Unity开发 快速下载nuget依赖包的利器——NuGetForUnity 完美使用微软 vs nuget功能； 可快速下载C# 相关依赖类库； 能够在unity中很好兼容使用； 助力快速开发；

BleUtils 安卓低功耗蓝牙ble快速上手 最近项目中用到蓝牙ble的需求，于是把蓝牙代码整合起来，方便调用。 第一次传代码到github,不足之处，希望大家多支持支持   功能特点： 1.简洁明了，蓝牙业务与ui充分解耦 项目会一直维护，发现问题欢迎提出~  会第一时间修复哟~ qq:852234130  希望用得着的朋友点个start，你们的支持才是我继续下去的动力，在此先谢过~         3.代码中如何使用 1.在blelib里BluetoothUtil类里配置蓝牙uuid，蓝牙设备名称（一般蓝牙协议文档上回明确给出相应的uuid） //设备标识((按上面设备类型顺序填写)) public final static String DEVICENAMETAGS_XUEYANGYI = "iChoice"; //血氧蓝牙设备名称 public final static String DEVICENAMETAGS_TIZHONGCHENG = "eBody-Scale"; //设备Service uuid(按上面设备类型顺序填写) public final s

Vue3和Element UI Plus是现代前端开发中的两个热门工具，它们结合在一起可以高效地搭建功能丰富的后台管理系统。Vue3作为Vue.js的最新版本，引入了许多性能优化和开发体验改进的特性，而Element UI Plus则是基于Element UI的升级版，提供了更多组件和设计风格，非常适合用于构建管理界面。 在构建后台管理模板时，首先你需要了解Vue3的基本概念。Vue3引入了Composition API，它允许开发者更灵活地组织和复用代码，提高了组件的可维护性。Composition API的核心是`setup()`函数，它在组件实例创建之前运行，你可以在这里处理数据绑定、响应式属性、计算属性和生命周期钩子。 Element UI Plus则是一个强大的UI库，包含了大量的表单组件、布局组件、导航组件等，如按钮、表格、下拉菜单、日期选择器等，这些都对后台管理系统来说非常实用。Element UI Plus的设计风格简洁明了，易于定制，适合各种业务场景。 在开始项目时，你需要安装Vue3和Element UI Plus。可以使用npm或yarn进行安装： ```bash npm install vue@next element-plus ``` 然后在你的主入口文件（通常是`main.js`）中引入并使用它们： ```javascript import { createApp } from 'vue'; import App from './App.vue'; import { ElButton } from 'element-plus'; createApp(App).component(ElButton.name, ElButton).mount('#app'); ``` 为了快速构建后台管理模板，你需要规划好页面结构，例如登录、用户管理、角色权限、数据展示等模块。每个模块可以作为一个Vue3组件，利用Composition API来组织逻辑。同时，Element UI Plus的组件可以方便地组合成各种复杂的界面。 例如，对于用户管理模块，你可以使用Element UI Plus的表格组件显示用户列表，配合表单组件创建和编辑用户信息： ```html ``` 在实际开发中，你可能还需要考虑路由管理、状态管理（如Vuex）、API接口调用以及错误处理等问题。Vue Router是Vue官方推荐的路由库，用于处理页面间的跳转；Vuex可以帮助你集中管理应用的状态，使状态管理更加有序；axios或者fetch可以用来与后端API进行数据交互。 此外，为了提升用户体验，你还可以利用Vue3的Teleport功能将特定组件渲染到DOM的特定位置，或者使用Suspense组件来实现异步加载，提高页面加载速度。 Vue3和Element UI Plus的结合提供了一种高效的方法来构建后台管理模板。通过掌握Vue3的Composition API和Element UI Plus的组件，你可以轻松创建出功能强大且易于维护的管理界面。在实际项目中，不断实践和优化，你会发现前端开发变得更加得心应手。

内容概要：本文介绍了ABAQUS主应力与应变数值及方向提取插件的功能和优势。该插件能自动读取ABAQUS的分析结果，提取并导出指定SET单元的主应力、主应变和各主方向向量坐标，支持按积分点导出。插件运行速度快，适用于大型模型的数据处理。此外，还附有详细的教学视频，帮助用户快速上手。 适合人群：从事有限元分析的工程师和技术人员，尤其是那些需要频繁处理复杂工程仿真数据的专业人士。 使用场景及目标：① 提取和导出指定SET单元的主应力、主应变和方向向量坐标；② 支持按积分点导出，提高数据精度；③ 利用高效的算法提升数据分析的速度和效率。 阅读建议：用户可以通过观看附带的教程视频，快速了解插件的安装和使用方法，从而更好地应用于实际工作中。

