用 pandoc 将 latex 转换为 word 文档
用 pandoc 将 latex 转换为 word 文档
1 | pandoc paper.tex | |
1 | pandoc paper.tex | |
创建一个立方体,按照动作设定坐标后新建关键帧,就可以了。
1 | # give Python access to Blender's functionality |
任务:创建一个半径为2圆环,圆环上均布32个点,显示为点或者线。
1 | # give Python access to Blender's functionality |
1 | scoop install vscode |
在 vscode 中选择 python 解释器,注意选择 blender 内置的 python 路径。
安装时注意要选用 blender 内置的 python -m pip 安装。
1 | C:\Users\shenb\scoop\apps\blender\4.2.3\4.2\python\bin\python.exe -m pip install fake-bpy-module |
视频内字幕提取
视频字幕提取,基于 opencv 和 paddleocr
这里是针对内封了硬字幕的视频,字幕已经成为了画面的一部分。
思路:简单用 opencv 提取视频内的所有帧,现在可以使用 paddleocr,更加方便一点对图片进行 ocr 识别。
ref: https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/quick_start.html#1-paddlepaddle
word 不能直接导入 eps 格式的图片,所以先将 eps 图片转换成 png 格式。
这里使用 python 调用 PIL 读取 eps 图片,直接保存为 png 图片
1 |
|
scoop install ghostscript
eps_image.load(scale=10)
将分辨率增大到10倍后保存。1 | pip install you-get |
1 | scoop install ffmpeg |
** whisper **:
1 | pip install -U openai-whisper |
** python **:
使用 Python 运行 main.py
脚本。
1 | import whisper |
ref https://github.com/nilaoda/N_m3u8DL-RE
ref https://github.com/xifangczy/cat-catch
ref https://github.com/corbamico/m3u8dl-invoke/
1.1 安装 n-m3u8dl-re
1 | scoop install n-m3u8dl-re_x |
1.2 新建 m3u8dl 程序
先用 powershell 写一段脚本 n_m3u8dl-re_protocol.ps1
,然后转换成可执行文件 n_m3u8dl-re_protocol.exe
1 | # 接收m3u8://xxxxxx |
1 | Install-Module ps2exe |
ref: https://matplotlib.org/stable/api/colors_api.html
ref: https://matplotlib.org/stable/gallery/color/named_colors.html
1 |
|
████ b
████ g
████ r
████ c
████ m
████ y
████ k
████ w
████ tab:blue
████ tab:orange
████ tab:green
████ tab:red
████ tab:purple
████ tab:brown
████ tab:pink
████ tab:gray
████ tab:olive
████ tab:cyan
ref https://fstring.help/cheat/
ref https://cheatography.com/brianallan/cheat-sheets/python-f-strings-basics/
ref https://cheatography.com/brianallan/cheat-sheets/python-f-strings-number-formatting/
num | format |
---|---|
%d | 整数 |
%e | 科学计数 |
%f | 浮点 |
% | 百分数 |
%b | 二进制 |
%o | 八进制 |
%x | 十六进制 |
%c | Unicode |
integer = 123
number_ = 9876.6789
percent = 0.98765
var | num | format | f-string | output |
---|---|---|---|---|
integer | 123 | d | f’{integer:d}’ | 123 |
integer | 123 | b | f’{integer:b}’ | 1111011 |
integer | 123 | 8b | f’{integer:8b}’ | 1111011 |
integer | 123 | _b | f’{integer:_b}’ | 111_1011 |
integer | 123 | 09_b | f’{integer:09_b}’ | 0111_1011 |
integer | 123 | o | f’{integer:o}’ | 173 |
integer | 123 | #o | f’{integer:#o}’ | 0o173 |
integer | 123 | x | f’{integer:x}’ | 7b |
integer | 123 | #x | f’{integer:#x}’ | 0x7b |
integer | 123 | 08x | f’{integer:08x}’ | 0000007b |
integer | 123 | c | f’{integer:c}’ | { |
number_ | 9876.6789 | f | f’{number_:f}’ | 9876.678900 |
