Visio二次开发第2页

python提取excel数据批量生成固定格式的word文件的问题

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://

鱼弦·2025-03-17 06:01

2025版自动控制流程_工业级连接_智能重连监控系统_增强型工业连接协议 ‘s Vision+Robot EPSON

importtimeimporttkinterastkfromtkinterimportmessageboxfromPILimportImage,ImageTkimportsocketimportthreadingfromdatetimeimportdatetimeimportloggingimportsubprocess#确保导入subprocess库importosimportpyautogu

资深设备全生命周期管理·2025-03-17 03:30

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。

AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.

max500600·2025-03-16 23:04

计算机视觉入门

计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。

109702008·2025-03-16 18:58

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

torch-torchvision-python版本对应问题

module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module

Thirtyaoe·2025-03-16 13:48

torchvision与torch的版本冲突

在importtorchvision时报错：UserWarning:FailedtoloadimagePythonextension:[WinError127]解决在晚上查询之后，问题在于自己的torchvision

RanGriffin·2025-03-16 13:18

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战

奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:56

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列：基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用3.1VisionTransformer

二进制独立开发·2025-03-15 19:11

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

基于PySide6与PyCatia的CATIA几何体智能重命名工具开发实践

一、工具概述本工具基于CATIAV5/V6的二次开发接口，结合PySide6图形界面框架与PyCatia自动化库，实现了三大核心功能模块：几何体前缀批量添加、后缀动态追加、智能文本替换。

Python×CATIA工业智造·2025-03-14 22:39

「QT」布局类之 QHBoxLayout 水平布局类

何曾参静谧·2025-03-14 21:28

0基础学Python第八天

（1）异常类型：IndexError——索引错误，ZeroDivisionError——除零错误FileNotFoundError——找不到文件错误，TypeError——类型错误等2.捕捉异常：格式—

RUIOU_·2025-03-14 18:01

独立开发者 5 个月，月收入赶超北京工资，我的一点心得

目前主要的盈利模式是为其他研发团队提供可二次开发的在线图片编辑器源码，省去基础功能的研发成本，附带提供定制功能开发，目标就是帮助企业快速搭建在线

秦少卫·2025-03-14 16:48

OpenCV图像基础

OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用

天行者@·2025-03-14 14:02

附真实案例——一维下料问题算法、cad c#二次开发

一、行业痛点：原材料浪费有多严重？现象：传统人工排料导致大量边角料，例如：某钢材厂每月因切割不合理损失15万元木材加工厂平均浪费率高达25%核心问题：无法兼顾切割数量与材料利用率人工计算耗时且容易出错二、解决方案：贪心算法和遗传算法切割优化系统技术原理（通俗解释）：用贪心算法和遗传算法通过编程，自动生成最优切割方案，比人工排料效率高100倍以上！核心优势：省材料：原材料总根数减少20%-40%降成

山水CAD筑梦人·2025-03-14 03:12

基于CATIA VBA与Python的自动化音乐生成技术对比研究

在工程软件二次开发领域，CATIA也可以许多另类的玩法。通过CATIA自带的VBA可以演奏歌曲，但实际效果往往差强人意。

Python×CATIA工业智造·2025-03-14 01:00

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

一文看懂web组态

web组态可视化编辑器为工程用户提供了二次开发的可能，不用编程、不用写代码，通过可视化界面即可生成web页面，开发出一个应用系统来，在电力、物联网、大数据平台有广泛的应用。

2501_90680076·2025-03-13 07:48

【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】

【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】项目介绍总共有十二张检测的图片，当点击检测按钮时检测当前展示的图片并且将检测效果展示在表格中

_Csharp·2025-03-13 04:55

CMOS 图像传感器市场趋势和新兴应用

2024年底，Yole举办了一场网络研讨会，有关CMOS图像传感器市场的最新趋势和新兴应用，本次网络研讨会由EdgeAI+Vision联盟联合举办，讨论了CIS供应商如何专注于增强传感器功能，以及如何将其产品组合转向更高潜在价值的市场

沧海一升·2025-03-13 02:14

论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control

π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert，并结合了flowmatching方法训练的自回归模型，能够直接输出模型的actionchunk（50）。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布，这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务，同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发：通过单一Transformer处理多目标任务

寻丶幽风·2025-03-13 01:33

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

摘要State-of-the-art（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories

Bosenya12·2025-03-13 01:02

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning

三谷秋水·2025-03-12 10:27

用友U9二次开发-问题记录

学习资料：链接:https://pan.baidu.com/s/13JbKSSRkSn2V6-dYX5zKFQ提取码:p9at页面&__dm=true客开插件&Admin=true开发者使用查看代码插件UI插件配置项1.关闭热插拔2.在configuration节点下加配置，多个在WebPartExtend节点下可以继续加ExtendedPart --对

