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去背景代码前沿信息_网页背景代码(2024年12月实时热点)

内容来源：德赛环球网所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

去背景代码

比特币到底是啥？终于有人讲清楚了！ ### 𐟑€ 历史背景 2008年，美国次贷危机引发了全球金融危机，导致大量银行倒闭，市场崩溃，经济衰退，上千万人失业。这场经济风暴让人们对传统金融体系失去了信任。 𐟎‰𙥸的诞生在2008年10月31日，一个叫中本聪的人在某个隐秘的密码学讨论组上发布了一篇名为《比特币：一种点对点的电子现金系统》的白皮书。一年后，也就是2009年1月3日，中本聪在比特币网络中创建了第一个区块——创世块，这标志着比特币的正式诞生。 𐟒ᠤ𛀤𙈦˜勤祸？要理解比特币，首先要明白什么是货币。货币是由国家发行的，不仅用于商品交换，还是价值尺度、贮藏手段和支付手段。货币政策是国家调控宏观经济的重要手段。但货币的本质是什么呢？是信任和共识！ 𐟤– 什么是比特币？比特币是基于“区块链”技术创建、交易和存储的。区块链是一种去中心化、分布式维护的数据库技术。简单来说，比特币就像网络世界的黄金，但它是一串复杂的代码。比特币的运作基于区块链，这是一个去中心化的分布式账本，记录所有交易信息，公开透明且不能篡改。“矿工”通过解决数学难题来添加区块，获得比特币奖励，这就是挖矿。 𐟒렦‰𙥸的特点去中心化：这是比特币的核心特点。它不依赖于任何中心机构，如银行或政府，所有交易和记录都是通过区块链技术实现的。这意味着比特币的发行、交易和存储都是基于去中心化的网络，无需中介机构的参与。匿名性：交易时不需要提供个人信息，保护隐私。全球流通：比特币不受地域限制，可以在全球范围内进行交易，无需任何手续费或兑换费用。有限供应：比特币的总量被设定为2100万枚，这是通过其算法和共识机制决定的，是不可能更改的，这是比特币价格一直高涨的主要原因。安全性：比特币使用先进的加密技术来保护交易安全，确保只有合法所有者才能转移比特币。 𐟎 比特币的用途价值存储支付交易交换媒介购买商品和服务投资等 𐟎‰ 比特币的应用智能合约 DeFi（金融） GAME Fi（游戏） Layer2（区块链二层网络） AI（人工智能） RWA（现实世界资产） NFT（数字藏品）等

10款必备AI工具，提升效率！自从ChatGPT火爆以来，各种领域的AI工具如雨后春笋般涌现！以下是10款热门且实用的AI工具，亲测有效，赶紧试试吧： 1️⃣ ChatGPT：AI聊天助手！让你拥有一个知识丰富的虚拟助手，聊天连贯性堪比真人对话，没试过的赶紧尝试！ 2️⃣ Midjourney：AI绘画助手！只需输入关键词，就能生成各种风格的图片，还可以选择不同画家的艺术风格，效果超赞！ 3️⃣ Notion AI：AI笔记本助手！快速整理笔记、写文章、制作表格，办公效率提升！ 4️⃣ 文心一言：AI中文助手！玩升级版的“你画我猜”，中文理解超级棒！ 5️⃣ Tome：AI PPT助手！输入文本描述，它就能帮你生成漂亮的PPT，让你的演讲事半功倍！ 6️⃣ Remove.bg：AI抠图助手！去背景无压力！只需上传图片，AI就能自动去背景，方便又实用！ 7️⃣ Palette.fm：AI美图助手！上传图片，输入文本描述，便可瞬间上色，让你的创作更加鲜活！ 8️⃣ Fliki：AI语音助手！将文本变成带有AI语音的演示视频，让你的声音更加生动！支持75种不同语言的900多种声音，让声音不再机械化！ 9️⃣ Copilot：AI编程助手！AI提供代码注释、自动补全功能，编程更高效，程序员的必备利器！ 𐟔Ÿ AutoDraw：AI设计助手！随手涂鸦，AI帮你完成漂亮的图案设计，省时又有创意！这些AI工具真的超级好用，快来分享你们的使用心得和感受吧！一起探索AI的无限魅力！𐟒밟’ᰟ’좜耀

