有了自己博客，但是一直拿QQ头像当logo。总感觉怪怪的，所以我使用了Canva可画 来制作我的logo
pendown()的作用是落笔，只有落笔才能作画。 当不作画却想移动画笔的时候要提笔，用函数penup() forward是画笔向前移动，函数当中参数为移动距离。 forward(100)的意思是画笔向前移动100。
在python中经常会遇到画图的问题，就比如画数学图形、动漫人物、物理模型等等。上几次绘画了小猪佩奇，哆啦A梦的头，这次就以画苦笑脸为例。
Google最近在微信发布了第一款微信小程序——「猜画小歌」。一经推出，立刻反响不凡，在微信朋友圈可谓是掀起了一股热潮。
（本文为前一篇文章《理解编程语言只需四个词-编程知识体系介绍（带python及scratch案例）》的说明案例之一）
本文介绍了如何使用OpenCV和CascadeClassifier类进行人脸和笑脸检测。首先，作者通过使用OpenCV库和CascadeClassifier类加载了人脸和笑脸的检测器，并对视频流进行实时人脸和笑脸检测。然后，作者使用CascadeClassifier类加载了人脸检测器，并提取了人脸区域，在人脸区域上进行笑脸检测。最后，作者使用waitKey()函数等待按键，并返回键值。
谷歌昨日推出了一款很有意思的绘画小程序 Quick, Draw! 。乍看这只是一个涂鸦游戏——它会随机显示一个名词，要求你在20秒内把它画出来。玩家需要用鼠标简单地把这个物体勾勒出轮廓，然后 Quick, Draw! 会判断你画的到底像不像。 “请在20秒内画个马桶” 但千万不要小看这个“游戏”，它是谷歌近期发布的一系列的其中一个 AI 试验工具中。它实际上使用了神经网络算法对玩家的涂鸦进行判断。谷歌试图用它来研究怎么让 AI 自学图像识别和光学字符辨识——这两项都是 AI
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比
在日常生活中总喜欢涂涂画画写写，这样可以使表达更加直观，记录的也更加详细，而在HTML5中同样可以画一画。canvas意为画布，现实生活中用它来作画，在HTML5中的canvas与之类似，可以称它为“网页中的画布”，有了这个画布便可以轻松的在网页中绘制图形、文字、图片等。
人工智能正在向简易化、平民化方向发展。 谷歌今天推出了一个名为AutoDraw的网络工具，可帮助绘画困难者迅速画出简笔画。 据悉，这一工具主要是通过机器学习技术识别作画的，比如绘画者画了一个不是很漂亮
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端，与使用多GPU的默认后端相比，它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中，你现在能够将经过训练的Keras（使用MXNet后端）模型导出为本地MXNet模型，而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具（这些工具属于MXNet生态系统的一部分）。
你的假期余额已不足！在假期的最后一天，我们给大家介绍一本非常 nice 的 Python 学习书——Project Python。
杨紫和肖战的《余生请多指教》于3月15日起腾讯视频全网独播，湖南卫视金鹰独播剧场晚8:20播放。
数字营销是一种以及时、相关、定制化和节省成本的沟通方式连接消费者的高层次营销手段，对于开拓市场和挖掘消费者具有重要意义。
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
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自从 2023 年 11 月 Grok 首次亮相以来，马斯克的 xAI 正在大模型领域不断取得进步，向 OpenAI 等先行者发起进攻。在 Grok-1 开源后不到一个月，xAI 的首个多模态模型就问世了。
你是否曾经想过，如果你能用语言描述你想要的画面，就能让AI为你生成一幅美丽的图画，那该有多好？你是否曾经想过，如果你能在桌面端直接与新Bing进行智能、流畅、有趣的对话，而不需要打开浏览器或安装插件，那该有多方便？
玩法很简单，每次刷新这个网站的页面，都能出现一张人脸。大多数情况下，都是一张眉目清晰、面含微笑的和善人脸。
WPF资源系统是一种保管一系列对象(如常用的画刷、样式或模版)的简单办法，从而使您更容易地复用这些对象。
今天试了试OpenAI的一些功能，通过主题来记录一下使用场景，发现了不少它强于普通人的地方，那么我们怎么在认知和能力方面不被他取代呢？一定要看到文末（狗头）
在应用时，需要将code，稍微修改一下，在code的两端加上 ： ，中间的空格改为 _ ,如第一个笑脸：
文本信息: “Ta说群众笑脸smile是最好的扶贫成绩单1234”，按照以往的思路是知道英文字符在文本中的起始位置与终止位置，再根据位置提取出来。当数据量小的时候，这种思路操作是没什么毛病的，但是，当数据量大时，显然这种方法又土又麻烦。
这是怎么实现的呢？其实，这都归功于我们常用的“符号”对话框及字符设置。使用这个对话框，我们可以在单元格中插入特殊字符。
只要写代码，就会遇到代码注释的问题。在不同的公司，不同的项目组，不同的项目中，可能会有不同的注释标准。有些标准让我们感觉很受益，有些则让我们感觉很反感。而对于没有明确标准的项目，我们往往会遇到“百家齐放，百家争鸣”般的注释。我无法给出一个明确的标准，只是在此探讨下：什么样的注释不应该写，什么地方需要写注释。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
开始学习ShaderToy， 往往不知所措，看不太懂；不容易懂，背后全是数学公式；请看这篇了解一下原理和基础。 实践方法：请打开网站 https://www.shadertoy.com,点击新建开始实验。
