数据隐藏的鲁棒性，并数据的容量可以隐藏在图像中Graph 绘制了带有块分离的原始图像和解码图像。 该文件是对论文实施的一种尝试： 通过利用 H.264/AVC 流中的 IPCM 宏块进行实时数据隐藏 作者：Spyridon K. KapotasÆ A

在 MATLAB 中获取任何 ND 矩阵，并使用 fDim.m 将其展平为 N x 大小（ND,dim）二维矩阵。 在多维矩阵上编写复杂操作时，这通常是必要的。 还希望在展平后，保留的维度具有正确的顺序。 这对于矢量处理尤其重要。 一旦展平，并对二维​​矩阵执行了操作，通常需要将二维矩阵转换回原始多维矩阵。 这可以使用 eDim.m 执行。 有关使用各种矩阵大小和维度的测试用例，请参阅 multiDimDemo.m。 例子： 给定一个多维向量： >> vector_1 = rand(3,3,3,4,5,3); 将其展平为二维矩阵，保留对应于正确 xyz 顺序的第 3 维： >> [vector_1_f, fSeq] = fDim(vector_1,3); 将扁平矩阵转换回它的原始多维形式，仍然保留正确的 xyz 顺序： >> vector_1_e = eDim(vector_

先安装主程序Setup.exe， 然后将汉化包文件全部复制到原版的安装目录下就可以了,建议复制前请做好原版安装文件的备份 如果是98、me系统请安装40COMUPD.EXE补丁就可以了。

对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更