背景图像代码权威发布_背景图像代码是多少(2024年12月精准访谈)
Scratch3.0:编程新世界! 嘿,小朋友们!今天我们要来探索一个超级酷的新世界——Scratch 3.0。这个神奇的工具可以让我们用编程来创造自己的动画故事。准备好了吗?让我们开始吧! 舞台区:展示你的创意 튩斥 ,我们来看看界面右上角的区域,这里叫做舞台区。这个区域会展示我们程序运行的效果,包括角色、背景等等。在舞台区的最上方有几个按钮: 小绿旗子:这是程序执行按钮。点击它,你的程序就会从这里开始运行。 红色八边形:这是停止按钮,可以随时停止程序的运行。 大小调整按钮:分别代表小舞台、大舞台和全屏模式。小舞台模式会比默认的舞台小;全屏模式则会让舞台充满整个屏幕。 角色区:你的角色在这里 튦夸来是角色区,这里会展示我们用到的所有角色。最右边是背景区域,你可以在这里选择不同的背景图片。 程序区:编写你的代码 𛊤𘭩区域是程序区,这里是我们通过拖曳方式完成的程序。程序区的右上角有一个半透明的图案,提示我们正在为哪个角色编写程序。这个区域其实还有绘图和声音编辑的功能,可以通过左侧的模块区上方单击3个选项卡来切换: 代码:列出我们将要用到的所有指令模块。 造型:进行图像处理。 声音:进行音频编辑。 模块区:选择你的工具 ️ 最后,我们来看看左侧的模块区。这里有很多不同的指令模块,我们可以根据自己的需要来选择和组合这些模块,创造出各种有趣的效果。 好了,这就是Scratch 3.0的基本界面和功能介绍。希望你们能喜欢这个新奇的世界,并创造出属于自己的精彩故事!
python中turtle库填充图像 ⦎⧴thon Turtle库的强大功能,通过简单的代码就能绘制出精美的图像!以下是一个使用Turtle库填充图像的示例: 試先,我们导入turtle模块并设置一些初始参数: ```python import turtle as t t.pensize(1) t.colormode() t.hideturtle() ``` 接下来,我们定义背景颜色并设置填充颜色: ```python t.bgcolor("yellowgreen") t.pencolor("lightblue") ``` ️然后,我们开始绘制图像,使用`begin_fill()`和`end_fill()`函数来填充颜色: ```python t.begin_fill() t.penup() t.rt(90) t.fd(50) # ...(绘制图像的代码) t.end_fill() ``` 在绘制过程中,我们可以使用循环和条件语句来控制绘制的形状和颜色。例如,我们可以绘制多个相同形状的图像,并使用不同的颜色进行填充。 最后,我们使用`penup()`和`pendown()`函数来移动画笔的位置,并使用`rt()`和`fd()`函数来控制画笔的方向和移动距离。通过这些函数的组合使用,我们可以绘制出各种复杂的图像。 ᨿ个示例展示了Python Turtle库填充图像的基本方法。你可以根据自己的创意和需求,编写更复杂的代码来绘制出独一无二的图像!
CAD转SVG,一键变白! 在使用CAD绘图文件时,我们经常需要将它们转换为SVG图像格式。SVG是一种可缩放矢量图形格式,具有许多优点,如可以直接使用代码描述图像,且任何文字处理工具都可以打开SVG图像。今天,我们来分享如何将CAD图纸转换为白色背景的SVG图片。 砨獵𛆦꤯ 1️⃣ 选择“CAD转图片”功能并添加文件 首先,打开任意浏览器,搜索并下载安装“迅捷CAD转换器”软件。启动软件后,在主界面选择“CAD转图片”功能,然后添加相应的文件。 2️⃣ 进行自定义设置 导入文件后,选择右上角的浏览选项,自定义设置文件的保存路径。接着,在转换器的“背景颜色”选项框中选择白色,“输出格式”选择SVG。最后,点击“批量转换”按钮。 3️⃣ 查看转换后的文件 转换成功后,点击文件后方的【打开】、【文件夹】、【分享】、【预览】、【删除】等选项图标,根据个人需要对转换后的SVG格式图片进行相应操作。 以上就是将CAD图纸转换为白色背景的SVG图片的详细步骤,是不是很简单方便?希望对你有所帮助!