人脸识别源码 OpenCV-C++版本： Github :https://github.com/LiuXiaolong19920720/recognise-your-own-face 网盘：http://pan.baidu.com/s/1b1J23O 密码：kv1e 网盘为新版本人脸识别源码。 Dlib-Python版本： 百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1kVhurqf密码： 猫脸识别源码（Python） Github:https://github.com/LiuXiaolon
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄
与水波图形RippleDrawable一样，矢量图形VectorDrawable也是Android5.0之后新增的图形类。矢量图不同于一般的图形，它是由一系列几何曲线构成的图像，这些曲线以数学上定义的坐标点连接而成。具体到实现上，则需开发者提供一个xml格式的矢量图形定义，然后系统根据矢量定义自动计算该图形的绘制区域。因为绘图结果是动态计算得到，所以不管缩放到多少比例，矢量图形都会一样的清晰，不像位图那样拉大后会变模糊。 矢量图形的xml定义有点复杂，其结构可分为三个层次：根标签、组标签、路径标签。
小猪佩奇是一只来自英国的粉红色小猪，脑袋长得有点像吹风筒，你有没有发现你的微信已经被小猪佩奇的人生格言轰炸了，朋友圈配图是它高傲开心的笑脸，好友的头像是它家族的成员，聊天记录到处是它的表情包~
凡是在类中定义了这个__getitem__ 方法，那么它的实例对象（假定为p），可以像这样
一般的动画我们会用 css 的 animation 和 transition 来做，但当涉及到多个元素的时候，事情就会变得复杂。
1.画个笑脸给大家娱乐一下： <Canvas Width="200" Height="180" VerticalAlignment="Center" Margin="772,577,466,390"> <Ellipse Canvas.Left="10" Canvas.Top="10" Width="160" Height="160" Fill="Yellow" Stroke="Black"/> <Ellipse Ca
这是在contexturesblog.com中看到的一个技巧，非常有意思，稍作整理和修改，在这里和大家分享。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
把ZeroMQ_MT4_EA_Template_Edited.mq4放到MT4的Experts文件夹下
但是绘制这个笑脸需要很多计算资源。因此，我们告诉 React 使用回调来记住如何绘制笑脸。
卷积神经网络通常从训练数据中学习有用的特征。第一个卷积层学习到的特征往往是视任务而定的一些训练数据的基本元素。例如，在图像数据中，学习到的特征可以体现边缘和斑点。在后续的网络层中，这些学习到的特征可以表现更加抽象，更高级的特点。
如果你希望你的肖像是由一位伟大的文艺复兴时期画师绘制的，那么来这里试试吧，上传一张照片，让AI帮你生成文艺复兴风格的画像。
说实话，我真没刷过题，上上周群里有朋友问了一道sql题，那种难度级别已经够你面任何一家公司了。所以，没做出来也很正常，我之所以会做也只是因为用的多而已。再套路一点的问题无非就是，"为什么hive select count distinct 查询的reduce一直卡在99%,这可能是什么原因导致的，你有什么解决方法"。
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验（我们尚未开放源代码）。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外，您还可以使用语音命令进行交互。简而言之，借助 Tensorflow Lite 框架，我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
首先应该是读取配置文件，比如我们常说的.yaml 文件，这里可以包含一些传感器标定信息与各自算法的一些初始化参数配置等。
初学python会比较困难，但是只要坚定自己的信念，不轻易认输，敢于面对，成功迟早会笑脸相迎。
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库，文章、段落或句子，针对文本挖掘的基础都集中于词的分析，即针对文档库/段落/句子等的分词（切词）。词是很多中文自然语言处理的基础，分词有助于提取文档的特征，对后续的分类模型构建有很大影响。jiebaR包的切词手段有多种，比如基于最大概率法mp，隐马尔科夫hmm，最大概率法+隐马尔科夫混合法mix，查询法query。jiebaR 包参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
而这次AI生成的图像，之所以与此前我们见到的GAN模型的风格大不一样，是DeepMind使用了一种新算法。
准备写一个专门关于端口渗透的一些小集合，每一篇代表一个端口对应的渗透方法，算不上什么牛逼的技术，但是对于实战时候还是具有一定的参考价值，之前已经发放了大概4-5枚的知识星球邀请码，如想加入可扫描二维码或直接来稿。 0x01 21端口 >use auxiliary/scanner/ftp/ftp_version探测版本 >search vsFTPd 2.3.4 版本号>use exploit/unix/ftp/vsftpd_234_backdoor>show options 0x02 后门 （1）在
在我网上冲浪的时候，我看见一个商品里面的介绍，居然有我以前的黑卡2，这里就做一番探索。
如果我能通过Python使用Chatgpt接口，又能通过Chatgpt学习Python，岂不是很快乐。
注意编号在128～255的是扩展的编码，原本就不是作为显示用的。要将执行这个程序的控制台的的代码页改为 437 即可。
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