ABAQUS数据解析插件：快速提取主应力、主应变及方向向量坐标，高效SET单元导出工具,ABAQUS插件：高效提取主应力、主应变及方向向量坐标，快速导出SET单元数据并附使用教程视频,ABAQUS主应力 应变数值与方向提取插件 按SET导出指定SET单元的主应力、主应变和各主方向向量坐标插件，按积分点导出。 运行速度快，附带使用教程视频。 ,核心关键词：ABAQUS; 主应力; 应变数值; 方向提取; 插件; 指定SET单元; 单元主方向向量坐标; 积分点导出; 运行速度快; 使用教程视频。,ABAQUS分析工具：主应力应变快速提取与方向定位插件

"Labview YOLOv8模型集成：多任务处理、快速推理与灵活调用的深度学习框架",labview yolov8分类，目标检测，实例分割，关键点检测onnxruntime推理，封装dll, labview调用dll，支持同时加载多个模型并行推理，可cpu gpu, x86 x64位，识别视频和图片，cpu和gpu可选，只需要替模型的onnx和names即可，源码和库函数，推理速度很快，还有trt模型推理。 同时还有标注，训练源码(labview编写，后台调用python) ,核心关键词： labview; yolov8分类; 目标检测; 实例分割; 关键点检测; onnxruntime推理; 封装dll; labview调用dll; 多模型并行推理; cpu gpu支持; x86 x64位; 识别视频和图片; 替换模型; 源码和库函数; 推理速度快; trt模型推理; 标注; 训练源码。,多模型并行推理框架：LabVIEW结合Yolov8，支持视频图片识别与标注

基于博途1200 PLC与HMI大小球分拣控制系统仿真工程：快速分类与智能控制的完美结合,基于博途1200 PLC与HMI集成的大小球分拣控制系统仿真程序设计与实现,基于博途1200PLC+HMI大小球分拣控制系统仿真 程序： 1、任务：基于plc控制机械手对大小不同的球进行快速分类 2、系统说明： 系统设有自动控制，自动出球，手动出球，可选择模式运行 大小球分拣控制博途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表+PLC接线图+主电路图+控制流程图 附赠：设计参考文档(与程序不是配套，仅供参考)。 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,基于博途1200PLC; HMI控制; 大小球分拣; 快速分类; 自动控制; 手动控制; 模式运行; 博途仿真工程; PLC程序; IO点表; PLC接线图; 主电路图; 控制流程图。,基于博途1200PLC的自动分拣控制系统仿真工程

低频有限元分析软件Maxwell用于仿真静态或准静态（似稳态）的电磁场问题。这类典型问题包括：静电场、静磁场的场强及分布；与静电场、静磁场相关的电容、电感的参数计算；准静态情况下的涡流效应、趋肤效应及对应的阻抗问题；运动和力的问题，包括力、力矩、电磁感应、电动机及发电机的仿真问题；一些低频相关问题例如磁力线电力线分布、铁损、铜损及温升等亦在Maxwell的计算范围之内。建议读者采用Maxwell12及以上版本。 初学者往往分不清楚低频仿真软件和高频仿真软件的本质差别，认为Maxwell不能仿真较高频率，Hfss则不能仿真较低频率，这是错误的。事实上，单就软件本身而言，Maxwell的涡流求解和瞬态求解均可以工作在无限高频率。区分软件应用范围的方法是：判断所研究问题的本身是似稳场占优，还是辐射场占优。事实上，通过仿真笔者发现，Maxwell软件忽略了所有与时间有关的问题，它不考虑力的传递时间，磁力线的传递时间等。我们知道，时间和速度的问题往往与辐射场有关。对于无线输电的研究而言，如果工作在较高频率（数十兆赫兹），需要同时考虑似稳场和辐射场。

