可将oracle中表名表注释字段类型字段长度字段注释导出为excel,生成的数据库表indexsheet页面可进行表sheet之间的跳转
2024/8/19 2:09:52
11.25MB
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简介：COLLADAMax导出DAE可以比3DAMX原系统自带的导出格式减少内存消耗并提高性能。
OpenCOLLADA3dsMax插件是OpenCOLLADA开源项目的一部分。
它为3dsMax添加了一个额外的COLLADA导出器，我发现它比内置的Autodesk更好。
使用方法：1.下载插件COLLADAMaxNew.dle2.安装插件，要安装插件，请将COLLADAMaxNew.dle文件复制到3dsMax安装文件夹的plugins子文件夹中。
比如：C：\ProgramFiles\Autodesk\3dsMax2019\plugins文件夹，这是64位系统的3dsMaxC：\ProgramFiles（x86）\Autodesk\3dsMax2019\plugins文件夹，这是32位系统的3dsMax3.重新启动3dsmax，文件菜单-导出-保存的文件格式里面找到opencollada4.全网搜索“Freemen的幸福之路”更多干货内容等着你！
OpenCOLLADA3dsMax插件是OpenCOLLADA开源项目的一部分。
它为3dsMax添加了一个额外的COLLADA导出器，我发现它比内置的Autodesk更好。
使用方法：1.下载插件COLLADAMaxNew.dle2.安装插件，要安装插件，请将COLLADAMaxNew.dle文件复制到3dsMax安装文件夹的plugins子文件夹中。
比如：C：\ProgramFiles\Autodesk\3dsMax2019\plugins文件夹，这是64位系统的3dsMaxC：\ProgramFiles（x86）\Autodesk\3dsMax2019\plugins文件夹，这是32位系统的3dsMax3.重新启动3dsmax，文件菜单-导出-保存的文件格式里面找到opencollada4.全网搜索“Freemen的幸福之路”更多干货内容等着你！
2024/8/18 2:28:20
7.16MB
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MSSQLserver数据库降版本数据库迁移数据库转换，我用它实现了2008R2降版本到2005版，比使用导入导出设置等，要省更多的事情。
结构也会同步修改
结构也会同步修改
2024/8/18 2:57:34
27.77MB
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PowerDesigner导出word通用模版，导出表清单和表列清单。
网上下了很多，都不太符合自己的要求，就自己改了下，感觉可以了，分享出来给大家，我花了半天的时间调的，希望对大家有用，节约大家时间，可以直接拿来当数据字典查阅
网上下了很多，都不太符合自己的要求，就自己改了下，感觉可以了，分享出来给大家，我花了半天的时间调的，希望对大家有用，节约大家时间，可以直接拿来当数据字典查阅
2024/8/13 8:40:42
15KB
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开发过程中经常用到Excel的导入导出功能，poi的jar包是实现Excel的一个重要jar包，我已经打包完毕，分享给大家。
2024/8/12 20:30:04
6.11MB
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ContextCaptureupdate16官方中文帮助，对于系统学习非常有帮助。
新增功能更新16•新增修模工具。
•新增针对特定场景的空三引擎，可作为预设使用。
•新增3Dmesh格式“OpenCitiesPlanner”。
•新增“区块导出到Orbit3DM”。
•新增合并正射影像和DSM瓦片的功能。
•现在质量控制UI也可在ContextCapture版本中使用。
•新增资源路径管理器。
启用影像集合的云同步，更新了资源路径管理器UI。
垂直结构模型质量更优。
•优化了以环绕形式采集垂直结
新增功能更新16•新增修模工具。
•新增针对特定场景的空三引擎，可作为预设使用。
•新增3Dmesh格式“OpenCitiesPlanner”。
•新增“区块导出到Orbit3DM”。
•新增合并正射影像和DSM瓦片的功能。
•现在质量控制UI也可在ContextCapture版本中使用。
•新增资源路径管理器。
启用影像集合的云同步，更新了资源路径管理器UI。
垂直结构模型质量更优。
•优化了以环绕形式采集垂直结
2024/8/12 15:45:45
21.28MB
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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
773KB
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本文利用琼斯(Janes)矩阵叙述了单模光纤磁光效应的理论,导出了既具有双折射又具有法拉第效应的琼斯矩阵形式,并利用Mueller矩阵导出电流传感器系统输出光强与法拉第旋转角之间的关系.
2024/8/10 2:15:32
3.2MB
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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