G3ND-G3N游戏引擎演示G3ND是3D游戏引擎的演示。
它演示并练习了引擎的主要功能。
浏览和阅读的源代码是学习如何使用引擎的好方法。
创建一个新的演示非常容易，因为主程序负责初始化常见的对象和组件。
依存关系G3ND仅依赖于，因此与引擎本身具有相同的依赖关系。
在安装之前，请验证是否到位。
安装以下命令集将下载，编译和安装G3ND，引擎以及引擎依赖的其他Go软件包。
它还将生成g3nd二进制文件。
gitclonehttps://github.com/g3n/g3ndcdg3ndgoinstall跑步在没有任何命令行参数的情况下运行G3ND时，它将在其窗口左侧显示分类的可用演示树，并在空白区域显示演示场景。
单击树中的类别以将其展开，然后选择要显示的演示。
右上角是Control文件夹，单击该文件夹会显示一些控件，这些控件可以更改当前演示的参数。
要以全屏模式运行G3ND，请按Alt-F11或使用-fullscreen命令行标志启动它。
要退出程序，请按ESC或关闭窗口。
您可以启动G3ND以显示特定的演示，该示例在命令行中指定演示名称（类别加“
它演示并练习了引擎的主要功能。
浏览和阅读的源代码是学习如何使用引擎的好方法。
创建一个新的演示非常容易，因为主程序负责初始化常见的对象和组件。
依存关系G3ND仅依赖于，因此与引擎本身具有相同的依赖关系。
在安装之前，请验证是否到位。
安装以下命令集将下载，编译和安装G3ND，引擎以及引擎依赖的其他Go软件包。
它还将生成g3nd二进制文件。
gitclonehttps://github.com/g3n/g3ndcdg3ndgoinstall跑步在没有任何命令行参数的情况下运行G3ND时，它将在其窗口左侧显示分类的可用演示树，并在空白区域显示演示场景。
单击树中的类别以将其展开，然后选择要显示的演示。
右上角是Control文件夹，单击该文件夹会显示一些控件，这些控件可以更改当前演示的参数。
要以全屏模式运行G3ND，请按Alt-F11或使用-fullscreen命令行标志启动它。
要退出程序，请按ESC或关闭窗口。
您可以启动G3ND以显示特定的演示，该示例在命令行中指定演示名称（类别加“
2025/4/18 8:32:23
51.39MB
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BPNet算法是一种最有效的多层神经网络学习方法算法实现分类。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。
2025/4/16 12:45:30
10KB
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收支记账：日常收支活动进行记录。
对每天的消费及时入账。
便于以后对家庭收支或个人收支的查询和统计。
它记录了收支活动的日期，收支类型，活动说明，收入金额，支出金额，余额，及消费者。
收支分类：收支分类主要为各种收支活动按一种统一的标准进行分类，便于对各类收支进行分类统计整理。
用户可以用收支分类表自行添加新的收支类型，删除不需要的或模糊的类目，并可查询和浏览系统中所有类目信息。
收支类型信息作为系统信息为各种记账活动提供选择。
"＞收支记账：日常收支活动进行记录。
对每天的消费及时入账。
便于以后对家庭收支或个人收支的查询和统计。
它记录了收支活动的日期，收支类型，活动说明，收入金额，支出金额，余额，及消费者。
收支分类：收支分类主要?[更多]
对每天的消费及时入账。
便于以后对家庭收支或个人收支的查询和统计。
它记录了收支活动的日期，收支类型，活动说明，收入金额，支出金额，余额，及消费者。
收支分类：收支分类主要为各种收支活动按一种统一的标准进行分类，便于对各类收支进行分类统计整理。
用户可以用收支分类表自行添加新的收支类型，删除不需要的或模糊的类目，并可查询和浏览系统中所有类目信息。
收支类型信息作为系统信息为各种记账活动提供选择。
"＞收支记账：日常收支活动进行记录。
对每天的消费及时入账。
便于以后对家庭收支或个人收支的查询和统计。
它记录了收支活动的日期，收支类型，活动说明，收入金额，支出金额，余额，及消费者。
收支分类：收支分类主要?[更多]
2025/4/16 7:10:08
11.77MB
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使用python3完成一些人工智能实验，包括tensorflow2的使用，卷积神经网络的使用，图形图像的分类训练等
2025/4/15 17:22:20
3.12MB
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Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：1)先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2)归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3)i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代4)通过归一化的直方图，统计0~i灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素)所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
2025/4/13 20:54:49
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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
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