哈气弄光影，刻在寒冷上的爱印记

最新推荐文章于 2025-09-30 10:27:28 发布
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#多媒体技术 #音视频开发 #互动 #投影 #雾幕

博客展示了冰天雪地中一对恋人倾诉爱意的场景，光影让寒冷呼吸呈现爱的印记，还可点击查看相关视频。

冰天雪地也挡不住这对恋人倾诉自己的爱意，光影让寒冷的呼吸呈现出爱的印记。

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在谷歌云上高速编译安卓AOSP ROM、驱动、内核并完成刷机
成小新的博客
07-19 2804
目标 完成安卓10rom的aosp源码+驱动+内核编译、并完成刷机手机sailfish选择谷歌云的目的 在群里听到乌师傅说谷歌云便宜，cpu多，编译源码几分钟就够了，并且利用免费的300美金可以随便玩，那就动手试试了。 致谢 肉丝大佬文章 https://www.anquanke.com/post/id/199898#h3-8 乌师傅 谷歌云和驱动的建议 众多翻阅过的博客文章 选择服务器 最后创建就好了。 出现的问题 上边这两个问题都是由于配额不够，点击申请配额，然后下一步就，提交申请就可
第四十一章：沪上逐梦：适应新环境的挑战
Adversity reveals genius; fortune conceals it.
02-08 513
2022 年底，凛冽的寒风裹挟着岁末的清冷，毫无保留地席卷了整个华夏大地。上海，这座屹立在东方的繁华都市，在这冰寒彻骨的冬日里，愈发显得冷峻而深沉。小冷怀揣着对新工作的满心期待，以及对未来的无限憧憬，毅然决然地告别了四季温暖如春的深圳，奔赴上海，开启了一段充满未知与挑战的全新职业生涯。尽管他内心深处知晓前路或许荆棘丛生，但那份对梦想的执着和热忱，依旧让他对未来充满了希望。然而，现实却如同一记沉重的闷棍，上海那湿冷刺骨的天气，以及接踵而至的诸多难以适应的挑战，给了他一个措手不及。 12 月的一个清晨，天色还未
stm32f103c8t6+0.96寸oled的圆头耄耋哈气
qq_63235969的博客
09-30 150
硬件：stm32f103c8t6，0.96寸oled显示屏，TCRT5000传感器。（可根据手里具体实物进行适当更改）oled：SCL-->PB8，SDA-->PB9,GND接地，VCC接3.3V。代码存在冗余，随手做的，懒得再弄了，感兴趣的可以优化一下。传感器：DO-->PA5,GND接地，VCC接3.3V。现象：程序烧录后，传感器受遮挡时耄耋会哈气。
python可以在多种平台运行、体现了_在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。...
weixin_39622710的博客
11-25 916
问题：在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。更多相关问题某船公司2003年2月，建造了两艘航行于武汉～南京的2000吨油船，双壳结构形式，至今使用良好，为公司创肾病综合征易出现血栓及栓塞性并发症常见的部位是A、肢体静脉B、上腔静脉C、下腔静脉D、肾静脉E、肺血肠结核最好发于A．回盲部B．降结肠C．升结肠D．十二指肠E．空肠对于结核性腹膜炎患者下列处理不正确的是A．休息...
上计算机课的日记100字,有关上课的日记100字左右
weixin_39751391的博客
07-08 429
有关上课的日记100字左右发布时间：2020-05-14篇一预备铃响了，同学们在教室里看书。有的看《十万个为什么》，有的看《一千零一夜》，还有的看《故事大王》。老师在办公室查资料。上课铃响了，老师轻轻地走进教室，班长说：“起立”。同学们站起来，班长又说：“坐下”。我们坐的端端正正。这是一节我最爱的体育课。老师讲翻跟头姿势，同学们认真听，认真做。我认真的练习。下课铃响了，这节体育课我们玩得很快乐。篇...
温湿度传感器测室内的温湿度及哈气后湿度的值
wxmmiss的博客
04-19 984
在项目中如何巧妙使用缓存
2303_82176667的博客
06-28 844
本文介绍了缓存技术在提升系统性能中的应用，重点对比了Redis分布式缓存和Caffeine本地缓存的特点与适用场景。分布式缓存适合需要共享、高可用的数据，而本地缓存更适合高频低延迟的单机应用。文章详细阐述了缓存设计三要素（key、value、过期时间）的实现方案，并提出了多级缓存架构，通过结合本地缓存的高性能和分布式缓存的可靠性，实现最优的系统性能提升。在实际项目中，应根据数据访问频率、一致性要求等因素选择合适的缓存策略。
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活动主要围绕孩子们在寒冷天气中发现玻璃上出现的哈气现象展开，旨在引导孩子们探索和理解哈气的形成原因。以下是对这个活动涉及的知识点的详细说明： 1. **哈气的形成**： 哈气实际上是因为温暖湿润的空气遇到冷...
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05-29
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内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
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