所支持的Unity版本5.0.2及以上版本现在Android，iOS和Linux就绪！Cocuy是Unity的实时2D流体模拟系统。
使用GPU的强大功能，实时模拟游戏中的烟雾，火焰，墨水或其他任何液体。
Cocuy使用非常简单，并附带了各种示例场景和完整的源代码访问，以便您可以充分利用它。
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Cocuy使用非常简单，并附带了各种示例场景和完整的源代码访问，以便您可以充分利用它。
2024/10/11 5:51:17
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这是18年最新的城市city.js插件，json封装格式直接调用就可以，省/直辖市、城市、区县精确到乡村等、包括新的区县等，功能有经纬，城市名，城市id,城市拼音，也可以放在网上json在线工具格式查看结构清晰明了，调用方法：varcityArr=[[[{},{}],{}],[]];var乡=cityArr[0][0][0].name
2024/10/11 5:36:10
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AE实用插件在打开AE工程文件或者3D模型时，如果您的软件不能打开，可能是由于工程或模型版本过高，请更新您的软件至最新版本即可打开。
2024/10/11 0:21:03
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HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
2024/10/9 21:46:46
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VS2015软件打包插件，配合打包教程“https://blog.csdn.net/lady_killer9/article/details/89577982”或者“https://blog.csdn.net/wangmj518/article/details/81323764”食用更佳
2024/10/6 4:47:58
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在VS2012中采用MFC技术编写界面，利用插件mscomm实现串口的打开、关闭、数据发送和接受，程序详细揭示了串口打开的参数设置，适合初学者。
2024/10/5 19:10:02
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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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