在JS30挑战中，有不少项目都存在bug，其中第四个项目弹性布局照片墙项目，当连续双击点击某一个板块时，将出现照片不变大但两侧字已经滑进来的情况，如图：
| 导语 这里谈到的svg回退，不针对于动画的回退，针对于面对高清屏的日益普及项目中所利用svg矢量图形，所做的图片和图标的回退。目前类似的高清处理方案还有icon fonts，也有多倍图，经过项目中不断尝试和总结，svg目前可能是最符合我们预期的方案，无论是浏览器渲染后的效果，还是出于对设计师的工作成本的考虑，以及后期各个环节人员配合的效率来看，svg都有过人之处。（具体推演过程参看ISUX博文） 1. 为什么使用SVG 体积小，可压缩 与同类图片相比，在体积上有优势，同时作为一种XML文件，对gzip
北京时间9月20日凌晨1点，iOS 11终于迎来了正式版的推送，相信各位小伙伴已经在第一时间进行了升级。iOS 11毫无疑问是一次大规模的系统更新，UI、系统内核、锁屏等多方面都进行了不同程度的改进。小编第一时间为大家整理好了iOS 11优秀 UI Kit的下载资源，并且与大家谈一谈UI Kit背后的iOS 11的新变化。 1、 iOS 11 UI 的新变化 在准备着手设计前，首先我们来梳理一下iOS 11 的设计理念。在iOS系统的长期发展中，随着功能和界面的不断丰富，整个系统日趋复杂，App内部
在 uikit框架中的绘图方法可以方便的截图,改变尺寸,下面附上一个开发中常用的封装好的方法,可以改变图片的尺寸,你可以自定义图片的尺寸
代码主要是从手机上选择照片上传到服务端，具体实现逻辑中，服务端会先将上传请求中的文件数据放到服务端机器的缓存目录，然后再从缓存目录挪到另外一台FTP服务其中。
每个人都知道一个文件是什么...这就是你使用的“照片”，“文档”或“音乐”。程序是由文件组成的，实际上，整个Linux操作系统只是一个文件集合...但是，现在是奇怪的部分。不仅是你上传到电脑的数码照片文件，但你的显示器也是一个文件！你看，在Linux中，一切都是一个文件！哇！！！怎么可能？我们试着解释一下。 / dev目录 你会看到很多黑色的黄色。这些是您的系统使用或可以使用的设备。在Linux中所有的东西都被认为是一个文件，所以你的硬盘会被记录为一个文件。如果您使用IDE硬盘驱动器（而不是SCSI），
Chrome 插件是我们经常用到的，比如广告屏蔽，浏览器美化，访问国外网站等。但是你有想过 Chrome 插件是如何开发的吗？出于好奇，今天我们一起从 0 到 1 开发一个超级无敌简单的 Chrome 插件，目的只为入门 Chrome 插件基础开发。
一张出彩的照片离不开优秀的明暗效果，亮度和对比度可以帮助我们实现你想要的风格，选择好一张照片，在上方菜单栏点击【图层】-【新建调整图层】，选择【亮度/对比度】，就可以在【属性】面板中开始我们的编辑啦！
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
很多时候我们需要把一些图片、音频、视频上传到服务器，于是就有了文件压缩这个问题了,这篇文章就小结一下具体的文件压缩实现吧。
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 林立宏 校对 / J叔 整理 / 雷锋字幕组 本期论文 Visual Attribute Transfer through Deep Image
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm
大家好我是微风，一个爱设计爱生活的平面设计师，最近总有一些朋友问我，PS修图的基本步骤是什么，怎么进行修图，那么今天的这篇文章主要给大家介绍下新手如何进行PS修图，PS修图基本步骤和精致修图基本步骤学习方法。
AI 科技评论按：美图近年来在 AI+影像领域频频发力，不但学术实力获得世界各大顶级人工智能会议的肯定，还将学术成果变为旗下产品的「助燃剂」，助力产品在海内外登顶各大应用榜单，并推动探索多元的商业化路径，更向外输出技术赋能合作伙伴。
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
【新智元导读】 苹果刚刚推出一个名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客，第一篇文章介绍了他们的CVPR论文，提出一种改进合成图像的方法，使合成的图像看起来更逼真。研究结果表明，使用这些经过精细化的合成图像训练模型可以在多个机器学习任务上显著提高准确性。 苹果刚刚推出一个专注于机器学习研究论文的博客，并分享了苹果的最新研究发现。该博客名为“苹果机器学习期刊”（Apple Machine Learning Journal），发表的第一篇文章是关于如何将合成的图像变得更逼
学习一个东西，最重要的是知道它的定位(是干嘛的，基本的用法是什么，快速入门)，其实easyui也非常简单，不要觉得很难。
在我们之前的文章中，我们介绍了什么是 LVM 以及能用 LVM 做什么，今天我们会给你介绍一些 LVM 的主要管理工具，使得你在设置和扩展安装时更游刃有余。
