1.适用于制作多个预制体(一个模型文件下面几百个子物体,都需要制作成预制体,这一个一个拖不是要炸裂)模型资源如下图3.下面是编辑器脚本usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingSy

本文目录摘要作者简介本书特色内容简介送书福利摘要Excel是一款广泛应用于数据处理和分析的工具，而VBA（VisualBasicforApplications）是一种用于编程自动化Excel操作的语言。然而，对于非专业的Excel用户来说，VBA编程可能具有一定的难度。本文将探讨如何利用ChatGPT和VBA相结合，实现一键搞定Excel操作的全能助手。通过与ChatGPT进行对话，用户可以简单描述自己的需求，而ChatGPT则会自动生成相应的VBA代码，使Excel操作变得更加便捷高效。作者简介ExcelHome是一个主要从事与推广MicrosoftOffice应用技术的非营利性网站，该网站

正文:2023最新ChatGPT公众号版本源码，该产品支持用户付费套餐，多Key轮询，AI绘画等功能，并且可以免费使用，同时附带详细的教程文档。程序:wwgheo.lanzouw.com/imFU50uv6cyj图片:

首先布局登录按钮（触发登录的一定要是button，button才有获取用户的方法） buttonopen-type="getPhoneNumber"@click.stop="loginfn"@getphonenumber.stop="onGetPhoneNumber">点击微信一键登录button>2.写点击button之后的逻辑,，获取iv,code,ncryptedData,调用后端接口进行登录//用户授权登录//首先点击登录按钮的时候获取一下code，保存到data里 loginfn(){ wx.login({ success(res){ that.code=res.code; r

MacbookPro的系统版本是MacOS12，MacOS13出了之后底部菜单栏的系统设置总是会有一个小红点提示更新系统，强迫症想去除掉MacOS系统更新的这个小红点终端一键消除在终端输入：vim~/.zshrc在末尾添加以下信息：aliaskilldot='defaultswritecom.apple.systempreferencesAttentionPrefBundleIDs0&&killallDock'输入:wq，按下enter键保存并退出在终端输入：killdot桌面闪烁一下，红点自动消除以后如果红点出现了，只要在终端输入killdot即可。

前言1.roop是新开源了一个单图就可以进行视频换脸的项目，只需要一张所需面部的图像。不需要数据集，不需要训练。2.大概的测试了一下，正脸换脸效果还不错，融合也比较自然。但如果人脸比较大，最终换出的效果可能会有些模糊。侧脸部分的幅度不宜过大，否则会出现人脸乱飘的情况。在多人场景下，也容易出现混乱。3.使用简单，在处理单人视频和单人图像还是的换脸效果还是可以的，融合得也不错，适合制作一些小视频或单人图像。4.效果如下： 环境安装1.我这里部署部署环境是win10、cuda11.7、cudnn 8.5、GPU是N卡的3060（6G显存），加anaconda3.2.源码下载，如果用不了git，可以下

效果图网上的教程代码都太乱了，各种乱七八糟的代码还没有注释，根本无法复制后进行改造。在微信小程序项目开发中，详细的实现了长按录音、上滑手势取消等功能，丝滑流畅不卡顿你直接直接粘贴，稍微改改提示文字和样式就能用到你的项目了。完整源码推荐使用一键复制功能，避免漏选。

功能将wallpaper目录下面的视频转移到自己所需的目录下面使用三个输入：第一个是输入的wallpaper存放壁纸的地址其中地址就为E:\steam\Steam\steamapps\workshop\content\431960如果不知道也可以右键壁纸查看第二个输入的是下载的时间，意思就是从哪个时间开始的壁纸，就比如2022-12-4-19-0，就会找12月4号下午七点以后下载的壁纸第三个输入的是存放地址这个就填要存放在哪里的地址。可以是电脑的，也可以把手机连上直接下载所需依赖：dependency>groupId>com.alibabagroupId>artifactId>fastjson

1、从原视频导出每一帧的图像 2、把目标图像从源视频导出3、可选，降噪 4、从原视频图像中抠出人脸 5、把目标视频中的人脸抠出6、训练模型（三者都可选）这里我选择SAEHD   训练参数选取 训练过程中如遇虚拟内存不够，参考以下步骤：打开此电脑属性，进入高级，设置里面有虚拟内存，增大虚拟内存即可7、融合模型8、导出为无损MP4参考博客：(23条消息)DeepFaceLab教程DeepFaceLab新手入门教程_condainstall的博客-CSDN博客_deepfacelab    

我想处理一个相当大的语料库。它的名称是web1T-gram。它拥有大约3万亿个代币。这是我第一次使用redis，我正在尝试编写所有键:值对，但它花费的时间太长了。我的最终目标是使用多个redis实例来存储语料库，但目前，我坚持将其全部写在一个实例上。我不确定，但有什么方法可以加快写作过程吗？到目前为止，我只在一台有64GRAM的机器上写一个redis实例。我在想是否有一些缓存大小设置可以最大化以用于redis。或者那些线路上的东西？谢谢。为了引用，我写了下面的代码:importgzipimportredisimportsysimportosimporttimeimportgzipr=r