number_ | 9876.6789 | .2f | f’{number_:.2f}’ | 9876.68 |
number_ | 9876.6789 | 09.2f | f’{number_:09.2f}’ | 009876.68 |
number_ | 9876.6789 | 09.5f | f’{number_:09.5f}’ | 9876.67890 |
number_ | 9876.6789 | .2f | f’{number_:.2f}’ | 9876.68 |
percent | 0.98765 | % | f’{percent:%}’ | 98.765000% |
percent | 0.98765 | 9.5% | f’{percent:9.5%}’ | 98.76500% |
percent | 0.98765 | 09.4% | f’{percent:09.4%}’ | 098.7650% |
percent | 0.98765 | 09.5% | f’{percent:09.5%}’ | 98.76500% |
number_ | 9876.6789 | .2e | f’{number_:.2e}’ | 9.88e+03 |
number_ | 9876.6789 | 09.2e | f’{number_:09.2e}’ | 09.88e+03 |
string = “Python”
var | num | format | f-string | output |
---|---|---|---|---|
string | Python | 20 | f’{string:20}’ | Python |
string | Python | >20 | f’{string:>20}’ | Python |
string | Python | <20 | f’{string:<20}’ | Python |
string | Python | ^20 | f’{string:^20}’ | Python |
string | Python | >>20 | f’{string:>>20}’ | >>>>>>>>>>>>>>Python |
string | Python | <<20 | f’{string:<<20}’ | Python<<<<<<<<<<<<<< |
string | Python | ^^20 | f’{string:^^20}’ | ^^^^^^^Python^^^^^^^ |
string | Python | =^20 | f’{string:=^20}’ | =======Python======= |
radioactivedecay 用于放射性核素衰变的简单分析计算的开源包,支持放射性核素、亚稳态和分支衰变的衰变链。
安装:pip install radioactivedecay
1 | #%% |
pandas 合并数据常用的两个函数:
pd.concat https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html
pd.merge https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge.html
刚好有一个对比 RNN 和 LSTM 神经网络运行结果的场景分别用到了这两个函数:
启用 WSL
打开 Microsoft Store,安装 Ubuntu22.04
设置源,更新
ref: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/
更新:sudo apt update
升级:sudo apt upgrade
ref: https://docs.openmc.org/en/stable/quickinstall.html
参照 Installing from Source on Ubuntu,安装 openmc。
安装完成后,运行 openmc
试一下, 提示错误: 找不到材料数据卡 cross_sections.xml
。
下载材料数据集
1 | git clone https://github.com/openmc-dev/data openmc-dev_data |
ref: https://github.com/ScoopInstaller/Scoop/issues/4390
scoop 本身不支持安装包有解压密码的自动解压。因此在安装 MAS 时会卡在解压处,无法继续安装。
7z 命令是支持的: 7z x FILENAME.7z -pPWD -oOUTDIR
找到 Scoop 源码里的 “~\scoop\apps\scoop\current\lib\decompress.ps1” 文件。
文件封装了 Expand-7zipArchive
函数命令, 但参数没有能将密码传入的方法。
Scoop Wiki 里提到了 pre_install 等说法。
在 MAS.json 中加入:
1 | "pre_install": "7z x $dir\\$fname -p1234 $('-o' + $dir)", |
尝试了很多次还是不起作用,Scoop的策略是遇到压缩包先执行解压、再做后续的事情。所以这一句不会被执行,安装程序依旧卡在解压处,无法继续安装。
板子型号:ESP-12E
1 | pip install esptool |
安装插件, 略
添加远程连接 aaa@192.168.1.xxx, 连接、等待, 输入密码
警告:
The remote host may not meet VS Code Server's prerequisitesfor glibc and libstdc++
Outlook 查看日历链接: 设置-日历-共享日历-发布日历,可以看到如下链接:
“https://outlook.live.com/owa/calendar/d82e6afe-XXXX-XXXX/cid-YYYY/calendar.ics“
1 | from ics import Calendar |
ref: (https://github.com/ScoopInstaller/Scoop/wiki/App-Manifests)
尝试自己制作一个安装配置文件, 软件是 N_m3u8DL-RE
。
1 | { |