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dotnet OpenXML 读取 PPT 形状边框定义在 Style 的颜色画刷

本文来和大家聊聊在 PPT 形状使用了 Style 样式的颜色画刷读取方法 在开始之前，期望大家已了解如何在 dotnet 应用里面读取 PPT 文件，如果还不了解读取方法，请参阅 C# dotnet.../lindexi/lindexi_gd.git 获取代码之后，进入 Pptx 文件夹 虽然可以看到在 WPF 上的形状的边框颜色和在 PPT 上的形状颜色是相同的，然而以上逻辑却有漏洞在于以上是重新被定义了颜色...也就是说读取顺序如下 形状的 a:ln 定义的颜色 形状的样式的 a:lnRef 引用的主题的颜色 形状继承的样式 以上的测试文档是属于在形状的 a:ln 没有定义的颜色，而在形状的样式的 a:lnRef...里面定义的颜色，而且形状引用样式里面使用的是 占位符颜色 如果在形状的 a:ln 和形状的样式的 a:lnRef 没有定义的颜色，只有在形状的样式的...或者说在形状的 a:ln 没有定义的颜色，而在形状的样式的 a:lnRef 里面有定义颜色，但是形状的样式的 a:lnRef 引用的主题的颜色不是 phClr （PlaceholderColor, a

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5.错误处理在存储过程中的重要性（510）

存储过程中错误处理的定义 错误处理在存储过程中指的是一系列机制和策略，用于识别、响应和恢复在执行存储过程时可能发生的异常或错误。这包括但不限于： 异常捕获：识别存储过程中发生的特定错误或异常。...支持复杂逻辑：在复杂的存储过程中，错误处理可以管理多种错误情况，确保即使在复杂逻辑中也能稳定运行。 提高系统的整体健壮性：通过预见和处理可能的错误情况，错误处理提高了整个系统的健壮性和可靠性。...存储过程中的异常捕获 在存储过程中，异常捕获是一个重要的错误处理机制，它允许你捕获和处理在执行过程中可能发生的错误。...，以确保在递归过程中发生的任何异常都能被处理。...，你可以提高自己在MySQL存储过程中错误处理的能力。

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    在Spring Bean实例过程中，如何使用反射和递归处理的Bean属性填充？

    因为是人写代码，就一定会有错误，即使是老码农 就程序Bug来讲，会包括产品PRD流程上的Bug、运营配置活动时候的Bug、研发开发时功能实现的Bug、测试验证时漏掉流程的Bug、上线过程中运维服务相关配置的...这部分大家在实习的过程中也可以对照Spring源码学习，这里的实现也是Spring的简化版，后续对照学习会更加易于理解 [spring-5-01.png] 属性填充要在类实例化创建之后，也就是需要在 AbstractAutowireCapableBeanFactory...propertyValues : new PropertyValues(); } // ...get/set } 在 Bean 注册的过程中是需要传递 Bean 的信息，在几个前面章节的测试中都有所体现...当把依赖的 Bean 对象创建完成后，会递归回现在属性填充中。这里需要注意我们并没有去处理循环依赖的问题，这部分内容较大，后续补充。...当遇到 Bean 属性为 Bean 对象时，需要递归处理。最后在属性填充时需要用到反射操作，也可以使用一些工具类处理。

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    基于图像的单目三维网格重建

    作者发现，通过反转渲染器，就可以获得对通用3D推理任务的密集像素级监督，这是传统方法无法实现的。 但是在传统的图形通道中，渲染过程不是可微的。...与标准光栅化器只选择观察方向上最接近的三角形的颜色不同，作者提出所有三角形对每个渲染像素都有概率贡献，这可以在屏幕空间上建模为概率图。...通过流动梯度到被遮挡的三角形来拟合目标图像的三维姿势 对于基于图像的形状拟合任务，证明了该方法能够使用考虑所有三角形概率贡献的聚集机制来处理遮挡；与其他可微渲染器相比，该方法有更平滑的效果，通过使用平滑渲染避免了局部极小值...(a)像素到三角形距离的定义；(b)-(d)不同σ生成的概率图 3.聚合函数:对于每个网格三角形fj，通过使用重心坐标插值顶点颜色，在图像平面上的像素Pi处定义其颜色映射Cj。...在梯度流方面的比较 由于OpenDR和NMR都在前向过程中使用标准图形渲染器，因此它们无法控制中间渲染过程，并且无法将梯度流到最终渲染图像中被遮挡的三角形中。

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    Redis客户端在连接过程中，处理输入和输出缓冲区的数据

