1.解压资源2.安装DMG文件(将.app后缀文件拖至应用程序)3.右键》显示包含内容》contents》Resource》data打开文件夹,将压缩包内替换工具文件夹内的文件复制粘贴到data文件夹并选择替换4.打开锐捷客户端(cocoamento)》偏好设置》设置账户及密码5.注意网卡一定要到关于本机》系统报告》以太网卡》查看BSD名称来选择
2025/8/31 17:14:08 18.18MB mac
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c语言的huffman编码及编码效率计算,采用两种编码方式,可选择
2025/8/31 12:28:45 21KB huffman
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据我目前了解掌握,多目标跟踪大概有两种方式:基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。
这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标,如果后续帧中出现了新的物体目标,算法是跟踪不到的。
这种方式的优点是速度相对较快。
缺点很明显,不能跟踪新出现的目标。
基于目标检测的跟踪,在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体,然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。
这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标,当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。
本文主要讲述Option2的实现原理,也就是TrackingByDetecting的跟踪方
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如果生成PDF文件,大家估计会选择iTextjar包,但是如果想用在一个Panel上看PDF,就要选择PDFRenderer.jar(貌似pdfbox也可以),现在将PDFRendererjar包以及例子放到了一起,供大家参考
2025/8/31 0:41:08 1.42MB PDFRenderer
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一个网页式的RPG游戏(压缩包内1\2\3\4的图片为演示效果)版本说明:本版本基于phaos-0.9.8汉化制作。
*由于原作的英文显示部分并不完全在语言包内,本版本有些汉化直接从程序入手,希望再次开发的朋友请注意。
增加了竞技场可以查看对手资料功能。
增加了道具店可以显示物品属性功能(知道药水是干什么的)。
降低了升级难度(原作是第一级要1000经验值,第二级要3000...从个人实际玩起来感觉新人很难升级)。
修改创建工会要求等级为50级。
修正了原作中的一些bug。
安装方法:将文件上传至空间后,倒入import目录下的数据库文件,第一个请先导入structure.sql,其余的按照编号顺序导入即可。
数据库编码选择latin1。
默认后台用户名和密码都是admin。
数据库链接修改在config_settings.php文件内。
mapmaker目录为地图编辑器。
2025/8/30 15:18:58 4.37MB Php源码-其它源码
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在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示,涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎,而C#是Unity的主要编程语言,用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统,能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能,广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器,创建一个新的Unity场景,并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后,需要在C#脚本中导入必要的库,如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中,你需要注册并获取百度AI的API密钥(APIKey和SecretKey),这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中,避免暴露敏感信息。
接着,初始化百度人脸识别的客户端对象,通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如:```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中,关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现,例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流,并将其转化为适合API处理的图像格式,如Base64编码的字符串。
然后,调用百度API的人脸检测接口(`Detect`方法)来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息,便于后续的对齐和识别操作。
例如:```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸,使用人脸特征提取接口(`Search`方法)来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上,形成人脸库。
匹配成功后,可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对,从而完成登录验证。
在实际应用中,为了提高用户体验,可能需要考虑错误处理和优化,比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合,以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节,需要对相关技术有深入理解和实践。
2025/8/30 0:20:33 20.36MB unity
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全国行政区域编码,做省市县地址选择的数据,可以把这文件做一份静态文件获取,减少服务端请求
2025/8/30 0:27:07 92KB json
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在线词典助手(支持Anki)[]OnlineDictionaryHelper是一个Chrome/Firefox扩展程序,可通过用户在任何网页和PDF文档上的选择(使用)显示在线(或内置)词典中单词和短语的定义,它还支持使用(安装了Anki插件)。
如果有兴趣,可以在介绍中找到进行此扩展的原因的详细信息。
该扩展程序可能与众不同的是,用户可以使用自己的自定义脚本(在扩展程序开发模式下运行)获取在线词典内容。
有关开发的详细信息,请查看。
如何使用首先从Chrome网上应用店或Firefox附加组件安装扩展程序,然后根据需要在选项页面中配置并激活扩展程序。
打开任何网页,将鼠标光标移到要选择和翻译的单词上,拖动并选择/双击/按热键(在选项页面中定义)以选择单词或短语。
如果单词或短语是可单击的链接,请在选择翻译时使用预定义的热键或按住Alt键。
将在选择上方显示一个弹出窗口,显示单词定义。
(可选)在安装和运行Anki和AnkiConnect的同时,转到ServicesOptions页中的“ServicesOptions卡以设置Anki牌组,类型和
2025/8/29 17:23:57 1.22MB chrome-extension dictionary popup-window anki
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因为自己在Python3.7版本安装lxml失败多次,选择下载并提供给大家使用。
2025/8/28 19:02:10 2.09MB lxml
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解决这个仓库是一个在制品:hammer:用expo制作的跨平台本机应用程序/渐进式Web应用程序。
我正在构建我的先前项目Settle的版本2,该项目旨在帮助其用户管理和应对TestAnxiety的症状。
开发日志:eye::mouth::eye:旨在跟踪我在这里学到的技术决策/事物2020年11月2日:fallen_leaf:内置Card组件,目前只有三种变体,但我可以添加更多选择使用react-navigation进行路由,Web支持是实验性的,但到目前为止它仍在起作用我使用createMaterialTopTabNavigator分别创建了用于Web和本机的顶部和底部导航,根据平台的样式不同,我选择了此导航,因为它在您
2025/8/28 17:50:15 278KB react-native storybook expo test-anxiety
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