《全球财富500强启用“服装+”域名建站》一文介绍了美资企业Jabil Circuit（捷普集团）收购并启用英文域名ClothingPlus.com，用于旗下智能纺织品制造项目Clothing+。捷普集团成立于1966年，总部位于美国佛罗里达州，2005年财政年度收入75亿美元，是全球最大的电子合约制造服务商(EMS)，财富500强之一。Clothing+通过传感器集成咨询、模具、焊接、激光和模切专业知识以及设计美学相结合，提供首屈一指的BPI至产量解决方案。目前，该网站域名ClothingPlus.com与品牌较为吻合。
捷普集团（Jabil Circuit）收购了英文域名clothingplus.com，目前已被启用建站。捷普集团是一家总部设于美国佛罗里达州，并上市于纽约证券中心的跨国集团，2005年财政年度收入达75亿美元。域名ClothingPlus.com有“服装加”的意思，对应Jabil Circuit旗下的智能纺织品制造项目Clothing+。
近日，英文域名拍卖市场频传喜讯，多款域名高价成交。其中，域名mild.com以45200美元成交，直译为“轻微的、温柔的、淡味麦芽啤酒”，适合搭建酒类电商平台、酒类品牌网站等。另一枚域名propicks.com以30000美金成交，直译为“直选、亲选”，适合搭建娱乐选秀类活动网站。此外，域名shop.vip以15万元成交，直译为“商店、零售、购物”，适合搭建网络商城类平台。
1.你不希望在抽象和它的实现部分之间有一个固定的绑定关系。例如这种情况可能是因为，在程序运行时刻实现部分应可以被选择或者切换。
概述 当一个抽象对象可能有多个 实现时，通常用继承来协调他们。抽象类定义对该抽象的接口，而具体的子类则用不同的方式来实现。但是此方法有时候不太灵活。继承机制将抽象部分与它的实现部分固定在一起，是的难以对抽象和实现部分单独出来进行修改、扩充和重用。那么我们有没有方法将抽象部分和行为部分各自独立开来你呢：即将原来放在一个接口的，现在放在两个接口（抽象接口和行为接口）。然后在对各自的具体子类定义抽象和行为接口的调用方法和调用关系。 桥接模式结构和UML 桥接模式主要由：Abstraction、RefinedAbs
https://gf.bilibili.com/item/detail/1104478029
基于Vue+SpringBoot+MySQL的衣物搭配系统，包含衣物档案模块、衣物搭配模块、衣物收藏模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，衣物搭配管理系统基于角色的访问控制，给普通用户、衣物管理员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
插入操作 //插入一条数据 db.inventory.insert( { item: "ABC1", details: { model: "14Q3", manufacturer: "XYZ Company" }, stock: [ { size: "S", qty: 25 }, { size: "M", qty: 50 } ], category: "clothing" } ) //验证插入是否成功 db.invent
2013-07-17 10:50:38 Daydream Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1423 Accepted Submission(s): 404 Problem Description Welcome to 2009 HDU Girl’s Cup, bless you will happy in it. Ev
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，支持了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
墨墨导读：本文是读者『小豹子加油』的投稿，通过举出唐僧师徒取经的例子，详述一则使用JOIN来优化SQL的案例。
黑马博学谷 AI大模型训练营，掌握大模型垂直业务领域知识问答、文生图、情感分析、虚拟试衣等业务场景的应用与开发能力。
Img - 服装图片文件夹 - 共 289,222 张图片，JPG 格式. 图片的最长边 resize 到 300，保持原始图片的长宽比 aspect ratios.
目前前后端分离大行其道，如何进行前后分类是各个项目需要考虑的问题。如何使用Spring进行前后端分离呢？返回json格式数据是前后端分离的最佳选择。下面介绍使用Spring进行前后端分离的常用三种方式：
This guide trains a neural network model to classify images of clothing, like sneakers and shirts.
masterpiece, best quality, ((pure white background)), standing, black hair bun,cold face, full body, Denim jacket, white T-shirt, casual pants, (Fashionable clothing), happy, light effect, soft, super clear, high-definition picture, (front)
学代理模式(静态代理，下面所属都指的是静态代理)的时候，敲着敲着代码，觉得怎么感觉像在写装饰器模式一样。所以在叙述代理模式的时候，我会用自己的理解去区分两种模式的区别。
距离上次开源20万“不可描述”图片数据集30天之后，又有人在GitHub上放出“大招”：
创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。
恶意软件设计和部署的关键之处，在于将自己伪装成合法的APP，欺骗用户用户下载和运行恶意文件，以此感染目标设备和系统。为了更好地进行伪装，恶意软件制作者在设计之初就会使用各种技巧和方法。 例如将恶意软件可执行文件伪装成合法应用程序，使用有效证书对其进行签名，或破坏可信赖的站点以将其用作分发点等。 据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据，恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。VirusTotal根据每天提交的 200 万份文件编制了一份恶意软件报告，展示了从 2021年1月到2022年7
如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息，或用 GAN 实现一些大胆的想法，那么数据集是必不可少的。但限制级图像很难收集，也很少会开源。在这个项目中，作者构建了一个大型高质量图像鉴黄数据集，它有超过 158 万张图像，共分为 159 个大类别，且每一个类别还有若干子类别。另外，今天发这篇文章和情人节完全无关，和你是不是单身狗完全无关，一切是为了探索机器学习的前沿……(笑眯眯手动摸狗头）。
对于数据集有学习科研等需求的，请在 AIUAI-Dataset - DeepFashion 服装数据集 中联系.