    图片Redis客户端在连接过程中，使用输入和输出缓冲区来处理数据的读写。对于输入缓冲区，Redis客户端会将接收到的数据存储在其中，然后使用解析器来解析这些数据。...解析器会根据Redis协议的规则，将数据解析成相应的命令和参数。解析后的命令和参数会被传递给客户端的业务逻辑，以便进行后续的处理。...客户端接收来自服务器的数据，并存储在输入缓冲区中。客户端使用解析器解析输入缓冲区中的数据，得到相应的命令和参数。客户端将解析后的命令和参数传递给业务逻辑进行处理。...客户端根据业务逻辑的需要，将需要发送给服务器的命令和参数存储在输出缓冲区中。当输出缓冲区满或者遇到特定条件时，客户端触发写操作，将输出缓冲区的数据发送给服务器。...Redis客户端通过输入和输出缓冲区来处理与服务器之间的数据交互。

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    在Java源代码到字节码的转换过程中，Javac编译器是如何处理异常的

    在Java源代码到字节码的转换过程中，Javac编译器会对异常进行处理。具体的处理方式如下：源代码中出现的异常会被编译器捕获和检查。...如果源代码中的代码块可能抛出异常，编译器会检查这些代码块是否包含try-catch或者throws声明来处理这些异常。如果异常被try-catch块捕获，编译器会生成适当的字节码来处理这些异常。...这通常涉及到生成异常表和相应的异常处理代码。如果异常未被try-catch块捕获，编译器会搜索当前方法的调用者链来查找是否有try-catch块可以捕获这些异常。...如果找到合适的try-catch块，编译器会生成相应的字节码来处理异常。如果异常最终未被捕获，编译器会生成字节码来创建异常对象并抛出异常。这会导致程序的执行终止，并将异常传播到调用者的异常处理机制中。...总之，Javac编译器会生成适当的字节码来处理源代码中出现的异常。这可以包括生成异常表和生成异常处理代码来捕获和处理异常，或者抛出异常到调用者链的异常处理机制中。

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    2D和3D机器视觉检测技术的优势和局限性

    机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。...从2D视觉技术开始 2D技术起步较早，技术也相对成熟，在过去的30年中已被证明在广泛的自动化和产品质量控制过程中非常有效。 2D技术根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果。...技术人员可以使用2D来识别零件并创建动态适应零件位置，角度和尺寸的检测工具，从而实现零件移动的稳健测量。 今天的模式匹配处理遮挡，杂波，失真，对比度反转，重叠的部分和不均匀的照明。...无法测量形状 2D传感器不支持与形状相关的测量。 例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度，表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。...精度和重复性 利用3D机器视觉提供的深度测量信息，由于物体位置(距传感器的距离)而导致的误差不再可能，这意味着物体可以在传感器的测量体积内的任何位置移动，并仍能得到准确的结果。

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    什么是图像特征

    在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系  （3） 颜色矩      这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。...（4） 颜色聚合向量      其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 ...另外，从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。 ...需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。 ...空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。

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    泼辣修图2023最新版本有哪些新功能?

    镶边像素化，噪声数量和大小•HSL：色调，饱和度，亮度为八色通道 •曲线：师傅，蓝色，红色，绿色通道•爽肤：高光和阴影音，音调平衡•局部调整：渐变，径向，颜色掩蔽，涂刷•添加文本：图层，混合，添加形状和饰品局部调整...从图中可以看到泼辣修图基本具备市场上大部分修图软件的所有功能，不过没有图层，但是出于大众需求，图层在简单的摄影后期处理中，非必须存在。当进行调整的时候，直接拖动右侧的进度条就行了，上手简单，处理便捷。...对我来说，畸变的作用在修图的过程中几乎是不可或缺的，它可以拍摄时因角度不好造成的失真现象，同样也是拖动进度条就可以进行调整，知道你认为角度合适了。...还可以对图像进行旋转、反转以及缩放操作，看图HSL功能可以让你改变图像中的单一颜色而不影响其他当你想回到前面几步的时候，看这里，左侧是历史记录，点击可以回到其中的任意一步，这个功能很方便。...它们应该用在正确的地方。下面说一下大家最关心的滤镜，泼辣修图的滤镜很丰富，在微博上有泼辣修图的微话题，里面有很多用户分享的滤镜，如果需要更多的滤镜，可以在微博上下载。

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    Pandas数据处理 | 筛选与兼职打卡时间差异在一分钟内的全职打卡数据

