小米wifi-AX3600电流声
小米 AX3600 使用过程中很大电流声,声音是在主板上发出来的。
客服一问三不知;
网上有说换电源可以解决,原装电源不行。
额定电压为12V, 空载的实测电压只有10.38V。。。 简直离谱
找了一个旧的12V电源,接上去就好了!
小米 AX3600 使用过程中很大电流声,声音是在主板上发出来的。
客服一问三不知;
网上有说换电源可以解决,原装电源不行。
额定电压为12V, 空载的实测电压只有10.38V。。。 简直离谱
找了一个旧的12V电源,接上去就好了!
官网有详细的说明,需要 gpu cuda 支持。
实测笔记本 cpu 模式也能使用,如下。
1 | # 创建虚拟环境 |
1 | # cmd |
模型默认会被下载到 ~\.cache\modelscope\hub\models
同时创建一个配置文件 ~\mineru.json
默认下载到当前用户目录下。
帮助:
1 | mineru --help |
PDFMathTranslate(pdf2zh)支持科学论文翻译和双语对照。
支持全文翻译,并且还能保持原来的 pdf 文档中文字、公式、图表的排版形式。
现在已经发布了 V2.0版。
https://pdf2zh-next.com/zh/index.html
2.1 scoop 安装
https://github.com/shenbo/portablesoft/blob/master/bucket/pdf2zh.json
pdf-renamer 可以对已下载的论文 PDF 文件 进行重命名。
调用 pdf2bib 以及 pdf2doi 查找论文的 DOI、并获得 BibTeX 数据。
1 | pip install pdf-renamer |
1 | $ pdfrenamer --h |
1 | git clone https://github.com/shenbo/caj2pdf.git |
1 | Write-Host "==== 0. Create folders ====" |
pymupdf
pyzbar
xlwings 提供了四种用法:
文件
-> 选项
-> 信任中心
-> 信任中心设置
->宏设置
-> 勾选 启用VBA宏
和 信任对VBA工程对象模型的访问
1 |
|
1 | xlwings config create --force |
xlwings quickstart
命令会自动建立一个文件夹,内部有两个文件:
pyproject.toml
是目前官方推荐的打包方式。
官网写的比较抽象。
这里记录下一个简单的使用方法。
建议的包文件结构如下,假设要创建一个名为snake
的包:
1 | snake_proj |
启用 WSL
打开 Microsoft Store,安装 Ubuntu22.04
设置源,更新
ref: https://linuxmirrors.cn/use/
1 | # 用户权限 |
1 | sudo apt install zsh |
ref: https://docs.openmc.org/en/stable/quickinstall.html
1 | sudo apt install g++ cmake libhdf5-dev libpng-dev |
1 | git clone --recurse-submodules https://github.com/openmc-dev/openmc.git |
https://docs.openmc.org/en/stable/pythonapi/generated/openmc.XPlane.html
method | 面 | mcnp | paras | 参数说明 | geometry |
---|---|---|---|---|---|
openmc.Plane | 任意无限平面 | a=1, b=0, c=0, d=0 | 系数 | $Ax+By+Cz=D$ | |
openmc.XPlane | X无限平面 | x0=0 | 与原点的距离 | $x−x_0=0$ | |
openmc.YPlane | Y无限平面 | y0=0 | 与原点的距离 | $y−y_0=0$ | |
openmc.ZPlane | Z无限平面 | z0=0 | 与原点的距离 | $z−z_0=0$ | |
openmc.XCylinder | X无限圆柱 | y0=0, z0=0, r=1 | 圆柱中心y0,z0 圆柱半径r |
$(y−y_0)^2+(z−z_0)^2=r^2$ | |
openmc.YCylinder | Y无限圆柱 | x0=0, z0=0, r=1 | 圆柱中心x0,z0 圆柱半径r |
$(x−x_0)^2+(z−z_0)^2=r^2$ | |
openmc.ZCylinder | Z无限圆柱 | x0=0, y0=0, r=1 | 圆柱中心x0,y0 圆柱半径r |
$(x−x_0)^2+(y−y_0)^2=r^2$ | |
openmc.Sphere | 球面 | x0=0, y0=0, z0=0, r=1 | 球心 x0,y0,z0 球半径r |
$(x−x_0)^2+(y−y_0)^2+(z−z_0)^2=r^2$ | |
openmc.Cone | 圆锥面 | ||||
openmc.XCone | x方向圆锥面 | $(y−y_0)^2+(z−z_0)^2=r^2(x−x_0)^2$ | |||
openmc.YCone | y方向圆锥面 | ||||
openmc.ZCone | z方向圆锥面 | ||||
openmc.Quadric | 二次曲面 | ||||
openmc.XTorus | x环面 | ||||
openmc.YTorus | y环面 | ||||
openmc.ZTorus | z环面 |
https://docs.openmc.org/en/stable/pythonapi/model.html#composite-surfaces
method | 复合面 | mcnp | paras |
---|---|---|---|
ConicalFrustum | 圆锥台 | TRC | center_base 底面中心 axis 轴线方向 r1 底面半径 r2 顶面半径 |
CruciformPrism | 多边形棱柱体 | distances 距离 center=(0, 0) 中心 axis=”z” 轴线 |
|
CylinderSector | 无限扇形柱体 | r1 扇内半径 r2 扇外半径 | |