2024AI平替!国产大放异彩 2024年即将到来,AI工具的更新换代也带来了许多新的选择。以下是7个国外AI工具的国产替代品,不仅免费而且功能强大! 国外AI工具: ChatGPT:先进的文本生成和多任务处理能力。 Midjourney:图像生成和创意设计。 Jasper AI:内容创作和营销文案。 Copilot:GitHub上的AI编程辅助。 Excelfor:Excel数据分析增强。 Mulabot:数学建模和仿真分析。 Tome:PPT生成和智能配图。 Runway:文生视频和快速迭代。 Remove.bg:一键抠图和背景移除。 Google Looker:数据可视化和商业智能。 国内AI工具: 豆包:综合能力强。 文心一言:百度AI文本生成升级。 liblib:基于SD的文生图平台。 CodeGeeX:编程辅助和代码生成。 chatexcel:Excel智能和数据分析。 AIppt:PPT制作和智能设计。 即梦:AI创作和图像视频生成。 稿定:设计模板和在线抠图。 boardmix AI:逻辑图形和AI增强。 这些AI工具不仅提升了工作效率,还为日常生活带来了便利。快来试试这些超强的AI平替吧!
国外AI神器,国产有替代! 国外AI工具: ChatGPT:文本生成,多任务处理,领先一步。 Midjourney:创意设计,图像生成,灵感无限。 Jasper AI:营销文案,内容创作,专业打造。 Copilot:GitHub,编程辅助,AI的力量。 Excelfor:数据分析,Excel增强,效率翻倍。 Mulabot:数学建模,仿真分析,科学探索。 Tome:PPT生成,智能配图,演示无忧。 Runway:文生视频,快速迭代,媒体制作。 Remove.bg:一键抠图,背景移除,精准编辑。 Google Looker:数据可视化,商业智能,洞察市场。 ️ 国内AI工具: 豆包:综合能力强,全面覆盖。 文心一言:百度AI,文本生成升级,智能升级。 Liblib:基于SD的文生图平台,创意无限。 CodeGeeX:编程辅助,代码生成,技术革新。 Chatexcel:Excel智能,数据分析,精准高效。 AIppt:PPT制作,智能设计,演示专业。 即梦:AI创作,图像视频生成,创意无限。 稿定:设计模板,在线抠图,便捷编辑。 Boardmix AI:逻辑图形,AI增强,视觉冲击。
审美提升:那些让我心动的图形图像设计博主 嘿,大家好!最近是不是觉得设计风格看多了有点审美疲劳?我也是!作为一个视觉爱好者,我总是在寻找各种不同的风格和技法来学习。今天就来给大家分享一些我在Instagram上私藏的超级有创意的设计博主,绝对让你眼前一亮! 首先,推荐一个叫hyuhyu的博主,他的设计作品充满了各种像马赛克一样的“点”,这些点按照不规则路线滑行,疏密有致,给人一种动态感。还有belenabels,这位创作者的视觉效果真是多变,图像、拼贴、3D、卡通、变形……各种风格应有尽有,高斯模糊的影像让人欲罢不能。还有c4d制图,尝试更换不同场景背景和主体物,质感的研究,酸性字体等等,真是让人大开眼界。 其实,我做图上的突破很多时候都来自于各种尝试。比如结合各类材料物料、摄影、Photoshop,甚至程序代码。创意真的很重要,很多灵感都来源于一个“意象”。 我的建议是,不要拘泥于刻板化的图形图像,多去贴近和挖掘事物本身。花时间去研究和推进视觉上的变化,尝试结合或者打破一些作图方式。其实每个人都可以做到创新,因为感受是很个人化的东西,对于“柔软”这个词每个人都会有不同的印象,自然表达方式也会不同。 今天就聊到这儿,之后还会继续分享一些提升审美的小技巧,不管是设计、摄影还是绘画等方面。希望这些分享能对你们有所帮助!