    关注可以叫我才哥，学习分享数据之美 我们的第91篇原创 作者：小明 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 今天我们分享一个实际案例需求，来自无处不在的小明操刀，具体见正文吧！ ?...CSDN主页：（全是干货） https://blog.csdn.net/as604049322 需求与背景 某公司旗下有很多便利店，但近期却发现个别门店存在全职帮兼职打卡的情况，为此总部领导决定对所有门店的打卡时间数据进行分析...，将每一个门店，全职人员和兼职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据找出来，然后再具体调查。...下面我们的任务就是以兼职人员数据为基准，找出相同门店全职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据： 解决需求 首先读取数据（已脱敏）： import pandas as pd excel = pd.ExcelFile...不过上述数据并没有能够匹配的数据，我们选个有结果的分组进行测试： g = df.groupby(["区域", "门店", "日期"]) df_split = g.get_group(("DB区域", "

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    Adobe国际认证|InDesign 中的 Adob​e Capture

    为了将灵感转化为创意，InDesign 现在配备了Adobe Capture，它使您能够捕捉您喜欢的任何图像并生成创意元素，如颜色主题、矢量形状和从项目图像中提取的类型。...开始使用 Adob​​e Capture 扩展 可以从 InDesign 中的三个不同入口点访问该扩展，允许根据上下文提取颜色主题、形状或类型，并将它们保存到您的 Creative Cloud 库中。...使用滑块选择细节级别并反转图像以对其进行矢量化。不仅如此，您还可以修改和应用平滑以减少路径点。...使用“编辑”功能使用滑块控件来处理字体属性，例如前导、跟踪、字体大小和样式。根据需要进行调整，并将字符样式或段落样式保存到您的库中。...使用移动设备上的 Capture 应用程序将照片转换为颜色主题、图案、类型、材料、画笔和形状。

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    分享3个干货满满的Python实战项目，点赞收藏

    () output 将照片变成素描风格 我们最终要实现的目的在于将照片变成素描风格，大致的逻辑在于首先需要将图片变成灰色图像然后反转，在反转之后进行模糊化处理，代码如下 import cv2 img...= cv2.imread("导入照片的路径") ## 将照片灰度化处理 gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ## 将灰度化的照片反转处理...inverted_gray_image = 255-gray_image ## 将反转的照片模糊化处理 blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image..., (19,19),0) ## 再一次的进行反转 inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image ### 颜色减淡混合处理 sketck...现在我们需要来判断图片当中图形的轮廓，而识别轮廓的算法在opencv模块当中是有内置的，代码如下 import cv2 import numpy as np from matplotlib import

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    particle emitters(粒子发射源)

    angle(散布角度) 随机化大量颗粒的发射角度.设置为0,则颗粒严格按照上一个设置的方向运动 Shape(形状) 发射颗粒的形状,设置为Sphere则用球体做为几何体 Shape radius(形状半径...) 这个参数和上面设置的形状有关,当形状设置为球体时,此处可设置球体的半径.某些形状有两个输入区,其中一个有Δ符号,第一个输入区是一个基础值,后面是偏差值,每次产生颗粒时,将在基础值的正负偏差范围内产生随机值....设置为0,则颗粒图片不拉伸 Image attributes图片属性 image Image(图片) 设置每个颗粒渲染时的图片,给颗粒一个最初的形状 Color(颜色) 设置指定图片的染色.设定为White...,则粒子系统基础色为白色 Animate color(动画颜色) 使颗粒在生命周期中不断改变颜色 Color variation(颜色变异) 设定颜色随机变异值 Size(尺寸) 设置颗粒的尺寸 Image...rate(帧率) 设置动画的每秒速度.使用单帧图片时设置为0 Animation(动画) 设置动画序列的行为.Repeat重复循环,Clamp播放一次,Auto Reverse自动反转,从头到尾再返回开头

    1.2K20

    使用 mesh 实现多边形裁剪图片！Cocos Creator！

    mesh 是决定一个物体形状的东西。例如在二维中可以是正方形、圆形、三角形等；在三维中可以是正方体、球体、圆柱体等。 mesh 初始化需要一个 VertexFormat 对象。...例如二维坐标和纹理uv坐标一般只有x和y两个分量，所以设置为2；三维坐标有xyz三个变量，所以值为3；而颜色一般有 rgba 四个分量，所以设置为4。 ? normalize 表示归一化。 ?...而我们的坐标系在中间，x轴向右，y轴向上。 ? 所以我们可以先求出x,y在左下角的占比，然后再反转一下y轴，转成uv坐标系。参考代码如下。...首先要知道向量外积的定义，表示向量的法向量。方向根据右手法则确定，就是手掌立在a、b所在平面的向量a上，掌心由a转向b的过程中，大拇指的方向就是外积的方向。 ?...const v1 = p2.sub(p1); const v2 = p3.sub(p2); if (v1.cross(v2) >= 0) { // 是凸点 } 判断点D是否在三角形ABC内，可以通过外积计算点与线的位置关系判断出

