GSAP拆分文本库 这是一个基本功能，它将按单词或按字符将字符分成多个范围。 这个库有什么意义？ 好吧，我用gsap赚的钱不足以证明使用GreenSock的SplitText插件的年度会员资格是合理的。 它的工作方式类似，但功能却不及Green Sock自己的插件。 如果您需要更高级的功能，则可以获取具有年度会员资格的Green Sock插件。 您如何使用此功能，我为什么要关心呢？ 好问题。 如果要按单个字母分割文本，则基本上可以向该函数发送一个HTML元素和一个可选的config对象。 默认值将按单词拆分文本。 然后，您可以将元素的子级发送到gsap，以分别为每个单词或字母设置动画。 const text = document.getElementById('text') SplitText(text, {split: 'letter'}) // 2nd argument is o

PDF Split Merge是1个独立工具用于分割，合并PDF文件，允许你分割/合并大的PDF文件到小一些的PDF文件。 PDF Split Merge提供易用的图形界面应用程序和命令行应用程序。 分割功能可以让你基于页组，页范围分割1个或多个PDF文件。 合并功能允许你快速组合所收集的PDF文件及页码设定。 PDF分割/合并功能: 无须Adobe Acrobat或者Reader 自动处理多个PDF文件分割和合并过程 重新安排文件中页码顺序 基于页码或者定制的页码范围等分割PDF文件 分割1个文件到多个单页文件或者页码组合 合并1个或多个PDF文件 许多不同的分割和合并方式 支持命令行和批处理 支持Win98,ME,NT4,Windows 2000及XP及2003 支持文件拖放 列表顺序组织 保存，装载和附加批处理清单 对所有产生的文件修改文件信息，例如作者，主题，名称或者关键字

本文实例汇总了C++常用字符串分割方法，分享给大家供大家参考。具体分析如下： 我们在编程的时候经常会碰到字符串分割的问题，这里总结下，也方便我们以后查询使用。 一、用strtok函数进行字符串分割 原型： char *strtok(char *str, const char *delim); 功能：分解字符串为一组字符串。 参数说明：str为要分解的字符串，delim为分隔符字符串。 返回值：从str开头开始的一个个被分割的串。当没有被分割的串时则返回NULL。 其它：strtok函数线程不安全，可以使用strtok_r替代。 示例： //借助strtok实现split #include <

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ffmpeg按静音批量切分音频文件脚本

Oracle 自定义函数需求 有个字段，工号JOB_NUMBER ='10202804/10133066/10131810'，数据库里是编号，所有想写个函数，将JOB_NUMBER 传递进去，然后返回 '张三/李四/王五'，如果王五不存在则返回昵称拼接code '张三/李四/10131810'

自己找的,超好用CSV切割器,工具挺好的,如有侵权联系作者处理,大文件切割,下载解压后打开Data.olllo.exe脚本,选择内核 P内核

函数 [X1 X2] = fft_split(X) x = x1 + 1i*x2； X = fft(x); X1 = fft(x1); X2 = fft(x2); 当必须在资源有限的平台（例如小型 DSP 或 FPGA）上同时计算两个实值序列的 FFT 时，此操作很有用。 当长度为 2N 的实数序列的 FFT 仅使用一个长度为 N 的 FFT 计算时，此操作也很有用。 标准 FFT 算法需要复杂的输入序列。 如果只有真实的输入数据可用，计算 FFT 的最简单方法是将输入序列的虚部设置为零，但这会浪费计算资源。 如果只有复数 FFT 算法可用，更有效的方法是将输入数据的一半作为输入序列的实部，将输入数据的后半部分作为虚部来形成复数输入序列。输入序列。 然后可以对输入数据长度一半的序列执行 FFT。 FFT 的结果输出可以在之后进行拆分以获得原始真实输入数据的 FFT。 zip 文件中的

Measuring the electromagnetic properties of materials has important applications in many fields. In this paper, two electrically small sensors based on the split ring resonators (SRRs) with extended long legs, i.e., two-layer and three-layer magnetic coupled SRRs, are proposed to measure the permittivity of small samples of unknown materials. By virtue of several merits, such as extremely compact size for two-layer and three-layer magnetic coupled SRRs, respectively), high quality factor (Q), and stable resonance. Especially, the proposed three-layer magnetic coupled sensor with opposite splits on the SRRs is able to further improve the quality factor and have better stability compared with the two-layer coupled sensor. By different shifting resonant frequencies instead of the single ones and the polynomial fitting method, the proposed sensors can accuratelycalculatetheunknownpermittivity.Simulatedandexperimentalresultshavevalidatedtheefficacy of the proposed approach and designs. With the features of compact size and lower far-field radiation, the proposed resonators can be combined with various permittivity measurement algorithms to improve the measurement accuracy in a wide range of environments beyond the specific experimental setup.

上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集： 变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了 构建决策树的代码如下： #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: decesion tree ID3 ''' import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator def load_