离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法是数字信号处理领域中的核心概念，广泛应用于音频、图像处理以及通信工程。本节将详细讲解DFT的起源、性质及其相关变换，包括DFS（离散傅里叶级数）、Z变换、IDFT（逆离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）。 DFT是离散时间信号的傅里叶变换，用于将无限长或周期性的离散信号转换到频域进行分析。对于一个有限长的离散序列 \( x[n] \)，其DFT定义为： \[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2\pi kn/N} \] 其中 \( N \) 是序列的长度，\( k \) 表示频域的离散点，\( j \) 是虚数单位。DFT提供了一种将时域信号转换为离散频率成分的方法，便于分析信号的频谱特性。 DFS是DFT的一个特例，适用于周期性离散信号，它基于傅里叶级数的概念，通过离散频率项来表示周期性信号。DFS与DTFT（离散时间傅里叶变换）的区别在于DFS的频谱是离散的，而DTFT的频谱是连续的。 Z变换是一种将离散序列转换为复频域的数学工具，它与DTFT和DFS有着密切关系。Z变换为： \[ X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] z^{-n} \] 在某些条件下，Z变换可以转化为DTFT或者DFS，提供了解析信号特性的另一种途径。 IDFT是DFT的逆变换，用于将频域表示的信号还原回时域。它的公式为： \[ x[n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} X[k] e^{j 2\pi kn/N} \] FFT是DFT的快速算法，极大地提高了计算效率。它利用了DFT的对称性和分治策略，将DFT的复杂度从 \( O(N^2) \) 降低到 \( O(N \log N) \)，使得大规模数据的傅里叶变换变得可行。 在实际应用中，如MATLAB等软件通常内置了FFT函数，方便用户快速计算DFT并进行频谱分析。例如，对于一个信号序列，可以使用MATLAB的`fft`函数计算其DFT，然后通过`ifft`函数进行反变换回到时域。 总结四种傅里叶变换形式： 1. 连续傅里叶变换（FT）：非周期连续时间信号，频域连续。 2. 傅里叶级数（FS）：周期连续时间信号，频域离散。 3. 离散时间傅里叶变换（DTFT）：非周期离散时间信号，频域连续。 4. 离散傅里叶级数（DFS）：周期离散时间信号，频域离散。 每种变换都有其适用的场景，选择合适的变换可以更有效地分析和处理不同类型的信号。在数字信号处理中，DFT和FFT因其高效性和广泛的应用性，成为了不可或缺的工具。

当前，现代Web应用开发领域中，前后端分离已经成为了主流的开发架构模式。在这种架构下，前后端开发团队可以独立进行开发工作，大大提高了开发效率和项目维护的便捷性。而本项目“Vue + .NetCore前后端分离，不一样的快速开发框架”，则为开发者提供了一个极具特色的解决方案，尤其值得注意的是，它提供了Vue2和Vue3两个版本以满足不同用户的需求。 在技术栈的选择上，.NetCore和.Net6作为后端技术，它们是微软公司推出的一系列轻量级、跨平台的开源框架，具备高性能、高效率的特点，并且被广泛应用于企业级应用的开发中。Vue2和Vue3作为前端技术，它们是目前前端领域中炙手可热的JavaScript框架，尤其是Vue3作为新一代版本，拥有 Composition API 等新特性，大大增强了代码的可维护性和灵活性。 项目中还提到了SqlSugar，这是一个轻量级的 ORM 框架，可以实现数据库操作的自动化，极大地简化了后端数据处理流程。这一点对于提高开发效率和保障数据操作的安全性有着重要意义。 此外，该项目支持移动端开发，包括iOS、Android、H5、微信小程序等平台，这使得开发者能够以一套代码兼容多种设备和平台，实现一次开发多平台部署的效果，极大地扩展了应用的覆盖范围和用户体验。 文件名称“Vue.NetCore-master”暗示了这是一个主版本的源代码文件，通常包含了该框架的核心功能和最新进展。开发者们可以通过访问这个文件来获取到所有与Vue和.NetCore相关的核心代码、文档及配置信息。这使得该项目不仅限于一个成品框架，更是一个可扩展的开发平台，开发者可以根据自己的需求对其进行定制和扩展。 这个框架不仅囊括了当前Web开发的主流技术，而且支持了自动代码生成，极大地提升了开发效率，并且还支持了多种平台的移动开发，使得项目具有很好的前瞻性和应用广泛性。无论是对于经验丰富的开发团队，还是对新技术持开放态度的初学者来说，该项目无疑都是一个值得研究和使用的好工具。