𐟎萹thon 5行代码去背景 𐟖𜯸想要轻松去除图片背景？试试Python吧！只需5行代码，就能实现专业级的背景去除效果。𐟑‡ 1️⃣ 首先，安装并导入必要的库：`from rembg import remove` 和 `from PIL import Image`。 2️⃣ 接着，指定输入和输出路径：`input_path='c.jpg'` 和 `output_path='output.png'`。 3️⃣ 然后，打开输入图片并调用`remove`函数进行处理：`input = Image.open(input_path)` 和 `output = remove(input)`。 4️⃣ 最后，将处理后的图片保存到指定路径：`output.save(output_path)`。 𐟎‰就这样，简单几步，图片背景就去除啦！快来试试吧！✨

Python入门心得：从零开始到实践 ❗️注意：这篇文章适合完全没有接触过编程的朋友们。如果你已经学习过Python或其他编程语言，建议去找其他更专业的分享。 ➡️先说说我的背景吧，我本科几乎没学过编程，现在是应用统计的研究生小白。虽然我现在只能写一些简单的代码，但搭配上聪明的小chatgpt朋友，应付日常需求还是够用的。毕竟我不是计算机专业的，所以我的分享可能对你们有一定的参考价值。 ⭐️《Python编程：入门与实践》这本书 ❗️❗️只需要看这一本书就够了（最后我会解释为什么） ⭐️看书的建议 1⃣️可以选择实体书，但我更推荐买一本pdf版本的书（可以复制代码的那种），这样更方便。 2⃣️只需看完前两百页（如果时间不够，可以先看到137页，也就是编写函数的部分）。 3⃣️三条学习路径：只看代码，看书复制书上的代码，运行，然后完成每一小节的practice 手打每一行书上的代码，运行，然后完成每一小节的practice （对于过于复杂或者非学习类的代码，建议直接复制，不要浪费时间） ❓那么，应该怎么选呢？ 𐟔𚨦考虑两点：学习能力如何，如果你理解能力较快，可以大胆选第一条。时间是否充足，路径1，30分钟大概能看10-15页；路径2，1小时大概能看十页；路径3，1.5小时大概能看十页。时间仅作为参考。 𐟔𚦈‘的建议是，尽量用路径3，打好基础。看书和自己动手跑一遍是完全不一样的，代码有很多细节都需要注意。哪怕一天十页，也就三周就看完了。时间不够，可以复制代码跑，然后做practice，不熟悉的部分重新看书巩固。 4⃣️书是由易及难的，学习者的逻辑也是慢慢成长的，并不一定要前期多后期少。我是给自己制定了每日十页的计划，每日只能多不能少。 ➡️关于只看书的解释既然是打基础，首先要做的事是熟悉Python的语句。这本书就完全够了。书的目录就是框架，按照框架一步一步走就能打好基础。我也看过一些视频，存在以下几点问题：代码给的不清楚，如果只讲理论不实际，那学习进展会很慢。说是基础但并没有讲基础的语句，最简单的变量命名都没有讲明白，其实是进阶版。当然还有一点，看视频无法保证不会刷别的娱乐视频。但看书不会，大不了就纯看书。也有一些不错的视频，但如果是第一次接触Python，与其花时间找适合的视频，不如直接看书，又快又方便。

双非低绩点逆袭英国Top20大学的秘诀！ 𐟌Ÿ 背景介绍曾经有一个双非背景的学生，GPA也不算特别高，但他有一个梦想：想去谢菲尔德大学。 𐟌Ÿ 中介选择选择一个合适的留学中介至关重要。好的中介不仅能帮助学生更好地理解申请流程和要求，还能减少不必要的麻烦和损失。 𐟌Ÿ 语言要求语言能力是申请英国名校的关键。合适的中介可以通过口语训练和模拟考试，帮助学生不断提升语言能力，增强留学竞争力。 𐟌Ÿ 学习方法我曾尝试过“死记硬背”的方法，但发现仅仅靠背记单词和公式并不能真正掌握知识点，学习效果有限。于是，我不断探索、实践、总结，最终形成了一套科学高效的学习方法。我会深入了解知识点，尝试用不同的方式解释给自己听。也会通过做选择题、编代码等方式运用知识点，启发自己。