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
Data-Mining 100 Million Instagram Photos Reveals Global Clothing Patterns 原文作者：anonymous 原文地址：https:
项目地址：https://github.com/EBazarov/nsfw_data_source_urls
在处理庞大的代码库时，这个功能尤其方便。因为我最不想做的事情就是打开另一个文件，逐个查看属性和条件，确认自己可以访问哪些属性。而即使我认为可以访问某个属性，也希望在生产环境中确保这个假设不会给我带来麻烦。
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度，文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发，从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度，对文生图的提示词输入进行归纳总结。
本篇文章案例来源于经济学人2013年一幅关于家庭支出结构与国家间的交叉对比图。 该图信息量相当丰富，至少涵盖了四个维度的信息，支出结构信息（类别型字段）、国别信息（类别型字段）、支出水平分类（类别型字
集合（Set）是Redis提供的一种无序、不重复的数据结构，常用于存储多个元素之间的关系，如朋友列表、标签等。集合可以进行交、并、差等集合运算，也可以判断某个元素是否存在于集合中。集合中存储的元素必须是字符串类型的。
temu电商平台是一个充满活力的电商平台，拥有多种商品类别和数万家店铺。在这个项目中我的任务是采集平台上的大量公开数据信息。通过数据采集，我旨在深入了解temu电商平台的产品分布、销售趋势和文本描述，以揭示有趣的见解。
选自Medium 作者：Martin Konicek 机器之心编译 参与：Panda 越来越多的软件工程师开始学习和涉足机器学习开发。近日，伦敦的软件工程师 Martin Konicek 在 Medium 上介绍了他使用 fastText 预训练过的词向量创建一个智能回答小程序的过程，相信能给仍不理解词向量的初学者提供一些帮助。此外，这个程序的代码也已经在 GitHub 上公开，感兴趣的读者不妨自己动手实现一下。更多有关 fastText 的介绍，可参阅机器之心专栏文章《专栏 | fastText 原理及实
原文：论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - AIUAI
看了一些开源项目，很多都会使用viper这个配置文件框架，然后了解了一番，做一下输出。 下面这些内容摘自官方github，官方的示例比较粗糙，下面稍加改动改动了一下写了几个示例。 实际这个框架写的简单好用。
Christopher Bonnett 来自Summer 2016 New York Data Science Fellowship ，后为Insight中的一员。在Insight期间，他曾经在Lyn
EntityFramework Core有许多新的特性，其中一个重要特性便是批量操作。批量操作意味着不需要为每次Insert/Update/Delete操作发送单独的命令，而是在一次SQL请求中发送批量组合指令。
我们知道布料模拟在目前的游戏中虽然很常用, 但实际上开销很大而精度偏低, 为此我在前段时间了解了一些借助机器学习进行布料模拟的方法. 基于机器学习的方法的本质都是令神经网络将离线模拟器中的布料模拟结果进行记忆, 再采用近似于查表的方法快速预测出高精度的布料模拟结果, 从而用更低的时间开销换来更好的模拟效果(当然缺陷是带来了更大的内存开销并存在一定的不稳定性).
你左拥右抱着 Stable Diffusion 和 MidJourney 创造美轮美奂的图片。
虽然 Python 是我最喜欢的编程语言，但它也不是没有缺陷。每种语言都有缺点（有些比其他的多），Python 也不例外。新的 Python 程序员必须学会避免一些常见的“陷阱”程序员学习这类知识是随机的，来自经验，但本章把它收集在一个地方。了解这些陷阱背后的编程知识可以帮助您理解为什么 Python 有时行为怪异。
Omost 是一个创新的项目，它利用大型语言模型（LLM）的编码能力来生成图像，特别是通过图像合成技术。项目的名称“Omost”发音类似于“almost”，寓意着使用该项目后，用户的图像生成工作几乎可以完成。同时，“O”代表“omni”（多模态），而“most”则表示项目旨在最大化模型的潜力。
每写一篇文字，你是都否期待有人来阅读，是否期待有人来支持，与你共享心得和体会呢？注册园子有几个月了，很喜欢这么一个平台，总可以找到心意相通的朋友，也发现了一些不足。包括无法看到自己博客空间的访问流量计数。这个问题得向Dudu反应一下。没办法只能自己想辙啊，感谢度娘，感谢博客园，终于找到了解决问题的方法，特整理处理，希望与大家共享。
更新操作 默认情况下，update只更新1条记录。特殊情况：multi: true 默认情况下，更新的匹配条件不满足，update就不做任何操作。特殊情况：upsert：true //把item等与MNO2的记录，更新category，details属性，并把lastModified属性更新为当前时间 db.inventory.update( { item: "MNO2" }, { $set: { category: "apparel", de
近期对图像检索颇为感兴趣，正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是它相关的，借着这次机会学习学习。本文将对其中的一道，KDD Cup 2020 Challenges Modern E-Commerce Platform: Multimodalities Recall数据进行了初探与可视化处理，便于各位更为直观理解赛题数据与建模目标，同时还会给出基本的解题思路。
该项目探索文本到图像生成的新方法，重点是集成多个低秩适应 (LoRA) 以创建高度定制和详细的图像。推出 LoRA Switch 和 LoRA Composite，这些方法旨在在准确性和图像质量方面超越传统技术，尤其是在复杂的构图中。
在之前的 Android 应用中 , 部分黑客将应用破解 , 植入自己的恶意代码 , 然后进行重打包 , 再上传到应用市场或其它传播渠道 ;
在这篇论文中，研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声，即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时，在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样，导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗，属于标签噪声；右边的图像中，草原占据了整个图像的大部分，同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置，属于背景噪声。
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