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改变UIImage 的大小

blog.csdn.net/u010105969/article/details/52609922 最近在底牌项目中公司要求上传的牌谱宽度固定为750像素，首先想到的是改变上传图片的尺寸，下面的方法即可改变UIImage...代码： - (UIImage *)reSizeImage:(UIImage *)image toSize:(CGSize)reSize{ UIGraphicsBeginImageContext(CGSizeMake...reSize.width, reSize.height)); [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, reSize.width, reSize.height)]; UIImage

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UIColor转换为UIImage

/** color转image */ (UIImage)createImageWithColor: (UIColor)color { CGRect rect=CGRectMake(0.0f, 0.0f...UIGraphicsGetCurrentContext(); CGContextSetFillColorWithColor(context, [color CGColor]); CGContextFillRect(context, rect); UIImage

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把UIImage转成PDF进行保存

需要把H5传递过来的base64保存为PDF文件，经解析，H5是直接把png转base64，保存下来的文件就算是重命名为【xxx.pdf】，依然还是没法在【文件.app】中打开，只能把base64转成UIImage...，再通过绘制PDF来进行保存解决方案先把base64Str转成UIImage UIImage * imgForBase64 = [UIImage imageFromBase64ToWithStr:self.base64Data...]; /// base64str->Image + (UIImage *)imageFromBase64ToWithStr:(NSString *)str{ NSString *base64Str...alloc]initWithBase64EncodedString:base64Str options:NSDataBase64DecodingIgnoreUnknownCharacters]; UIImage...*image = [[UIImage alloc]initWithData:decodeData]; return image; } 创建文件名和保存目录 ///文件夹根目录 NSString

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把UIImage转成PDF进行保存

需要把H5传递过来的base64保存为PDF文件，经解析，H5是直接把png转base64，保存下来的文件就算是重命名为【xxx.pdf】，依然还是没法在【文件.app】中打开，只能把base64转成UIImage...，再通过绘制PDF来进行保存解决方案先把base64Str转成UIImageUIImage * imgForBase64 = [UIImage imageFromBase64ToWithStr:self.base64Data...]; /// base64str->Image + (UIImage *)imageFromBase64ToWithStr:(NSString *)str{ NSString *base64Str...alloc]initWithBase64EncodedString:base64Str options:NSDataBase64DecodingIgnoreUnknownCharacters]; UIImage...*image = [[UIImage alloc]initWithData:decodeData]; return image; }///文件夹根目录 NSString * localFileDirectory

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iOS：聊一聊UIImage几点知识

如果做过界面贴图的话你可能经常会需要准备至少两套图，一套1倍图，一套图已@2x命名的二倍图。...这样当我们的程序运行在retina屏幕的时候系统就会自动的去加载@2x的图片，它的size将和一倍图加载进来的size相等，但是scale却置为2，这点大家可以做个简单的小测试验证一下。...二、UIImage的几种初始化方法的对比 1、imageNamed:方法 imageNamed:是UIImage的一个类方法，它做的事情比我们看到的要稍微多一些。它的加载流程如下： a....四、UIImage的几个draw方法 UIImage的几个draw方法是用来绘制图像的利器，为什么这样说呢？...下面是图像旋转和翻转的完整代码： image UIImage+Rotate_Flip.h image UIImage+Rotate_Flip.m 以上只是实现了图像的顺时针90°，逆时针90°，180°

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NSData 与 NSString，Byte数组，UIImage 的相互转换

*newData = [[NSData alloc] initWithBytes:bytes length:128]; NSLog(@"newData=%@",newData); NSData 与 UIImage...NSData－>UIImage UIImage *aimage = [UIImage imageWithData: imageData]; //例：从本地文件沙盒中取图片并转换为NSData NSString...stringByAppendingPathComponent:name]; NSData *imageData = [NSData dataWithContentsOfFile: finalPath]; UIImage...*aimage = [UIImage imageWithData: imageData]; UIImage－> NSData NSData *imageData = UIImagePNGRepresentation

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OpenCV Mat与UIImage之间的转换

UIImage 转 OpenCV cvMat： 1 - (cv::Mat)cvMatWithImage:(UIImage *)image 2 { 3 CGColorSpaceRef colorSpace...image.CGImage); 19 CGContextRelease(contextRef); 20 21 return cvMat; 22 } 　　OpenCV cvMat 转 UIImage...：　 24 - (UIImage *)UIImageFromCVMat:(cv::Mat)cvMat { 25 NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data...kCGRenderingIntentDefault //intent 55 ); 56 57 // Getting UIImage...from CGImage 58 UIImage *finalImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef]; 59 CGImageRelease

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iOS16适配指南之UIImage

UIImage 相应地增加了新的构造函数支持可变渲染。...lazy var variable: Double = 0 { didSet { // 新的构造函数，支持可变渲染 let image = UIImage...symbolConfig) imageView.image = image } } // 配置图标的渲染颜色 let symbolConfig = UIImage.SymbolConfiguration...in: .common) lazy var imageView: UIImageView = { let imageView = UIImageView(image: UIImage

