【Photoshop】使用透视变形制作书本

原创 已于 2025-07-05 11:50:03 修改 · 405 阅读 · 0 ·
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于 2025-06-12 13:03:08 首次发布

导入书籍整体封面

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点击状态栏上的编辑，选中透视形变。

框选出主体部分

 选择好主体后点击变形

 然后就可以编辑了

 按照自己的要求更改成需要的样子

 

P10564 [ICPC2024 Xi‘an I] Rubbish Sorting 题解
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rubbish.sql
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垃圾分类 MYSQL表结构 分类数据 包含两张表，京版分类及数据，'可回收物','是指在日常生活中或者为日常生活提供服务的活动中产生的，已经失去原有全部或者部分使用价值，回收后经过再加工可以成为生产原料或者经过...
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7. Rubbish
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【输入形式】 输入共3行： 第1行2个正整数n和m，表示需要处理n堆垃圾，现在有m个垃圾袋。 第2行n个整数，依次表示每堆垃圾的容量。 第3行m个整数，依次表示每个垃圾袋的容量。 【输出形式】 输出共一行： 输出一个整数，如果能将所有的垃圾装入已有的袋子，则输出用掉的垃圾袋最少值多少钱？ 如果无法将所有的垃圾装入m个袋子，则输出“－1”。（注意没有引号） 【样例输入】 3 4 3 6 4 4 5 7 3 【样例输出】 14 解题思路 如果垃圾堆数>垃圾袋数 肯定无法装入！ 如果垃圾堆数容.
baidu is a rubbish
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01-28 142
第一次听到，是一位华籍美人朋友，大概2014年的某天，略带愤怒鄙视的眼神中一带而过。 我第一次意识到，大概是2009年左右，当然不可能是莆田系事件，而是——他本来就是垃圾，就算去除一切广告与偏见，它的结果也难具参考价值。 莆田系事件，百家号事件似乎让更多人认识到这个事实。 而事后百度的各种诡辩，估计能挽回一些颜面，可事实是，垃圾就是垃圾。 转载于:https://www.cnblogs.co...
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套树会爆内存，sort PAIR 离散后暴搜染色 /* Zeolim - An AC a day keeps the bug away */ //#pragma GCC optimize(2) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef long double ld; #...
Random Rubbish
厚积薄发
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  // 突然之间的投入精力做一件事 这几天在忙着申请GSoC。终于在昨天花了一整晚的时间，做完了GSoC的申请。 在努力申请GSoC的这几天过得有点不正常：工作整晚，到第二天早上7点。吃饭早饭睡觉。   于是昨天睡过了上午，今天睡过了白天（因为终于把申请表做完了，睡得踏实）。   // 没有计划的做事 我在其它方面也有类似的问题。 这学期虽然仅仅拿了三门课，但其中有两门课...
[ICPC 2024 Xi‘an I] Rubbish Sorting
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03-29 429
对于操作2，我们可以从按字符串长度大到小枚举相似度（也就是所有状态中1的个数，这里需要根据状态中1的个数存入领接表），从枚举中的相似度中寻找最小的类型，比如我们需要查找ebc，枚举到相似度为2的时候到状态为011的情况时，我们只需要查找。对于1操作，假设需要存入的字符串为abcde，对于第i个字符选或不选总共有1<<5种状态，对于每种状态我们把他转为27进制的数字，然后用unordered_map mp存当前数字对应的最小类型。对于每个类型为 2 的操作，s 可能并没有出现在之前的 1 操作中。
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Deluxe Rubbish_paletteCAD_Rubbish!_
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在项目名称“HouTong-s_rubbish-classification”中，“HouTong-s”可能是指某种特定的图像处理系统或是项目团队的名称缩写，而“rubbish-classification”则直接指向了项目的核心功能——垃圾分类。结合文件名中的...
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训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Palette CAD Deluxe Rubbish脚本工具介绍
资源摘要信息:"Deluxe Rubbish_paletteCAD_Rubbish!" 是一个与paletteCAD相关的脚本集合，名为 "Deluxe Rubbish Scripts"。这些脚本可能用于 paletteCAD 软件中，以增加其功能性或自动化特定任务。paletteCAD 是一个...
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