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md2docx
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md2docx双向文档转换器是一款功能强大的Markdown与Word(X)之间的双向转换工具。它提供了图形界面,使得用户可以轻松地将Markdown文件转换为Word文档,同时也可以反向将Word文档转换为Markdown文件。
该工具支持多种Markdown语法和格式,包括标题、列表、链接、图片等,确保了转换后的Word文档能够保持原有的格式和风格。此外,它还提供了一些自定义选项,如字体大小...
- 2026-03-14 01:22:44 源码 python
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fpulse
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fpulseLED pulsing application是一款用于控制LED灯闪烁的应用。它可以通过编程实现多种闪烁模式,如单色、双色、彩色等。该应用具有简单易用的特点,用户只需通过拖拽和设置参数即可实现所需的闪烁效果。此外,它还支持多种编程语言,如C#、Java等,方便不同开发者进行开发。
在fpulseLED pulsing application中,用户可以自定义LED灯的颜色、亮度、闪...
- 2026-03-14 01:29:51 源码 python
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FPUS
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FPUSFast是一个用于快速生成短网址的Python库,适用于Google App Engine。它提供了一个简单的接口,使得开发者可以轻松地将长URL转换为短URL。通过使用FPUSFast,开发者可以节省存储空间并提高网站加载速度。
以下是一个简单的示例,展示了如何使用FPUSFast将长URL转换为短URL:
```python
from fast_purl import fpurl
...
- 2026-03-14 01:30:25 源码 python
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ATCTrack
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ATCTrack 是一种用于视觉-语言跟踪的算法,它通过将目标和上下文信息对齐到动态目标状态中,以提高鲁棒性。在 ATCTrack 中,首先使用预训练的语义分割网络(如 Faster R-CNN)提取目标的边界框和关键点,然后将这些信息与视频帧中的上下文信息进行融合。接下来,使用注意力机制来学习目标和上下文之间的关联关系,并将其应用到目标状态的预测上。最后,通过调整目标状态的权重,使得模型能够更好...
- 2026-03-14 01:35:45 源码 python
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llm-atc
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LLM (Large Language Model) 是一种强大的自然语言处理工具,它能够理解和生成人类语言。在云计算环境中,LLM-AtCafé Fine-tuning and serving LLMs on any cloud 是一个非常重要的概念。
首先,LLM-AtCafé Fine-tuning是一种利用深度学习技术对LLM进行微调的方法。这种方法通过在特定的任务上训练LLM,使其更好...
- 2026-03-14 01:36:17 源码 python
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model-router
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model-router...
- 2026-03-14 01:40:45 源码 python
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LedgerCleaner
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LedgerCleaner是一个用于清理和释放Ledger数据库(ledger.sqlite)的MCDR插件。它可以帮助用户清除无用的数据,优化数据库性能,并确保Ledger设备的安全运行。
使用LedgerCleaner插件,用户可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开Ledger设备的主菜单,选择“设置”>“系统工具”>“LedgerCleaner”。
2. 在弹出的窗口中,点击“开始扫描”...
- 2026-03-14 01:54:23 源码 python
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amazon-sorftime-research-MCP-skill
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亚马逊选品之Listing全维度穿透分析报告,结合全品类分析,Claude Code Agent Skills和Amazon Sorftime Research MCP智能体skill。
首先,我们需要了解亚马逊选品的基本流程。亚马逊选品是指通过研究市场需求、竞争情况、产品特性等因素,选择适合在亚马逊平台上销售的产品。在这个过程中,我们需要对市场进行深入的研究,包括竞争对手的分析、产品的分类、价...
- 2026-03-14 02:02:28 源码 python
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video2docs
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video2docs是一款将视频自动转为带关键帧截图的Markdown/PDF文档的工具,适用于学习笔记、内容搬运与竞品分析。它可以帮助用户快速生成高质量的Markdown和PDF文档,节省了大量的时间和精力。
使用video2docs,用户可以将视频中的重点内容提取出来,然后将其转换为Markdown格式。接着,用户可以将这些Markdown内容导出为PDF文件,以便更好地整理和展示信息。同时...
- 2026-03-14 02:03:06 源码 python
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optimizer-agent
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PPO(Proximal Policy Optimization)智能体是一种基于强化学习的算法,它通过在线策略优化来提高智能体的决策质量。在CEC 2006基准(g01-g10)上,PPO智能体通过在线选择优化算子来进行策略优化。
在线选择优化算子是指在每个时间步中,根据当前状态和奖励值,选择最优的优化算子来更新智能体的参数。这种策略优化方法可以使得智能体在训练过程中更快地收敛到最优解,从而提...
- 2026-03-14 02:12:48 源码 python
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