什么汤 :pot_of_food: 导出您整个WhatsApp聊天记录的网络抓取工具。 目录 概述 问题 导出限制为最多40,000条消息 导出通过将整个消息替换为而不是例如 My favorite selfie of us :smiling_cat_with_heart-eyes::dog_face::selfie: 来跳过媒体消息的文本部分 My favorite selfie of us :smiling_cat_with_heart-eyes::dog_face::selfie: 导出限制为.txt文件格式 解决方案 WhatSoup通过在浏览器中加载整个聊天记录，抓取聊天消息（仅文本，没有媒体）并将其导出为.txt ， .csv或.html文件格式来解决这些问题。 输出示例： 与Bob Ross.txt聊天的WhatsApp 02/14/2021, 02:04 PM - Eddy Harrington: Hey Bob :waving_hand:

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本课题立足机械手自主抓取，研究利用卷积神经网络实现物体表面抓取点生成的解决方案。本课题以场景的深度图像作为输入信息，采取 “先采样，后预测”的两步走抓取生成方案。首先利用 Laplace 方法在深度图像中提取物体边缘像素点，并利用对跖法生成抓取空间；然后基于重要性采样方法从抓取空间中采样获得候选抓取集，最后利用训练好的抓取预测卷积神经网络模型预测候选集每个抓取的成功置信度，取其中极大者作为结果指导机器人完成抓取。 为将卷积神经网络应用于抓取预测，本课题建立了基于卷积神经网络的抓取预测模型。将抓取预测问题抽象为深度学习中的分类问题，网络输出为某抓取点属于成功抓取的置信度。本课题定义一组抓取为

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