    2.2K40

    Google Earth Engine——植被统计数据集中的图像包含用于计算NTT的 “反转校正t统计“，NTT是由MODIS NDVI得出的植被颜色指数，FORMA用来测量褐化。

    此外，以GLAD为标准，发现Terra-i在全球的表现优于FORMA。 FORMA警报是使用两个MODIS产品的组合来检测的。NDVI（归一化植被指数）和FIRMS（资源管理系统的火灾信息）。...NDVI更新每16天处理一次，而火灾更新则每天处理一次。为每个生态组单独开发模型，将这两个输入与清理区域联系起来，使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。...有资格成为警报的最低阈值是25%的像素被清除，尽管阈值因生态组而异，以尽量减少假阳性。下面是一个快速介绍FORMA数据集的脚本示例。...该图像集中的图像包含用于计算NTT的 "反转校正t统计"，NTT是由MODIS NDVI得出的植被颜色指数，FORMA用来测量褐化。...在该图像集的各种日期范围内使用总和还原器，产生一个 "NTT "图像。 这些图像按 "生态组 "划分。生态组的几何形状可以在这里找到。

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    o3-mini 碾压DeepSeek R1？一条python程序引发近400万围观

    前段时间，AI 社区开始沉迷用 DeepSeek R1 和其他（推理）模型比拼这个任务：「编写一个 Python 脚本，让一个球在某个形状内弹跳。让该形状缓慢旋转，并确保球停留在形状内。」...然而，在 o3-mini 上线后，剧情似乎一夜反转了，比如这个帖子宣称 OpenAI o3-mini 碾压了 DeepSeek R1。目前已引发近 400 万网友围观。...friction, and it must bounce off the rotating walls realistically" 也就是分别让 o3-mini 和 DeepSeek R1 写一个球在旋转的六边形内弹跳的...python 程序，小球跳动的过程中要遵循重力和摩擦力的影响。...而 o3mini 不仅展现出了稳定的几何结构，小球在四维空间内弹跳的运动轨迹也较为灵活，有撞到立方体侧面的打击感。 再来看 DeepSeek R1 这边，它对四维超立方体的形状理解似乎还不够深入透彻。

    18610

    绘图-Core Graphics

    iOS有分多种图形上下文，其中UIView自带提供的在drawRect:方法中通过UIGraphicsGetCurrentContext获取，还有专门为图片处理的context，UIGraphicsBeginImageContext...调用UIGraphicsBeginImageContextWithOptions函数就可获得用来处理图片的图形上下文。利用该上下文，你就可以在其上进行绘图，并生成图片。...需要说明的是， #这种形状的端点与“butt”形状的端点十分相似，只是采用这种形式的端点的线条略长一点而已 CGContextSetLineDash 画虚线 CGContextAddRect 画一方框...后用CGContextFillPath来填充形状内的颜色....CGPathCloseSubpath 关闭和一个可变的图形路径完成子路径。 CGPathAddEllipseInRect 添加一个路径，一个适合矩形内的椭圆。

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    利用JPEG制作更快，更准确的神经网络

    所有可逆步骤都被精确地反转，两个有损步骤——量化和下采样——近似反转以产生RGB图像。对于上下文，此过程可能已运行十次，只是为了解码和显示此网页上显示的图像！...我们可以将JPEG图像解压为RGB，并将其输入神经网络的第一层，如下图2所示： 图2.在典型的训练过程中，JPEG图像被解压为RGB，然后被送入神经网络。...神经网络必须处理由RGB像素阵列表示的图像。许多神经网络似乎学习了第一层中从像素空间到频率空间的转换。因此，如下图3所示，为什么不直接将DCT表示输入网络，跳过过程中的一些早期层呢？...Cb和Cr通道小16倍（由于额外的2倍下采样），因此它们各自具有形状（14,14,64）。我们该如何处理这些不寻常形状的表示？...许多边缘检测器主要是黑色和白色，在亮度空间中操作。许多颜色特征在空间或较低频率上是恒定的，并且可以仅用于将粗糙的颜色信息传递到需要它的更高层。

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