史上最详细SharePoint 2016安装步骤图解新手教程 1.前言 2.硬件要求 3.安装Windows Server 2012R2 4.部署Active Directory 5.部署DNS 6.创建AD用户 7.服务器添加到域

主要介绍了Spring Boot2.x如何自定义Endpoint,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Python光学干涉测量法仿真（pois） 一个python软件包，提供了构建模块，以模拟受大气层观测扰动扰动的地面光学干涉仪的操作。 它是一书的补充材料，它是从用来为本书中许多图形提供数据的代码衍生而来的。 该软件包包括以下功能： 产生模拟的大气湍流波前扰动 使用自适应光学元件纠正这些扰动 结合来自任意数量的望远镜的光束，并进行或不进行空间滤波，以提供复杂的条纹可见性测量。 该代码是按照功能性编程样式编写的（换句话说，在可能的情况下将代码中的“副作用”最小化），以便尝试使其模块化和可扩展。 要求 该模拟器在Python3下运行，并且需要numpy 。 一些测试代码使用astropy来操纵和保存数据表。 安装 在类Unix系统上 pip3 install pois 或如果由于文件权限错误而无法使用，则 sudo pip3 install pois 或者下载并解压缩此存储库的副本，然

由山东大学提出的PointCNN是一个简单通用的点云特征学习架构。基于这一方法的一组神经网络模型一举刷新了五个点云基准测试的记录。 CNN成功的关键在于其卷积操作能够很好地从基于规则域表示的数据中提取局部信息。然而，由于点云数据的不规则和无序性，使得卷积操作由于输入数据顺序的不稳定很难直接应用到点云数据上。 为了解决这个问题，PointCNN提出了一种称为X-变换的方法。X-变换是从输入点学习到的一组权值X，这组权值可以对各点相关联的特征进行重新加权和排列。 X-变换可以实现“随机应变”，即当输入点的顺序变化时, X能够相应地变化，使加权和排列之后的特征近似不变。输入特征在经过X-变换的处理之后能够变成与输入点顺序无关同时也编码了输入点形状信息的归一化的特征。在经过X-变换之后的特征上进行卷积能够极大提高卷积核的利用率, 从而大大提高卷积操作在无序数据上提取特征的能力。

本文解决三个问题 （1）模板导出图片不显示（实际上导出来了只是最小化显示了） （2）fe循环指令存在而合并单元格的时候格式错乱问题 （3）fe存在一对多关系的时候格式错乱问题 不想下载的可以参考博文 ，代码是一样的 https://blog.csdn.net/xubenxismile/article/details/123370375

JAVA通过poi对Excel进行表格的读取，含有jar包，代码可以直接用。

scn2pointcloud_tool文档 该工具的目的是实现从CAD模型的格式（例如.obj / .off文件）到具有RGB和标签的点云格式的数据转换。 该工具的转换结果如下。 OBJ文件的可视化： 相应输出的可视化： 该工具是为SUNCG数据集设计的，并且基于SUNCG数据集的数据组织，因此，对于其他CAD模型数据集，该工具可能不完全兼容。 您可以查看此和以获取有关SUNCG数据集的更多详细信息。 该工具是从修改而来的，而是从GAPS修改而来的。 原始GAPS自述文件位于底部。 比比克斯 如果您发现此工具对您的研究有用，请考虑引用我们的。 @InProceedings{Liu_2017_ICCV, author = {Liu, Fangyu and Li, Shuaipeng and Zhang, Liqiang and Zhou, Chenghu and Ye, Rongt

为 Microsoft PowerPoint 2002 开发人员新增的内容 请参阅 特性 Microsoft PowerPoint 2002 Visual Basic 对象模型中已做了大量更改，以支持应用程序中新增和经过改进的功能。 请访问 MSDN Online 上的 Office Developer Center 以获取最新的 Microsoft PowerPoint 开发信息，包括新技术文章、下载、示例、产品新闻以及更多信息。 新的语言元素 以下主题提供 PowerPoint 2002 中新增的语言元素的列表。 新的对象 新的属性（按对象排序） 新的属性（按字母顺序） 新的方法（按对象排序） 新的方法（按字母顺序） 新的事件 与语言相关的属性和方法

Theory of Point Estimation点估计理论英文版 第二版 郑中国译

Since the publication in 1983 of Theory of Point Estimation， much new workhas made it desirable to bring out a second edition. The inclusion of the newmaterial has increased the length of the book from 500 to 600 pages; of theapproximately 1000 references about 25% have appeared since 1983. The greatest change has been the addition to the sparse treatment of Bayesianinference in the first edition. This includes the addition of new sections onEquivariant， Hierarchical， and Empirical Bayes， and on their comparisons. Othermajor additions deal with new developments concerning the information in-equality and simultaneous and shrinkage estimation. The Notes at the end ofeach chapter now provide not only bibliographic and historical material but alsointroductions to recent development in point estimation and other related topicswhich， for space reasons， it was not possible to include in the main text. Theproblem sections also have been greatly expanded.