前两天，偶然在微信PC端上发现了一个漏洞，感觉有亿点好玩～ 适用版本：微信Windows端最新版，3.1.0.67 ? 这篇文章的第一个版本，这里本来是一段如何复现这个bug的教程。...但为了考虑到不被微信河蟹惩罚，思考再三，还是决定把这一段去掉。 总之，一顿操作猛如虎之后，在消息输入框中，一段XML格式的数据将会蹦出来，这是微信中描述一条消息的数据格式。 ?...微信的程序员真是大意了！ 来看一下这个XML数据： ? 从这个XML数据中，可以看到消息的发送人、内容、被引用的消息发送人、被引用的消息内容等等信息。...上面是引用的对方一条纯文本消息，假如引用的消息是其他类型，就更有意思了～ 引用文章 这里引用一篇微信公众号文章的消息： ? 出现在XML中 里面的数据： ?...微信还可以引用的消息类型还有很多，比如视频、转账、小程序等等消息类型，这些就留给大家自己去探索吧～ 最后，腾讯的程序员们看到这篇文章不要打我啊～其实我年前就发现了，拖到年后复工了才发出来的，至少让大家过个好年呀
今天基于像素变换来实现图像的哈哈镜变换，效果就是下面这样了： 哈哈镜分两种，一种是挤压，一种是放大。分别对应凹函数和凸函数。 输入一副图像，首先设置缩放中心center，我们取原图鼻子处为中心。...左边为挤压哈哈镜，对应像素映射函数： //变换后新的坐标 x = cos(atan2(ty , tx))* 12*(sqrt(tx*tx + ty*ty))+cx y = sin(atan2(ty ,...版可以点击文末阅读原文查看）： Mat MinFrame(Mat frame) { Mat srcImage; frame.copyTo(srcImage); int radius = 400;//定义哈哈镜的半径...srcImage.at(y, x)[2] = frame.at(y, x)[2]; } } return srcImage; } 右边为放大哈哈镜...（C++版）： Mat MaxFrame(Mat frame) { Mat srcImage; frame.copyTo(srcImage); int radius = 400;//定义哈哈镜的半径
前方高能，每一个程序员看完，你不笑死个人，你来找我，我自己看了好几遍，反正笑的停不下来，太特么有才了。
面试官：哦哦哦，没事，我们面试了50多个，1个都不愿意来呢。你简历上写的5年Java开发经验…
看明白了没有，哈哈。当然作为一门编程语言，其他的基础编程入门肯定全都有，比如赋值、循环、条件判断、函数等。...哈哈。 另外咋咋淋还支持 UI 编程，惊到我了，真是牛逼。 好了以上就是咋咋淋的全部介绍，更多项目详情请查看如下链接。
12 憋大招术 指的是接到需求后无动于衷，然后开始聊微信、刷微博、看A/B站。临近Deadline时再开始实现需求，并把一周的工作量在一天或者几个小时之内完成。 ?
OS：我操这个大撒比写出这么个烂代码，幸亏有哥这样神一样的存在才发现，哥真是救世主
昨天，场主吐槽了下支付宝小程序代码抄袭微信的事件，对于“天下代码一大抄”还是深感质疑， ? 但…… 最后我被说服了…… ? 有在《支付宝小程序上线，后台代码竟是抄袭微信，天下代码真的一大抄？》...哈哈哈哈哈哈，没毛病 场主昨天被轮番洗脑，才意识到“代码复用”是绝大多数程序员所期望的， 是有法则的， 是有良性复用与不良复用之分的， 还有可复用组件的5种类型，创建可复用组件的方法……等等 而且还有养码人给场主传了一份秘籍
0、这个昨天还是正常的。 1、试试三连 你刷新下试试。 你换个浏览器试试。 你电脑重启下试试。 2、在我的电脑上明明可以，你清理下缓存。 3、这个实现不了 4、...
不过，现在是9102年了，几乎每天都有“AI超越人类”的新闻。所以，把我们中学时候写过的那些数学作业，扔给神经网络，它们做得出来么？
这两天偶然上网的时候，被知乎上一个名为“玉皇大帝住在平流层还是对流层”的问题吸引，本以为只是小打小闹，殊不知这个问题却在知乎上引发了强烈共鸣，浏览次数500W+...
候选者：（这个过程中就需要评估自己建的索引是否合理、是否需要引入分布式缓存、是否需要分库分表等等）
经常逛 B 站，刷微博的水友应该会发现，在这些平台上，会经常性出现一些令圈外人匪夷所思的拼音缩写，如果你没混过二次元和饭圈，那你大概率是猜不到这些黑话的真正意思的。...再加上微博链条的二次传播，也让许多非技术圈内人士都知道这个项目的存在。 小 G 简单把玩了一些这个项目，发现一些简单的拼音缩写，其对应的中文匹配度还是蛮高的。 ?
论文查重率，绝对是每个毕业党心头的一抹淡淡的忧桑，想一下，你很用心的准备了几个月的时间，选题、实验、架构、论述、字数、排版等等.......
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Do...
以上杰作，来自韩国科学技术院 (KAIST) 的一个人脸对齐网络 (FAN) ，是超分辨率AI中优秀的一员，中选了BMVC 2019。
本文以爬取综艺节目《哈哈哈哈哈》最新一期视频弹幕并绘制词云图为例，介绍爬取过程和绘制词云图。 一、分析网站 首先通过以下步骤找到存放弹幕的真实url： ?...pd.DataFrame({'弹幕': [content]}) #创建标题行 df = pd.concat([df, text]) #将数据存储在DataFrame中 df.to_csv('哈哈哈哈哈...\哈哈哈哈哈.csv', 'r', encoding="utf-8").read() 分词： cut_text = jieba.cut(text) join一下连接成字符串： result = ' '...\哈哈哈.jpg') 处理图片： img_array = np.array(img) 设置字体、背景颜色： wc = WordCloud(mask=img_array, font_path=r'....\哈哈哈哈哈.jpg') 展示词云图： plt.imshow(wc) 关闭坐标轴： plt.axis('off') 运行后打开词云图： plt.show() 运行后看一下效果，发现词语“哈哈”出现频率是最高的
微博网友@加尔提诺平原战役指定饮用水 PO了两张图： 我家扫地机不知道去哪转了一圈 把扫把带到我面前来了 ⋯ …… …… …… @-法弗尼尔-：扫地机：我这么明显的示意你都不懂吗？
前言：如果你有强迫症，换了一个编辑器，最痛苦莫过于快捷键，不顺手了。这里自己瞎摸索的快捷键，贴一下，这里主要以实际应用为主，因为大量介绍的网上已经很多很多，S...
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