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我也要
1.首先你要在'夜神模拟器'中录制代码演示视频
2.下载“格式工厂”
3.打开格式工厂，在左侧“视频”一栏下找到并点击“->GIF”
4.在弹出的窗口中点击“添加文件”，添加一个你想要转换的视频文件（录制的代码视频）
5.所有文件添加完成，所有设置妥当后，点击“确定”
6.确定后，你要转换的文件会出现在列表里，我们点击“开始”
7.接下来就是等待了，直到进度条显示为完成，你就可以到文件输出位置找到转换好的GIF文件了
8.然后就可以在博客里面导入代码演示的动态图片了
注意哟，图片大小不能超过2M
当然，这种方式可能有点麻烦，那我们可以去网上学习如何在博客文章里面直接导入视频文件，欢迎大家前来交流O(∩_∩)O
机械臂抓取前言
机械臂相关的笔记
01_在优快云上编写博客文章插入视频问题
该文章会告诉你怎么插入视频，以及遇到的问题和对应的解决方法。
Transformers 中的 Softmax 可以并行加速么？
通过融合前两个计算步骤，降低执行Reduce_max和Reduce_sum等操作的通信开销。利用共享内存来存储临时数据，以减少对全局内存的访问成本。
产品周报第28期｜优快云编辑器升级，新增插入已有视频功能
hello，大家好，这里是「优快云产品周报」第25期。本次更新主要涉及博客及问答，欢迎大家详细了解和使用。 一、博客使用体验优化 1、编辑器升级之视频插入模块优化 为「打造沉浸式写作」体验，我们优快云一直在努力。本周，我们优化了视频插入模块，新增「插入已有视频」功能和「去上传」功能入口，希望能够切实有效地提升大家的博文发布效率。 插入视频模块优化前后UI 插入已有视频，直接通过列表选择视频，无需粘贴或键入视频地址 插入视频：点击「视频-插入已有视频」，列表会展示账号下所有审核已通过的视
Molflow新手必看：Facet基础操作全解析（从2D建模到3D拉伸）
本文为Molflow新手提供了Facet基础操作的全面解析，涵盖从2D图形创建到3D模型拉伸的完整流程。详细介绍了Facet作为几何建模基石的核心概念、顶点编辑、布尔运算以及拉伸、放样等关键操作，并深入讲解了如何为其配置物理参数以实现真空系统的蒙特卡洛模拟。
基于TL431与光耦的电压反馈环路优化设计实战
本文深入探讨了基于TL431与光耦的电压反馈环路优化设计实战。文章从理解这对“黄金搭档”的工作原理入手，详细拆解了电压采样电阻网络、偏置电路、光耦工作点设置以及动态补偿网络的设计心法与计算步骤。重点分享了如何通过RC补偿网络调试，确保环路在各种负载下稳定可靠，并提供了关键的实战避坑指南，帮助工程师解决电源设计中常见的振荡、噪声及可靠性问题。
优快云如何上传gif图片
一、gif图片制作 （1）工具安装 借助工具 LICEcap LICEcap是一款简洁易用的动画屏幕录制软件，它可将屏幕录像的内容直接保存为高质量（每帧颜色数量可超过256）GIF动态图片格式。并且支持特别标记鼠标操作动态效果。支持加入时间显示和标题名称帧及自定义热键功能，并自由调整录制窗口大小，你完全可以使用LICEcap录制出GIF图片格式的视频教程，看起来显得很专业！ 下载地址Cockos Incorporated | LICEcap （2）制作gif图片 1、双击下图图标 .
D457深度相机调试记录（max96712+max9295A）
使用max96712解串器解4路D457相机。采集深度相机Depth和RGB流。
写优快云文章时如何导入gif动图
简单实用，希望对你有所帮助
LangChain与LangGraph核心区别解析
LangChain与LangGraph是当前大语言模型（LLM）应用开发中两个紧密相关且极具影响力的开源框架。它们源于LangChain AI公司，设计哲学互补，旨在解决不同维度的LLM工程化问题，共同构成了构建复杂智能应用的强大工具集。
SIMULINK开发项目实例 1000 例专栏之第907例--基于新能源与储能系统的场景实例：液流电池在微电网中的动态响应仿真
本文介绍了如何使用Simulink对液流电池在微电网中的动态响应进行建模与仿真。重点包括：1）构建液流电池模型及其特性参数设置；2）配置双向DC-DC变换器调节充放电过程；3）搭建包含分布式能源的微电网系统；4）设计基于SOC的控制器；5）通过仿真分析系统性能指标。该教程提供了完整的建模流程和MATLAB代码示例，帮助用户验证液流电池在微电网中的稳定性和适用性。
【小白】如何写好自己的一篇优快云博客（美化1）
前提：你得拥有一个优快云账号！ （下面是我个人写完几篇blog的心得，让你拥有炫酷博客~） 目录(一) 创建自己第一篇文章(二)个人主页美化 (一) 创建自己第一篇文章 登录优快云，找到它，点击开始写你的第一篇博客。 优快云主要有两种编辑器：Markdown编辑器和富文本编辑器；我选的环境：Markdown编辑器。 Markdown编辑器特点： 左右对比查看，方便修改； ...