2024APMCM亚太赛A题全解析 A题的五问终于搞定啦! 整理了每一问的Python代码、模型权重、结果表以及对应论文,大家一起来对一对第一问吧! 偏色检测 问题描述:检测图像是否偏色,结果偏向蓝绿色。 代码实现: def detect_color_cast(image): mean_b, mean_g, mean_r = cv2.mean(image)[:3] mean_total = (mean_b + mean_g + mean_r) / 3 deviation = np.std(mean_b, mean_g, mean_r) / mean_total return deviation > 0.2 # 偏色阈值 弱光检测 问题描述:检测图像是否弱光,背景主要是黑色,整体画面亮度较低。 代码实现: def detect_low_light(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) brightness = np.mean(gray) return brightness < 50 # 弱光值 模糊检测 问题描述:检测图像是否模糊,基于Laplacian算子。 代码实现: def detect_blur(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var() return laplacian_var < 100 # 模糊值 完整结果与论文 除了代码,还整理了每一问的完整结果、模型权重以及对应论文。大家可以一起对照答案,互相讨论哦!
一个可以在图片人物与背景之间添加文字工具:text-behind-image,可以快速生成设计效果 创意非常棒,这是一名16岁少年用cursor和v0用三个小时构建的一个应用,代码开源 github:网页链接 「AI设计」「AI图像编辑」AIGCLINK的微博视频
如何使用豆包AI?简单三步搞定! 豆包AI是一款多功能的人工智能学习工具,可以帮助你解决各种学习问题,包括信息检索、文献分析、写作辅助等。以下是使用豆包AI的简单步骤: 明确AI的角色定位 首先,你需要明确AI在你学习过程中的角色。例如,你是一名英语老师,而你的学生是刚入学的大一新生,准备在12月份参加英语四级考试。你可以利用豆包AI来帮助学生制定一个切实可行的备考计划。 提出明确的问题 在提问时,确保你的问题背景清晰,明确你要解决的问题以及期望的输出格式。例如,你可以问:“如何用matlab实现图像的边缘检测功能?”并要求AI提供每行代码的意义和编程语言说明。 进行具体应用 豆包AI可以用于多种场景,包括搜索信息、阅读文献和报告以及写作材料和PPT。例如,你可以用AI来查找图像边缘检测的matlab代码,或者让AI为你生成一个社会学导论课程的PPT大纲。 通过以上步骤,你可以充分利用豆包AI来提升你的学习效率和质量。
Pinterest如何实时监控性能退化? 背景:在Pinterest,性能监控、预防和解决性能退化一直是我们的核心任务。多年来,我们经历了许多因性能优化和退化而导致的重大业务指标变动,这些案例让我们更加注重性能的维护。性能退化可能抹杀几个月的优化工作,而有时仅需修正一行代码就能恢复性能。在这篇由三部分组成的系列文章中,我们将详细介绍Pinterest为控制网络性能而建立的系统。本篇(第1篇)将简要介绍Pinterest的性能项目。 性能项目概述 性能指标 尽管我们记录和监视了许多性能指标,但Pinterest使用一组自定义指标来衡量性能,称为Pinner Wait Time (PWT)。每个关键页面都定义了一个PWT,用于跟踪页面上最重要的元素。例如,在Pin的特写页面上,我们会追踪加载大型图像以及使用按钮保存Pin图的时间。 在网页端,核心页面指标(Core Web Vitals,CWV)也被纳入团队的PWT中,并成为我们优化和监测的首要性能指标。CWV指标一直是重点优化对象,已被集成到监测仪表盘、A/B测试框架和性能集成测试中。 所有权 ⊦稃𝥛⩘负责内部性能日志库、数据工作流、监控仪表盘和性能工具。然而,具体的指标由表面团队(surface team)负责。表面团队负责监控指标的健康状况、做出决策并解决性能退化问题。性能团队会与每个表面团队定期同步,以提供支持。 性能预算 𐊨ᨩ⥛⩘负责将性能指标维持在基线水平。这意味着,年终时,团队的性能指标至少应与年初时一样。尽管性能团队在性能退化时会尽可能多地提供支持(如调查和改善性能退化),表面团队需在核心业务指标与性能指标之间做出决策和权衡。这些权衡通常在是否发布A/B实验时进行,但也可以在上线前后进行。例如,一个添加必要依赖的PR可能导致JavaScript包变大,或者某类内容的增加可能在上线时不可避免地导致性能退化。 总结 通过这些措施,Pinterest能够有效地监控和维护网络性能,确保用户在使用我们的平台时能够获得最佳体验。在接下来的文章中,我们将深入介绍Pinterest为网络指标实施的实时用户监控图表。
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