伯克利与芝加哥数据科学硕士就读体验对比打算从三个方面来分享我的经历：教学与课程找工作生活与氛围先简单介绍一下自己的背景：我在伯克利大学读了本科（主修数学和数据科学），目前在芝加哥大学读数据科学硕士。当时在伯克利，很多数据课程都是本科和硕士一起上的，所以我的经历有一定的代表性。欢迎大家补充！𐟓𘯼ˆ伯克利的图片是Master of Analytics的，大家可以对比一下课程设计）教学与课程伯克利：压力大𐟘민š课程中考试和项目不断，老师都是科班出身，对编程要求很高。更“硬核”：老师更注重数学证明，有时会要求你做推算（如优化问题）。相比报告，更看重你的编程能力。非常“科技”：在伯克利学数据科学时，总是想着用代码解决问题，不太考虑编程以外的事情。编程语言：95%的课程都用Python。芝加哥：课程压力小：大部分课程没有考试，没有所谓的Final Week𐟥𐯼Œ主要是作业驱动。更“软实力”：芝加哥的课程更注重项目，有很多展示要做。老师更看重你的报告和展示，而不是代码。更锻炼“商业洞察力”：芝加哥远离科技公司，课程更多是跳出数据思维去思考问题。相比用代码解决问题，更偏向用其他方式解决问题。编程语言：学习R、SQL、Python、MongoDB和Spark等多种语言。找工作伯克利：机会多：很多大公司都在附近，找实习和全职工作都很方便。竞争激烈：因为学生普遍能力强，竞争非常激烈。芝加哥：机会多：虽然不如伯克利附近公司多，但也有很多机会。竞争相对温和：相比伯克利，竞争稍显温和。生活与氛围伯克利：科技氛围浓厚：周围都是科技公司，氛围非常“科技”。生活成本高：住在加州，生活成本相对较高。芝加哥：生活成本低：住在芝加哥，生活成本相对较低。文化氛围好：芝加哥的文化氛围更好，有很多博物馆和艺术活动。希望这些信息对大家有所帮助！

去日本做程序员能赚多少？想知道在日本当程序员能赚多少吗？让我来告诉你吧！ 𐟒𐨖ꨵ„方面，新手在日本IT业的年薪大概在400万日元左右，而资深工程师则能拿到500到600万日元，管理层更是高达700万日元以上。如果你有超过十年的经验，年薪超过1000万日元也不是什么稀奇事。具体来说：新手（0-1年）：月薪大约在20-30万日元，日语很重要哦！初级（1-3年）：月薪30-45万日元，开始进入设计师阶段。中级（3-5年）：月薪45-60万日元，可以是SE或PL。高级（5-10年）：月薪60-80万日元，个人能力决定上限，汇率低时也能换算成不少人民币。 𐟒𛩗覧›方面，日本IT业对初学者很友好，理科生背景就能进大公司，文科生转行也不难。只要学点技术和日语口语，找工作就没问题。想转行IT但国内门槛高的同学，可以考虑日本哦！ 𐟑𔥹𔩾„危机？在日本IT业不存在的！平均年龄40岁左右，头发花白还在敲代码很正常。加班不严重，双休有保障，加班费、调休都有。房价、医疗、教育都还不错，在日本工作挺舒服的。 ❗️总结来说，日本IT业需求大、门槛低、职业寿命长。想转行或双轨发展？不妨试试日本，说不定有新机遇哦！但别忘了，工资没你想的那么高，日语不过关的话，还是慎重考虑吧！