5、数据计算与处理技巧全解析
本文深入解析了Tableau中的多种数据计算与处理技巧，涵盖LOD计算、日期与字符串处理、计数优化、数据混合限制及自定义总计等核心内容。通过实际案例和流程图，系统讲解了各技巧的应用场景、实现步骤与注意事项，并提供性能优化建议和常见问题解答，帮助用户提升数据分析效率与可视化精度。同时展望了未来数据计算技术的发展趋势，是Tableau用户进阶必备的全面指南。
【小白】如何写好自己的一篇优快云博客（美化）
目录【小白】如何写好自己的一篇优快云博客（美化1）(一) 创建自己第一篇文章1 登录优快云，2.优快云主要有两种编辑器：3. **题目位置**：5. **导航目录**：6. 文本样式：6 插入代码、图片、动图：7. 插入图片：8 插入GIF动图：9. 优化排版：10. 再次强调注意保存，保存！！！11. tips(二)个人主页美化 【小白】如何写好自己的一篇优快云博客（美化1） 前提：你得...
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
如何写好自己的一篇优快云博客（美化1）
优快云主要有两种编辑器：Markdown编辑器和富文本编辑器；我选的环境：Markdown编辑器。 Markdown编辑器特点： 左右对比查看，方便修改； 最上面一栏和我们常用的office/WPS用法相同； 编辑器支持常用快捷键：ctrl+c（复制）、ctrl+v（粘贴）、ctrl+z（撤销最后一次编辑）等；具体用法可打开保存旁边的问号按钮——帮助文档； 支持强力拖拽来粘贴图片，将Wor...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
如何写优快云博客
前提：你得拥有一个优快云账号！ （下面是我个人写完几篇blog的心得，让你拥有炫酷博客~） 目录(一) 创建自己第一篇文章(二)个人主页美化 (一) 创建自己第一篇文章 登录优快云，找到它，点击开始写你的第一篇博客。 优快云主要有两种编辑器：Markdow...
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该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
如何写好自己的一篇优快云博客
原 【小白】如何写好自己的一篇优快云博客（美化1） ...
写好一篇优快云博客需要注意的点！
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录前言（一）、创建我的第一篇文章（二）、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 （一）、创建我的第一篇文章 1.登录优快云,找到它，点击开始写你的第一篇博客。 2.点模板库，选择新手模版，然后对它进行编辑。 3.在这里写
如何写好每一篇文章（美化）
参考博客原址：https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/84658703 https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/87355580 ...
与ai对话“复盘”我的csdn新文发布模板
python脚本自动生成新文章模板，快捷、统一、便宜修正。迅速作文。(笔记模板由python脚本于2024年07月24日 19:09:42创建，本篇笔记适合喜欢在csdn写文章的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free：大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程，不仅仅是基础那么简单……自学并不是什么神秘的东西，一个人一辈子自学的时间总是比在学校学习的时间长，没有老师的时候总是比有老师的时候多。——华罗庚HOT好文力荐“复盘”我的模板。
【工具推荐】基于Win10系统自带软件Xbox Game Bar录屏后下载安装ffmpeg然后使用ffmpeg将录屏得到的mp4视频转换为可用于博客中做功能演示用的gif动态图片（文末附一键转换脚本）
本文详细介绍了如何基于Win10系统自带软件Xbox Game Bar录屏，以及如何下载安装ffmpeg，然后如何使用ffmpeg将录屏得到的mp4视频转换为可用于博客中做功能演示用的gif动态图片，同时还提供了一个一键转换脚本，减少繁琐的操作步骤。
写博客时怎么录制动态图片或者小视频
10秒就可以掌握的动图制作工具
Typora到优快云：GIF、MP3、MP4完整可用的插入方法与实操排查指南
在Markdown写作中，媒体资源的引用方式直接决定内容能否在跨平台发布后正常展示。日常使用Typora撰写文档时，图片、音频、视频往往以本地路径引用，但在线平台解析的是公网URL，两者差异常导致图片裂开、播放器失效。理解这一底层原理，是解决跨平台媒体兼容问题的第一步。通过借助对象存储、图床或编辑器自动上传能力，可以将资源转为稳定直链，再用标准图片语法及audio、video标签嵌入文章中。该技术链路适用于博客写作、技术分享、在线教程等场景，能显著提升多格式媒体的发布成功率。围绕Typora与优快云的迁移
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