theta1 起始角度 theta2 结束角度 | |||
center 中心轴坐标 axis 中心轴 |
|||
HexagonalPrism | 六边形柱体 | edge_length=1 边长 orientation 方向 origin 原点 |
|
IsogonalOctagon | 八边形柱体题 | center 中心轴坐标 r1 半宽 r2 半宽 axis=”z” 轴线 |
|
OrthogonalBox | 任意正交体 | BOX | v 顶点坐标 a1 边1向量 a2 边2向量 a3 边3向量 |
Polygon | 闭合点路径形成的多边形 | points 点集 basis 基 |
|
RectangularParallelepiped | 平行于轴的长方体 | RPP | xmin xmax ymin ymax zmin zmax 坐标范围 |
RectangularPrism | 四面围成的无限长方体 | width 宽 height 高 axis 轴向 origin 原点 |
|
RightCircularCylinder | 圆柱体 | RCC | center_base 底面中心 height 高度 radius 半径 axis 中心轴 |
Vessel | 圆柱容器及椭圆封头 | r 半径 p1 坐标 p2 坐标 |
|
h1 下封头高度 h2 上封头高度 center 中心轴坐标 axis 中心轴 |
|||
XConeOneSided | x方向圆锥 | ||
YConeOneSided | y方向圆锥 | ||
ZConeOneSided | z方向圆锥 |
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html
numpy保存数组比较简单。
1 | # 1. 保存单个数组 |
pandas保存复杂得多,提供了非常多的格式,常见的:csv,xlsx,h5等。
Type | Data Description | Reader | Writer |
---|---|---|---|
text | CSV | read_csv | to_csv |
text | Fixed-Width Text File | read_fwf | NA |
text | JSON | read_json | to_json |
text | HTML | read_html | to_html |
text | LaTeX | Styler.to_latex | NA |
text | XML | read_xml | to_xml |
text | Local clipboard | read_clipboard | to_clipboard |
binary | MS Excel | read_excel | to_excel |
binary | OpenDocument | read_excel | NA |
binary | HDF5 Format | read_hdf | to_hdf |
binary | Feather Format | read_feather | to_feather |
binary | Parquet Format | read_parquet | to_parquet |
binary | ORC Format | read_orc | to_orc |
binary | Stata | read_stata | to_stata |
binary | SAS | read_sas | NA |
binary | SPSS | read_spss | NA |
binary | Python Pickle Format | read_pickle | to_pickle |
SQL | SQL | read_sql | to_sql |
1 | > mklink |
将微信默认的接收文件夹 设置到 指定位置。
注意:命令执行需要左边文件夹不存在,可先将微信退出、默认文件夹重命名为 file1、然后执行命令,再将 file1 中全部文件移至 file 里。
1 | # mklink /J [微信默认文件夹路径] [自定义的文件夹路径] |
pillow
1 | from PIL import Image |
opencv-python
1 | import glob |
1 | pandoc paper.tex | |
现有一组 mesh datagrid 数据,主要包括坐标及该坐标对应的value。
1 | data = """ |
插值获取其中任意一点 value。
对这种规则的 mesh datagrid 可以直接使用 RegularGridInterpolator
ref https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.RegularGridInterpolator.html
scipy.interpolate.RegularGridInterpolator(points, values, method='linear', bounds_error=True, fill_value=nan, *, solver=None, solver_args=None)
参数 | 定义 | 说明 |
---|---|---|
points | n维规则网格 | 数据格式举例:三维数据 (x,y,z) |
x,y,z 的shape分别为 m1,m2,m3 , 必须严格为升序或者降序 | ||
values | 数据 | 数据格式举例:values |
values.shape 应该为 (m1,m2,m3) | ||
method | 插值算法 | 默认’linear’ |
可选’nearest’、’slinear’、’cubic’、’quintic’和’pchip’ | ||
bounds_error | 界内判定 | 默认True, 越界报错;如果False,则使用fill_value |
fill_value | 界外填充值 | 默认np.nan;如果None,则外推插值 |
solver | 求解器 | 插值算法为 ‘slinear’、’cubic’和’quintic’时可用 |
solver_args | 求解器参数 |
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