过去几年，卷积神经网络（CNN）成为一种前沿的计算机视觉工具，在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域，CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎，其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”，根据这项技术诞生了很多美图应用，比如 2016 年大火的 Prisma APP。
A先生这家伙没啥运气，但也不知道是不是上辈子积了什么福，这辈子他稀里糊涂地找了个漂亮的媳妇。
现在科技太发达，移动设备像素越来越高，随便一张照片2M+，但是要做移动端图片上传和pc上略有不同，移动端你不能去限制图片大小，让用户先处理图片再上传，这样不现实。所以理解的解决方案就是在上传先进行图片压缩，然后再把压缩后的图片上传到服务器。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
查看API文档，我们就知道GridBagConstraints有十一个属性！自我感觉API文档里面有些东西讲得不是很好理解，就象gridx 与 gridy 这两个属性一样，有些书上说gridx表示行，gridy表示列！API文档里面更是讲了一大堆。 现在，提供本人对这些属性的理解：
在淘宝上的商品展示的都是缩略图，有的当鼠标经过时图片变大，为的是让顾客看的更清楚，同时又能节省网页空间，这是一种非常方便的方法。我来给大家介绍一种方法，当鼠标经过的时候图片放到，如果放到手机上时，当你用手点击图片的时候图片放大，下面来看一下代码。
作为一个考研狗，每天除了日复一日的复习外，偶尔也想给自己寻找一些生活的小乐趣，今天突然想到了自己曾经稍微接触的爬虫，想看看可以爬取些图片放到电脑上，就花了些时间改了改之前的爬虫代码，爬取了一部分照片先量一下战绩吧。照片不多但也算是自己的一次爬虫小经验。
在JavaScript中，可以使用window对象的resizeTo()方法或resizeBy()方法来改变窗口的大小。
前言 Hello！小伙伴！ 首先非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 哈哈 自我介绍一下 昵称：海轰 标签：程序猿一只｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随
Adobe Lightroom Classic是一款专业的摄影后期处理软件，被广泛应用于数字摄影等领域。本文将以举例方式来介绍其特色功能和使用方法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 说明：GridBagLayout只有一个无参的构造器，要使用它就必须用setConstraints(Component comp,GridBagConstraints constraints)将它和GridBagConstraints关联起来！当GridBagLayout与无参的GridBagConstraints关联时，此时它就相当于一个GridLayout，只不过，用GridLayout布局的组件会随着窗口的变 大（小）而变 大（小）。但GridBagLayout 不会，因此，这就是我们使用GridBagConstants来设置各个约束条件的目的！
很基础的一个功能，点击左下角的图标按钮，地图的整个div会变大，变大预览之后，再次点击图标按钮，地图的整个div会变小，恢复原样，两个图标在地图界面的放大和缩小时间不断的切换图标状态（箭头向里面，或者箭头向外面）
该文是关于介绍子鼠的CSS相册，包括样式、结构、以及示例代码。
话说，花叔以前没怎么做过游戏，但自从微信说要做小游戏时，花叔就开始研究，终于在今年外部可发布小游戏时上线了个人的一款小游戏： 想要绑定的公众号，可以直接添加appid: wxb7f5996370aff
1.confirm confirm是window的方法，返回值是真或假。 例 1.1（confirmIEFF.html） <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <HTML> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/> <Script> function check() { if (confirm("想看北海照片吗？")) { alert("想看北海想的美！") } else { if(confirm("想看景山照片吗？")) { alert("想看景山想的美！") } } } </Script> </HEAD> <BODY> <INPUT TYPE="button" value="照片点击进入" οnclick="check()"> </BODY> </HTML>
当我们漫不经心浏览网站时，如果蹦出一张美女图，您的眼睛会盯向哪里？近日国外有一间调查公司借助眼球追踪技术，分析了消费者的网站浏览重点。其中有几项调查是针对男女生看到广告后的眼球轨迹，发现男生与女生所注意的“重点”差异很大。下面就让我们通过13组比较图来看我们“看法”的差异。 主要技术来源：EYETrackshop。很多时候，你的眼睛背叛了你的心。EyeTrackShop是一个用摄像头来追踪眼球运动轨迹的研究调查平台。使用该技术可以全面的分析计算机用户正在凝视着屏幕的哪一个区域。（在眼球轨迹分布图中，颜色越