如何在工作中快速提升数据分析能力？作为一个文科出身的职场人，转行做数据分析已经两年多了，我经常被问到「数据分析能力」这个词。那么，到底什么是数据分析能力呢？简单来说，就是用数据来解决工作或生活中的问题。具体来说，主要有以下几点：理论知识：掌握统计学、概率论、模型原理等基础学科知识。分析工具：熟练使用SQL、Python、R、Spss、Tableau等数据分析工具。业务理解：深入了解业务背景、业务形态和未来发展趋势。数据化思维：形成自己的分析思维，这是数据分析的最高境界。那么，如何在工作中提升这些能力呢？以下是一些实用的建议：多参考优秀员工的代码和工具配置 𐟓– 如果你是刚入行的新手，理论知识还不够扎实，工具应用也不熟练，可以参考优秀员工的代码和工具配置。通过模仿和学习，你可以快速提升自己的工作效率。充分了解业务并与业务方多沟通 𐟤 在接手新业务时，首先要花时间去了解业务背景。只有了解了业务，才能更好地进行数据分析。此外，与业务方保持良好的沟通也很重要。偶尔一起吃个饭或者一起散步，可能会有意想不到的收获。需求从被动转主动，自主思考与业务的结合点 𐟤” 数据分析最郁闷的事情之一就是无休止地被动接需求。当你对业务有了充分的了解后，可以主动思考数据与业务的结合点，而不是完全被业务带着走。这样做不仅能提升你在业务方面的专业性，还能提高你将数据与业务结合的能力。通过这些方法，你可以在工作中快速提升自己的数据分析能力，成为职场中的佼佼者。希望这些建议对你有帮助！

苏格兰麦芽威士忌协会酒6大解读方向 𐟥ƒ 探索苏格兰麦芽威士忌协会酒的奥秘，从以下6个方向深入了解！ 𐟔 协会概览了解苏格兰麦芽威士忌协会（SMWS）的品牌背景探索SMWS产品的独特特点详细解读SMWS酒标的隐藏信息风味解析品尝SMWS的稀有酒款，体验独特的风味了解如何解读SMWS的风味描述产品概览浏览SMWS的丰富产品系列发现更多未知的苏格兰麦芽威士忌代码解读探索SMWS的编码系统了解如何通过代码找到特定的酒款 𐟓š 苏格兰麦芽威士忌协会酒，不仅仅是一瓶酒，它是一个充满历史和故事的世界。每一瓶酒都承载着协会的独特理念和工艺，等待着你去发现和品味。

前端学习指南：从零开始到实战 𐟓š 多写！多写！多写！重要的事情说三遍。 𐟒ᠤ𝜤𘺤𘀩ṥ“类学科，前端开发的关键在于多写多练。很多技能都是熟能生巧，唯手熟尔。因此，在学习过程中，实践才是最重要的。 𐟓– 废话不多说，分享一下我当年大概的学习路线，仅供参考。 𐟔 第一步：三大件 - HTML、CSS、JS 这三项是基础中的基础，所以一定要多练习。 𐟏𗯸 HTML 不需要死记硬背所有的标签，但要知道哪些是行内元素，哪些是块级元素，以及它们在页面上的展示效果。编写代码时，知道何时使用这些元素是关键。 𐟎蠃SS 学习CSS时，首先要了解文档流，也就是在没有CSS的情况下，HTML页面会是什么样子。此外，还需要了解一个元素在页面上的展示内容，如内外边距、背景色、边框等。掌握这些后，再去学习CSS的各种效果和布局方式。最后，通过几个网站练习手，写完后最好找人帮你看看是否合理。 ⚙️ JS JavaScript是前端开发的重中之重，工资和职业发展的高度很大程度上取决于它。作为工具，更重要的是你的思维。你需要有清晰的步骤：第一步该做什么，第二步该做什么。编写代码时，思维比代码本身更重要。首先弄懂几个最基础的概念，如变量、方法、if语句和for循环等。然后通过一些动效练习来巩固这些基础。 𐟔š 今天先到这里，后续有时间再写。有任何问题可以私聊我或评论，我会第一时间回复你。

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