我整理了自己输出的关于 Stable Diffusion WebUI 的所有教程。 包括基础篇、ControlNet、插件、实战、模型训练等多个方面，比较全面、体系化。 特别适合新手和想要系统化学习Stable Diffusion WebUI的同学。

强大的2D场景全面视差-Unity包 unity2021以上的版本使用，可以用于跑酷游戏开发。前景中景远景视差。 全面视差-Unity包 你是否曾经需要一个视差系统，但真的讨厌每次都要从头开始写一个？那么恭喜你找到了解决所有视差问题的一款神奇的解决方案！这个包不仅带有3个不同的视差预设，而且还可以与你自己的视差风格一起使用！内置了一个动态预设检测系统，你只需要担心写2个简单的脚本就行了。而且，如果你使用我的文件创建器包，你还可以使用自动写脚本模板的脚本预制件！（很酷是吧）任意组合不同的视差预设，满足你的要求，因为天空不是极限！该系统甚至可以根据你的需要修改视差轴。真正适合所有视差爱好者的最后一站。所有的预设都有一个包含演示场景供你查看（图片右侧），它们都很小巧精炼，所以你不需要花费很长的时间来熟悉它们。

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

结构张量教程。 通常与图像处理和结构推理相关联，此代码提供了一个完全封装的包来解释和演示结构张量的使用。 剧目结构TensorDemo 或使用 html 正确可视化 LaTeX 方程。

一、消费类电子产品SOC芯片开发的一些经验 1、其实在开发软件这个工作上，一些芯片原厂推出的SDK软件包是非常值得学习和借鉴的 (1)、因为他们为了方便用户开发，和阅读，以及一些驱动的写法的重复利用，都是做了很多的工作，其中的思维和 方法都是值得借鉴和学习的 (2)、很多时候，我们开发一些不算庞大的系统，总觉得自己写的程序还是可以的，但是一旦功能复杂了，整个程序 的架构就不得不重新的思考，这个时候，你就需要去参考别人高端人士的写法和思维 (3)、我们开发过程中，芯片原厂开发包，基本都是“消息机制”、“宏选择功能”、“大量的结构体封装” 我可以上传一下芯片厂商提供的开发SDK，有300多个文件，我个人认为整个框架清晰明了，值得学习

TVideoGrabber 试用版 试用版 开发语言： ActiveX 可用平台： .NET/VC/VB/Delphi 当前版本： v10.1 TVideoGrabber是一个视频捕捉工具和多媒体播放器，支持C#,.NET,VB.NET,C++,Delphi,C++Builder和ActiveX开发平台。TVideoGrabber能捕捉和记录多种视频捕捉设备上的视频和音频流，包括USB摄像头、USB模拟捕捉设备、网络摄像机、台式机以及用作视频源的各种位图。TvideoGrabber也支持带有硬件编码器的捕捉设备，如Logitech C920 (H264), Blackmagic Decklink, Hauppauge Colossus等等。TvideoGrabber支持大多数常用的编码格式，使用本地或第三方编码解码器。你可以直接或者用Windows Media将视频/音频传输到网络上。此外，TvideoGrabber还是一个先进的多媒体播放器，可以实现按帧捕获视频、叠加图像和文本内容、快速或者慢速播放等其他功能。

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一直以来，传统的灾备技术需要变革，需要面向决策者们的目标、面向服务水准、面向企业的投资保障。飞康公司以领先的CDP技术发起了一场容灾系统的深层革命。飞康的CDP技术在中国的灾备建设中之所以触动了众多决策者们的思维和神经，完全取决于它的主导思想：关注灾备建设的每一个要点、关注灾备的每一个目标、关注投资的完全保护、完整实现每一个灾难状况下的不同层次的快速恢复、赋予用户在灾难恢复管理中的完全主导等。可以说，飞康CDP灾备体系的提出是以用户为中心的灾备技术实现的真实体现。

《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》通过关键核心技术的理论概览、简明扼要地讨论LTE标准规范和用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法这三个部分审视了LTE标准的物理层，并通过一系列的程序，展现了每一种LTE的核心技术，通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统性能。通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。

对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。