MY-备忘·2025-03-12 07:02

【安装ollama】

/ollama-linux--revisionv0.5.7#运行ollama安装脚本（无需联网）cdollama-linuxsu

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:20

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118

OreoCC·2025-03-12 01:43

visionPro8.2r紧急许可重复利用方法

VisionPro安装，个人学习使用VisionPro安装，紧急许可重复使用方法，目前仅是8.2r,在这备份一下。建议首次安装时进行备份紧急激活许可（1-4次激活都可以，第五次凉凉）。

吾与谁归in·2025-03-11 19:56

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

INCA二次开发GUI实例化

【摘要】本文基于ETASINCA二次开发实践，深入探讨如何构建完整的自动化测试GUI系统。

智海行舟·2025-03-11 18:13

Git前言（版本控制）

git官网：https://git-scm.com/2.版本控制2.1什么是版本控制版本控制(Revisioncontrol)是一种在开发的过程中用于管理我们对文件、目录或工程等内容修改历史，方便查看更改历史记录备份以便恢复以前的版本的软件工程技术

Starbright.·2025-03-11 15:23

基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://

鱼弦·2025-03-11 11:16

Infor CloudSuite软件二次开发：InforCloudSuite移动应用开发

InforCloudSuite软件二次开发：InforCloudSuite移动应用开发InforCloudSuite简介InforCloudSuite平台概述InforCloudSuite是一个集成的企业资源规划

kkchenjj·2025-03-11 07:22

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。

Wis4e·2025-03-11 07:47

3.10 项目总结

内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN

不要不开心了·2025-03-11 01:58

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作，我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

“面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击

HarmonyOSSDK场景化视觉服务（VisionKit）提供人脸动作活体检测能力，增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。

·2025-03-10 13:45

Java开发高级工程师面试，etcd：一款比Redis更骚的分布式锁的实现方式

当被Watch的key或范围发生变化，客户端将收到通知；在实现分布式锁时，如果抢锁失败，可通过Prefix机制返回的Key-Value列表获得Revision比自己小且相差最小的key（称为pre-key

m0_60732427·2025-03-10 13:31

技术解析：格意互联商城系统（多端适配+开源二次开发

一、系统概述格意互联商城系统由西安漫格网络科技有限公司独立研发，专注于商城线上销售场景，支持多端适配（APP、小程序、公众号、H5）及二次开发。

西安漫格科技·2025-03-10 10:17

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践

高级功能探索与实践在上一节中，我们已经完成了基础功能的开发和配置，包括设备连接、数据收集和基本的规则引擎使用。接下来，我们将深入探讨AWSIoT平台的高级功能，这些功能将帮助我们构建更加复杂和高效的IoT应用。本节将涵盖以下几个方面：设备影子（DeviceShadow）设备管理和远程配置数据处理与分析安全性和认证跨服务集成1.设备影子（DeviceShadow）1.1设备影子的概念设备影子（Dev

chenlz2007·2025-03-10 10:40

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_AWSIoT基础架构与核心组件

在这一节中，我们将详细介绍AWSIoT的基础架构及其核心组件，帮助你更好地理解如何利用这些组件进行二次开发。

chenlz2007·2025-03-10 10:10

IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践

AWSGreengrass安全机制与最佳实践1.引言在物联网（IoT）应用中，安全是至关重要的。AWSGreengrass作为边缘计算平台，提供了一系列的安全机制来保护设备、数据和通信。本节将详细介绍AWSGreengrass的安全机制，并提供一些最佳实践，帮助你在开发和部署过程中确保系统的安全性。2.AWSGreengrass安全概述AWSGreengrass使用多种安全机制来保护边缘设备和云之

chenlz2007·2025-03-10 10:09

Deepseek可以通过多种方式帮助CAD加速工作

插件开发：结合Deepseek进行二次开发，可以创建自定义的CAD插件。例如，使用Deepseek生成代码来实现特定功能，如自动生成图形。

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:18

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

基于Python的CATIA V5二次开发实战：工程图视图批量重链接技术解析

本文针对工程图视图与三维模型断链的常见问题，深入解析基于pycatia的二次开发解决方案，提供一套可批量重链接视图的Python实现代码。

Python×CATIA工业智造·2025-03-10 01:31

CATIA V5 二次开发实战：Python实现零件实体智能转产品装配

引言在汽车、航空等制造行业中，CATIAV5因其强大的参数化建模能力被广泛应用。当面对包含多个独立几何体的零件文档（.CATPart）时，工程师常需将其转为产品文档（.CATProduct）以实现装配管理。本文将通过Python+pycatia库，实现自动化批量转换，提升10倍工作效率。功能概述核心功能：自动遍历零件文档中的实体，将其转换为产品文档中的独立零件组件技术亮点：基于CATIACOM接口