biliRename:由于B站缓存的视频是没有按照原本视频名称命名的，只能在B站APP上观看不方便将各种视频提取出来在PC上观看。并且有必要对视频重命名，手动实在过度繁琐，因此这里利用python写一个重命名工具击穿后续观察。这里包括原始码以及最终的替换文件

vue3-模板 概括 这是用于开发vue3项目的vue3模板。 现在，我们整合， ，，，在这个项目中，你可以克隆，并与任何其他配置中使用它。 Holp此模板可以帮助您提高生产效率。 如何使用它 # start project npm run start # build project npm run build # lint project npm run lint 时尚指南 开始使用此模板进行开发时，请保留《 。 如何git提交 请使用yarn cz提交代码，我们使用和常规化您的提交消息

Python PDF到PNG 使用魔杖，-pythonMagic--和--PythonMagicWand--作为比较将PDF转换为PNG 我发现魔杖似乎是目前唯一受python支持的imagemagick库。 还发现jpeg可以产生比PNG文件更好的图像输出。 这可能取决于PDF，但是如果您的输出需要改进，则值得尝试。

本软件为advanced installer，可将源代码制作成exe或msi的程序安装包。并可在将程序发布的同时，将安装程序所需的环境安装一起打包进去。非常方便易操作。

Azure DevOps到GitHub存储库迁移器 将Git Repo从Azure DevOps迁移到GitHub的实用程序。 这将迁移所有你在你的资料库，包括所有分支，所有的标签和提交的完整历史。 视频 如果要查看有关如何从Azure DevOps Repos迁移到GitHub的深入说明，请在YouTube上查看以下视频： 用法 进行迁移的主要方法有3种： 剧本 手动或自动 详细或沉默 查看以获取更多信息 Docker容器 在Docker Hub上使用“官方”映像： ，或 创建自己的图像 查看以获取更多信息 Azure容器实例 使用的脚本将其部署到Azure ACI 查看以获取更多信息 迁移步骤 迁移程序将分四个步骤执行迁移： 确保您拥有所有“旧仓库”，分支机构和标签的本地副本 创建一个新文件夹（名称格式为“ AZUREDEVOPSREPONAME -Migration”）

为了提高红外与可见光图像融合的性能，提供更好的视觉效果，本文提出了一种将离散平稳小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部变换相结合的红外与可见光图像混合融合方法。空间频率 (LSF)。 所提出的方法具有三个关键处理步骤。 首先，采用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间频率的子图像。 其次，DCT用于根据不同频率的能量分离子图像的重要细节。 第三，LSF用于增强DCT系数的区域特征，对图像特征提取有帮助和有用。 一些常用的图像融合方法和评估指标被用来评估该方法的有效性。 实验表明，所提出的方法可以达到良好的融合效果，并且比其他传统的图像融合方法更有效。

用于将表单发送到电子邮件的 PHP + AJAX 脚本 我们想提请您注意将数据从表单发送到电子邮件的通用脚本。 详细的描述、配置和演示可以在找到

vbm8工具箱在spm8中运行。也就是说，需要将spm8安装到您的 安装vbm8工具箱之前的matlab搜索路径(参见http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/和http://en.wikibooks.org/wiki/SPM)。 预处理步骤： （1）T1图像归一化到模板空间，分割为灰质(GM)、白质(WM)和脑脊液(CSF)。预处理参数可以通过预估写入模块进行调整。 （2）在预处理完成后，强烈建议进行质量检查。这可以通过模块“显示所有图像的一片”和“使用协方差检查样本同质性”来实现。两个选项都位于“vbm8检查数据质量”下。 （3）在将gm图像输入统计模型之前，需要对图像数据进行平滑处理。值得注意的是，这个步骤并没有在vbm8工具箱中实现，而是通过标准spm模块“Smooth”实现的。

基于体素的形态学分析voxel-based morphometry (VBM)，将结构磁共振图像分割为灰质，白质，脑脊液

matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构 如何运行： 为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。 result文件夹包含最终对象。 层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。 为了用户的舒适，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。 要启动该程序，请运行文件main.m 在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。 该程序的主要步骤： 解密本征矩阵文本文件。 提取并匹配两个图像的关键特征。 估计然后分解基本矩阵。 将匹配的点三角剖分成3D模型。 创建最终的PLY模型。 如何制作自己的模型： 从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。 建议水平方向。 使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。 在第4行上添加图像的尺寸。 将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。 添加如下代码： Structure_from_Motion(image1Path, image