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TDA风格的初音未来（Miku）【常用于Mikumikudance】

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简介：
这段简介描述的是以TDA(Total Drum Array)音乐风格为背景设计的虚拟歌手初音未来的形象，特别适合在MMD(Mikumikudance)软件中使用。 TDA式MIKU禁止二次分发，并且不得用于任何商业活动中使用。同时也不允许在R18视频中使用或将其改造为其他样式模型。可以将服装中的单独部件取出并应用于其他PD模型上，但非PD模型不可使用。 静画和动画的使用是可以接受的，但是必须注明配布者的名字以及模型名称，并且需要投稿到nico、nico静画或者mikumikudance吧等相关平台。所有使用者都必须严格遵守上述规定。

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  • TDA风格的初音未来（Miku）【常用于Mikumikudance】
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    这段简介描述的是以TDA(Total Drum Array)音乐风格为背景设计的虚拟歌手初音未来的形象，特别适合在MMD(Mikumikudance)软件中使用。 TDA式MIKU禁止二次分发，并且不得用于任何商业活动中使用。同时也不允许在R18视频中使用或将其改造为其他样式模型。可以将服装中的单独部件取出并应用于其他PD模型上，但非PD模型不可使用。 静画和动画的使用是可以接受的，但是必须注明配布者的名字以及模型名称，并且需要投稿到nico、nico静画或者mikumikudance吧等相关平台。所有使用者都必须严格遵守上述规定。
     
  • YouTube Shimeji - 初音未来「YouTube Shimeji - 初音未来」...
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    YouTube Shimeji - 初音未来是一款以虚拟歌姬初音未来为主题的动态桌面组件应用，它能够为用户在观看视频时增添趣味与互动性。 当你观看视频时，初音未来的小吉祥物将在YouTube上发布，并开始与您的视频互动。学分艺术家：???（请通知我）。原始Shimeji软件由Yuki Yamada开发。 支持语言: English
     
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    MMD初音未来模型是一款广受欢迎的3D虚拟角色资源，适用于三维动画制作软件MikuMikuDance(MMD)，用户可利用该模型创作丰富的舞蹈和歌曲视频。 mikumikudance所用的模型文件，初音未来的官方下载渠道可以使用。
     
  • 初音MIKU 360杀毒皮肤
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    这段简介描述的是一个以虚拟歌手初音未来为模型的动画视频，其中融入了日本流行文化中的“九尾狐”传说元素，并赋予其母亲的角色设定，通过MMD软件创作而成。视频风格独特，展现了创作者丰富的想象力和创造力。 九尾三妈式Miku的MMD模型源码。
     
  • 基于Vue.js的抖音风格Web应用：vue-douyin
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    vue-douyin是一款采用Vue.js框架开发的前端项目，模仿抖音平台的功能和界面设计，提供短视频分享、点赞评论等互动体验。 该项目采用JavaScript（ES6/7）开发，并逐步扩展为《微视频社交网站的开发》作为毕业设计主题。前端方面使用了自己自学的知识来实现功能，同时通过Python编写的爬虫获取短视频数据以丰富数据库内容。 本项目仅供学习和交流目的使用，请勿用于商业用途；如涉及第三方版权问题，请及时与我联系。 前端技术栈包括： - Axios - Vue2 - Vuex（原文中“威克斯”应为Vuex） - Vue路由器 - Vue CLI 3 - Vue-Socket.io 后端技术栈包括： - Koa2 - Redis（原文中“续集”和“IoRedis”的表述不清晰，这里根据上下文推测更正为Redis） 项目运行说明： 建议使用Docker来简化环境配置与部署过程。如果您已经安装了Docker，则可以按照以下步骤操作： 1. 通过终端进入该项目目录。 2. 可以选择自己构建镜像（等待时间较长）：`docker image build -t vue-douyin .` 3. 或者直接从 Docker Hub 拉取已有的镜像（同样需要一些时间）：`docker pull asdwsx1234/vue-douyin` 无论选择哪种方式，构建完成后运行容器的命令为： `docker container run --rm -p 8080:80 vue-douyin` 这将使服务在本地端口8080上可用。
     
  • TDA Thread Dump Analyzer - tda-bin-2.3.3.zip
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    未来的CompletableFuture探讨了Java中异步编程的重要工具CompletableFuture的发展趋势与高级用法，旨在帮助开发者更好地理解和利用此框架进行高效并发程序设计。 CompletableFuture是Java并发编程中的一个重要工具类，它提供了异步编程的支持，并且可以方便地进行任务的组合、链式调用以及错误处理。使用CompletableFuture可以使代码更加简洁高效，尤其是在需要执行复杂的异步操作时。 此外，通过结合lambda表达式和方法引用等特性，CompletableFuture能够进一步简化多线程编程中的复杂性。它支持的任务类型包括但不限于计算型任务、IO密集型任务及网络请求的处理等场景，在实际应用中有着非常广泛的应用价值。
     
  • TDA教程：利用Python Gudhi库及常用的数据科学与机器学习库进行TDA实践的Jupyter Notebook集合
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    本教程是一系列基于Jupyter Notebook的学习材料，旨在教授如何使用Python的Gudhi库及其他数据科学工具来进行拓扑数据分析(TDA)的实际操作。适合希望掌握TDA技术的数据科学家和研究人员。 拓扑数据分析（TDA）是一个新兴且发展迅速的领域，提供了一组新的拓扑和几何工具来推断复杂数据的相关特征。在这里，我们使用Python Gudhi库以及流行的机器学习库和数据科学库为TDA的应用提出了一系列教程。 在进行TDA分析时，通常的目标是从点云中提取拓扑特性。这些点可以存在于网络中的任何位置或更广泛的度量空间内。当我们说研究点云的拓扑性质时，我们实际上是在探讨围绕每个点的球体集合（称为偏移）所形成的总体结构。 然而，在计算几何学中处理连续数学形状（例如曲线、曲面和流形等），由于非离散集或连续形式无法直接转换为有限的离散模型。因此，通常采用单纯复形来近似这些复杂的形状与空间关系。简单来说，单纯复形是一组点及其连接构成的基本几何单元集合，它能够有效地捕捉到原始数据中的拓扑信息和结构特征。 使用Gudhi库进行TDA分析的一个重要步骤就是构建所谓的“单纯形树”，这有助于我们对复杂的数据集执行高效的计算，并从中提取有意义的拓扑特性。