CoolEmotion表情插件 新增蓝色表情一套

最新推荐文章于 2024-08-16 09:41:04 发布
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#Windows

发布了Windows Live Writer的表情插件CoolEmotion的更新版本，新增了一套蓝色系表情共16枚。此插件丰富了用户的编辑体验，使得在撰写博客时能够更加生动地表达情感。
iteye_15010
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Emotion Tracker-crx插件
04-02
语言:English 匿名收集或查看视频集锦。 Emotion Tracker是查看和提供视频反馈的新方法。 加载视频时，您可以看到突出显示的内容，单击这些内容可以对其进行导航。 它们显示了其他人在哪里以及如何做出React。 您还可以打开表情跟踪，它将在当前视频时刻记录您的表情。 让我们永远改变观看视频内容的方式！
微信表情大图片emotion图片
07-26
在微信网页或手机h5开发中，如微信表情图片不清晰可使用此资源。可用于微信网页或手机网页内评论，图片分辨率为64x64的大图片（内附一张包含99个表情的大图，单张图需自行下载，链接在css中），不是32和24的小图片哦
emotion表情转换
疯魔___不疯魔,不成活
03-08 1273
// Do any additional setup after loading the view, typically from a nib. let code = "0x1f603" //第一问题,怎么把 0x1f603 -> 转换成表情 //第一步: 创建一个 Scanner 的实例对象 let scan = NSScanner
CoolEmotion插件更新至 1.2版
真有意思
11-25 167
<iframe src="http://www.zu14.cn/2008/11/25/coolemtion_12/" height="300px" width="100%"></iframe>
mysql数据库插入emotion表情
weixin_42535398的博客
03-11 479
mysql数据库插入emotion表情 原因：mysql所设置的utf8编码最多支持3个字节。字符集Emoji表情是4个字节即utf8mb4，所以不支持，导致入库失败。 解决方案包括以下三步： 1、修改配置文件 my.ini 或者 default.ini [mysql] default-character-set = utf8mb4 [mysqld] character-set-server = ...
emotion对照表
u014708123的博客
01-23 763
在即时通信项目中本来想着用图片来解决表情显示问题，后面发现占用空间还是比较大的，后面准备用emotion表情来实现；
Vue-Emotion 使用教程
gitblog_00366的博客
08-16 570
Vue-Emotion 使用教程 项目介绍 Vue-Emotion 是一个 Vue.js 插件，它允许你在 Vue 组件内部直接编写 CSS，并充分利用 JSX 语法的强大功能。通过简单的安装和导入，你可以轻松创建自定义样式，同时保持代码的可维护性和灵活性。 项目快速启动 安装 首先，你需要安装 vue-emotion 包： npm install vue-emotion 导入和使用 在你的 V...
基于jQuery的emoji表情插件
li914的博客
08-29 1万+
基于jQuery的emoji表情插件   该项目基于webpack进行开发，过程中在网上找了很多资料，并加以整合，在这里谢谢各位大佬   基本介绍：   项目效果：   在线演示：demo     下载该插件：emoji_jQuery   引入该插件： <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquer...
pc 移动端表情插件简单实用
小不点的博客
01-19 2145
插件下载地址：http://www.jq22.com/jquery-info6363
Android表情文字EmotionText解析
Maybe
03-15 6188
现在几乎所有的聊天类App都支持输入表情混合文字，但是Android的EditText通常只能输入文字。 今天就来实现一个可以显示表情混合文字的EditText和TextView。老规矩，在节目开始之前，先来一个搞笑段子： “大师，我有目标，有远见，心胸开阔，但为什么生活总不如意？” 大师把我带到一棵梅花树前。看着那暗暗吐露芬芳的梅花，我大有所悟。 “大师，你是要告诉我梅花香自苦寒来，只要坚
Vue 表情包输入组件
weixin_33862041的博客
09-15 614
#Emotion 一个用于vue的表情输入组件 gitee.com/jiangliyue/… index是使用示例，emotion是组件代码（这里用的是微信表情包的地址，大家可根据需要修改） ####下载安装启动项目查看效果 ####npm install ####npm run dev ####Emotion文件夹下Emotion文件说明 实现原理是根据字段对在线表情包图片进行匹...
android高仿微信表情输入与键盘输入(详细实现分析)
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zejian的博客
08-05 4万+
转载请注明出处： http://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/52126391  最近公司在项目上要使用到表情与键盘的切换输入，自己实现了一个，还是存在些缺陷，比如说键盘与表情切换时出现跳闪问题，这个相当困扰我，不过所幸在Github（其中一个不错的开源项目，其代码整体结构很不错）并且在论坛上找些解决方案，再加上我也是研究了好多个开源项目的代码，
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个基于3D FDTD（时域有限差分）方法的MATLAB仿真研究，用于分析微带线馈电的矩形天线在超宽带脉冲传播下的电磁特性，重点计算微带结构MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]的回波损耗参数。该方法通过数值模拟精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁场仿真，能够有效评估天线的匹配性能与宽带特性。文档还列举了多个相关科研方向和技术应用案例，涵盖通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，展示了MATLAB在科研仿真中的广泛用途。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或计算电磁学研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①掌握3D FDTD算法的基本原理及其在天线仿真中的实现方法；②学习如何利用MATLAB构建微带天线模型并分析其回波损耗特性；③为超宽带天线设计与优化提供仿真依据和技术支持； 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，逐步理解FDTD离散化过程和边界条件设置，重点关注代码中网格划分、激励源设置、吸收边界条件（如PML）及结果后处理部分，并可通过调整结构参数进行仿真验证与性能优化。
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