在当今数字化的世界中，数据是无价之宝。社交媒体平台如Instagram成为了用户分享照片、视频和故事的热门场所。作为开发人员，我们可以利用爬虫技术来抓取这些平台上的数据，进行分析、挖掘和应用。本文将介绍如何使用C#编写一个简单的Instagram爬虫程序，使用Fizzler库来解析HTML页面，同时利用代理IP技术提高采集效率。
（1）以当前的hdc创建5个设备兼容dc(HDC):hMem,hSave,hBack,hObject,hTemp （2）将要透明处理的位图块选入其中一个hTemp，获取宽高，并转换成逻辑点值； （3）创建4个临时位图(HBITMAP)：bmMem,bmSave,bmBack,bmObject 其中bmMem和bmSave为设备兼容位图，bmBack和bmObject为单色位图 （4）将创建的临时位图分别选入临时DC中，效果图如下：
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】在拿到第一波14 Pro预售的日子里，小编总结了现有的测评报告，灵动岛、屏幕常亮、摄影功能都有惊喜，苹果依然是那个「细节控」。 今天，成功抢到第一波预售的朋友们，就能拿到全新的iPhone 14 Pro和Pro Max了！ 据说，由于mini的销量不好，所以库克决定换个大屏的plus，重新割一波韭菜。 结果，销量更差了…… 本mini用户：想不到，你也有今天啊 那么，对于还没拿到手机的小伙伴们，可以一起来看看别人手里的14 Pro和
HTML 基础 概念 全写： HyperText Mark-up Language
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据，还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性，记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
移动前端中常说的 viewport （视口）就是浏览器显示页面内容的屏幕区域。其中涉及几个重要概念是 dip （ device-independent pixel 设备逻辑像素 ）和 CSS 像素之间的关系。这里首先了解以下几个概念。
The “covariance” of 2 features, e.g. feature i and feature j measures: (Select all that apply) A. How much the 2 features vary in the same direction. B. The average ratio of feature i and feature j. C. The sum of deviations of feature i and feature j. D. T
HTML5学堂（码匠）：在前端开发中，针对效果层面的开发，使用原生JS往往会因其冗长的代码严重影响到开发进度。比如一个简单的图片翻转效果，我们能否考虑借助某些简单方便的操作来替代原生JS的使用呢？ 本
git地址：https://github.com/MopTym/vue-waterfall.git
李根 安妮 假装发自 圣何塞 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一年苹果全球开发者大会，又到了一年该秀技术实力的时候。 然而今年的WWDC 2018，软得彻底，丝毫“不硬”。 iOS、watc
SVR软件包的安装：https://www.cnblogs.com/Ran-Chen/p/9462825.html %使用SVR模型，得到输入矢量x（x包含3个变量x1,x2,x3）到输出矢量y(y只包含一个变量)之间的映射关系，也就是计算y=f(x1,x2,x3)函数的f %x1,x2,x3时简单的加法运算 y=x1+x2+x3 %训练个数 训练需要的时间（秒） 误差 相关系数 %100 0.0028 9.3469 0.7711 %500 0.05 7.38 0.8 %1000 0.17 4.5889 0.8618 %10000 4.1250 0.006051 0.9997 %20000 8.98 9.98041e-05 0.9999 %50000 33.24 9.97801e-05 0.9999 %60000 %平方后相加运算 y=x1的平方+x2的平方+x3的平方 %训练个数 训练需要的时间（秒） 误差 相关系数 %100 0.002 3212 0.72033 %500 0.04 2516 0.5748 %1000 0.16 2885 0.62 %10000 12.8 1150 0.7964 %20000 41 376 0.9199 %50000 159 4.90 0.998527 %60000 503 0.92 0.999717 %结论：随着训练SVR模型时使用的数据量变大，训练的效果越好。通过误差变小，相关系数变大来体现。
rem（font size of the root element）是指相对于根元素（即html元素）的字体大小的单位。 假设根元素的字体大小是10px, 则5rem的大小为 5*10=50px,例如
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