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iOS中图片(UIImage)拉伸技巧原

2、像素点的拉伸 - (UIImage *)stretchableImageWithLeftCapWidth:(NSInteger)leftCapWidth topCapHeight:(NSInteger...)topCapHeight; 这个函数我们可以用来拉伸类似QQ，微信的聊天气泡背景图，它的两个参数分别leftCapWidth和topCapHeight，这两个参数给定一个坐标，比如： UIImage... * img= [UIImage imageNamed:@"11.png"]; img = [img stretchableImageWithLeftCapWidth:1 topCapHeight...有一点需要注意，这个方法默认使用的拉伸模式是区域复制，比如还是上面的图案，如下代码拉伸： UIImage * img= [UIImage imageNamed:@"11.png"]; img... * img= [UIImage imageNamed:@"11.png"]; img = [img resizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsMake(1

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记忆化递归（记忆化搜索）

我看了答案还是有些不能完全理解，于是又去b站翻了翻教程基础DP，其中提到记忆化的递归（也称记忆化搜索），相当于结合了dp和递归的优点（这时我又觉得比DP还厉害），然后就准备写写记忆化递归。...---- 目录 1.记忆化递归的解释与分析 2.记忆化递归的应用 ---- 一、记忆化递归的解释与分析前面说道它结合了dp和递归的优点，分别是记忆化和逻辑清晰易懂。...记忆化递归则更加”投机取巧“了，它只计算了需要用的值并储存起来，而其它不会用到的值不去计算，最大化地减少了计算。...打个比方，dp就相当于计算了一个方阵上所有的点（无论有没有利用价值），而记忆化递归相当于计算了方阵上有价值的点，因此记忆化递归的运行时间可能比dp还要短。...（注意只是可能，因为斐波那契数列无论是dp还是记忆化递归，都是要把前面的值全部算出来的） ---- 二、记忆化递归的应用感觉没啥写的,就拿分配宝藏来写shui一写shui吧。题目在这里。

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UIImage 图片处理：截图，缩放，设定大小，存储

图片的处理大概分截图(capture), 缩放(scale), 设定大小(resize), 存储(save) 1.等比率缩放 - (UIImage *)scaleImage:(UIImage *)...如果需要特定区域的图像，可以crop一下) CGImageRef screen = UIGetScreenImage(); UIImage* image = [UIImage imageWithCGImage...（可以把当前View的layer，输出到一个ImageContext中，然后利用这个ImageContext得到UIImage） -(UIImage*)captureView: (UIView *)theView...200,200)); CGContextRefcontext=UIGraphicsGetCurrentContext(); UIGraphicsPushContext(context); // ...把图写到...（UImage封装了CGImage, 互相转换很容易） UIImage* imUI=nil; CGImageRef imCG=nil; imUI = [UIImage initWithCGImage:

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记忆技巧

第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧，她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”，也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感，比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里...第三个印象是一个TED演讲者，他的方法是是图像记忆法，给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图，这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a...thousand words", 一图胜千言啊！...第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子...关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context）串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。

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智能体（Agent）的记忆架构：深入解析短期记忆与长期记忆

在人工智能领域，尤其是基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统中，记忆机制是实现持续、连贯和个性化交互的核心基石。记忆系统模拟了人类的认知结构，通常划分为短期记忆和长期记忆。...第一章：短期记忆——智能体的工作记忆与意识流1.1定义与本质短期记忆是智能体用于处理当前任务或单次会话的临时信息存储区。...检索当新的会话开始时，Agent不会加载整个长期记忆库（那样会瞬间爆满短期记忆）。相反，它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文，去长期记忆库中寻找最相关的信息。...记忆冲突与更新：当新信息与旧记忆矛盾时，如何更新或版本化管理记忆（例如，用户之前喜欢咖啡，现在改喝茶了）。...检索长期记忆：系统将当前查询与短期记忆的上下文结合，作为“检索键”，在长期记忆库中进行向量相似性搜索，找出相关记忆。

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智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱

图1：智能体记忆系统架构图这些记忆层次相互协作，共同构成智能体的认知体系，使其能够在复杂的环境中进行有效的感知、推理和决策。...图谱构建：将实体和关系构建成图结构，存储在图数据库中。向量数据库应用向量数据库是智能体记忆系统中的关键组件，用于存储和检索高维向量表示的知识信息。...图2：向量检索流程图向量检索流程向量检索流程包括以下步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗和格式化，提取出有用的信息。...图3：知识图谱构建与更新流程图Neo4j构建示例以下是使用Neo4j构建知识图谱的Python代码示例：from py2neo import Graph, Node, Relationshipimport..."深度学习")]for triple in triples: analyzer.add_knowledge_triple(triple[0], triple[1], triple[2])# 分析图结构

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刻意训练与记忆强化：竞技记忆与应用记忆的探索之旅

特别是在竞技记忆和应用记忆领域，我们看到了记忆力如何被推向极限，以及如何在日常生活中得到实际应用。本文旨在深入探讨这两个领域，分析其原理，探索它们的实际应用，并讨论如何通过刻意训练提高我们的记忆力。...一、竞技记忆：大脑的极限挑战竞技记忆，顾名思义，是一种将记忆力竞赛化的活动。参与者需要在短时间内记忆尽可能多的信息，如一副洗乱的扑克牌、长串数字或复杂的图形等。...这不仅是一场对记忆力的挑战，更是对心智控制、专注力和心理素质的全面考验。竞技记忆的技巧：联想记忆：通过将抽象信息与熟悉事物关联，形成更容易记忆的图像。...二、应用记忆：日常生活的智慧与竞技记忆相比，应用记忆更贴近日常生活，它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。...竞技记忆强调技巧和速度，而应用记忆强调实用性和长期记忆。两者之间的技巧和策略有交集，也有各自的特点。

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通俗讲解大模型短期记忆 vs 长期记忆

有些同学问：智能体的 Memory 中短期记忆（Short-term memory）与长期记忆（Long-term memory）是什么意思？有什么区别？...其中记忆包括短期记忆和长期记忆。短期记忆是智能体在单一会话中维护即时上下文的能力。工作机制：它完全依赖于大模型（LLM）的上下文窗口。...拿 Cherry Studio 为例，长期记忆是通过“全局记忆”实现的。你可以手动添加记忆，也可以在智能体里开启记忆。它就会把自己需要记忆的信息做判断，然后自动存储。...我们可以在整体设置这里打开全局记忆。我们在和他们聊天的时候，它会先检索相关的记忆，然后再回答我们的问题。如果它认为有些信息需要记住，也会自动保存到记忆中。听着很完美，实际上还是会存在很多问题。...有时候记忆是 AI 自动决策的，没有和用户确认，那么这些记忆可能是错误的。有了记忆之后，有些模型不够聪明，它有时会强行和相关记忆上靠，导致回答并不是我们想要的信息。

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【思维导图】利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据

LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。...LSTM是一种本篇文章主要通过思维导图来介绍利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据。文章的内容来源于社区分享的文章《LSTM(长短期记忆网络)原理与在脑电数据上的应用》....可以看清图片中文字] 整体框架，这篇文章还是以介绍LSTM为主的本文胜在对LSTM公式的理解上，但关于为什么要用LSTM上没有做非常详尽的说明，这里做一点补充：关于理解部分摘录自这篇题为《多图｜...，在此一并表示感谢~ 《利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据》最后附上完整文件的图片格式作者| 认知计算_茂森作者博客地址： https://blog.csdn.net/qq_37148940.../article/details/108477161 参考文章：利用LSTM(长短期记忆网络)来处理脑电数据 https://www.jianshu.com/p/6ef8d974de75

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⻓短期记忆LSTM

候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗？ 8. 代码实现 9. 参考文献 1....这篇将介绍另⼀种常⽤的⻔控循环神经⽹络：**⻓短期记忆（long short-term memory，LSTM）[1]。...（某些⽂献把记忆细胞当成⼀种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。...输⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔与⻔控循环单元中的重置⻔和更新⻔⼀样，⻓短期记忆的⻔的输⼊均为当前时间步输⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。...关于激活函数的选取，在LSTM中，遗忘门、输入门和输出门使用Sigmoid函数作为激活函数；在生成候选记忆时，使用双曲正切函数Tanh作为激活函数。

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非典那年记忆

ABP core 的框架在过年期间，从1.0突然升级到2.0了，。整个ABPCore 虽然版本变化大，但使用流程基本不变吧，我看官网上文档基本完毕了，官网...

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长期记忆、短期记忆、遗忘机制及门控机制；

长期记忆、短期记忆、遗忘机制及门控机制智能问答系统实现长期记忆、短期记忆、遗忘机制以及门控机制的方法如下：长期记忆的实现- **使用数据库存储**：将大量的知识、信息和历史交互数据存储在数据库中。...这样系统可以通过遍历知识图谱来获取更全面和深入的知识，实现长期记忆。短期记忆的实现：滑动窗口- **使用缓存技术**：在系统内存中设置缓存，用于临时存储近期使用过的信息。...它可以根据不同的条件和策略，决定哪些信息可以进入系统的不同记忆模块，哪些信息可以被保留或遗忘。...遗忘门决定了从过去的记忆中丢弃多少信息；输入门控制新的信息有多少可以进入记忆单元；输出门决定了当前的记忆状态有多少可以作为输出。...- **示例**：假设用户询问“人工智能的发展历程”，系统通过输入门将相关的历史数据输入到记忆单元中，同时遗忘门会根据之前的记忆和当前的输入决定丢弃一些不相关的旧信息。

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