生成上千种字体的签名图标

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介绍了一个可生成上千种字体签名图标的免费站点http://www.youmade.com/font/ 。操作简单，输入文字、选择字体就能看到效果，在图片上右键选择“图片另存为”即可保存。还展示了制作实例。
生成上千种字体的签名图标[原创] 　　下面这个站点提供上千种字体的免费签名图标制作方法：http://www.youmade.com/font/ 　　具体的操作过程很简单，输入文字，选择字体，即可看到效果，然后在图片上单击右键选择“图片另存为”即可。 　　下面是我制作的一些实例：
Micro_lee
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字写的不好没关系，用python随便就生成了艺术签名
m0_67575344的博客
03-27 982
一、写在前面 很多兄弟觉得自己字写的不好什么的，没事，咱们直接用python来生成，对着多练练就能写出一手好看的艺术签名了，小姐姐看了直呼好看~ 二、先看看效果 可以选择字体、颜色。 三、代码展示 1.需要用到的模块 import requests from PIL import Image from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5 import QtWidgets, QtGui 2.窗口名字/图标/大小/布
mysigmail：UI电子邮件签名生成器-轻松创建电子邮件签名
02-06
看看新项目 赞助 目的 即使对于具有HTML和CSS知识的人来说，创建...社交图标-将社交媒体链接添加到您的签名 选项-根据需要自定义签名，更改颜色，头像形状，字体等 插件-其他选项，例如免责声明，移动应用程序徽章 模
HTML5实现自定义文字背景生成QQ签名档特效源码.zip
11-16
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GAN实战——TinyMind书法字体生成练习赛开始报名拉！
AI科技大本营
03-28 3251
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。 目前GAN最常使用的场景就是图像生成，作为一种优秀的生成式模型，GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上，生成对抗网络技术可以说实现了飞跃，很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”，为人工智能行业带来了非常多的可能性。 ...
Ougishi_毛笔字工具.rar
07-25
很好的毛笔字体手写工具，可以自定义书写风格，笔画连环性以及风格化等功能。很方便的一个小工具
书法毛笔字体生成器快速生成书法效果
04-29
毛笔字体书法字体生成器,可以快速生成书法效果的字,有行书,抄书,正楷等,可能根据参数设置, 可输出多种格式... 书法 书法字体 毛笔字体生成器
使用TensorFlow、CNN实现MNIST手写字体识别，并利用tensorboard实现可视化
09-03 4538
CNN： 卷积层1([5,5,1,32])，池化层1(2*2)； 卷积层2([5,5,32,64])，池化层2(2*2)； 全连接层1(7*7*64,1024)； 全连接层2(1024*10)； import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist =...
TensorFlow22: 手写汉字识别
06-05 4215
NIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集，这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。本帖就介绍一个和MNIST类似，同时又适合国人练习的数据集-手写汉字数据集，然后训练一个简单的Deep Convolutional Network识别手写汉字。 识别手写汉字要把识别手写洋文难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次
java批量去除pdf签名，删除签名图标
weixin_43958308的博客
09-09 2001
1.需求 接到这样一个需求，现在有大量的pdf文件按需要去除签名，和文件里的签名图标。pdf包含图标等复杂元素，使用了icepdf操作pdf 2.思路 如果单独只是去除签名，直接就能想到pdf转图片，再将图片合成pdf即可，如果有这个需求直接点击 网盘链接，密码私信我 3.单独只是去除签名 需要操作两个文件Main、和ImageToPDF， 3.1 Main： 这个类是将pdf切片成图片 参数说明：path是一个文件夹，里面包含若干pdf文件，savepath是生成的pdf图片的文件夹，里面包含若干文件
在Vue中使用svg格式字体图标
weixin_44305462的博客
06-18 762
在Vue中使用svg格式字体图标 1、新建一条分支，在新分支上修改，测试无误后合并到开发分支(建议) 2、先安装svg-sprite-loader ( 在打包时 处理svg格式并展示到项目中的过滤器 ) npm install svg-sprite-loader --save 3、在vue.config.js中配置svg过滤器 const path = require('path') const fs = require('fs') const resolve = (dir) => { ret
5窗体上的小图标设置_Excel VBA 入门（十）用户窗体开发
weixin_34315264的博客
12-28 1317
VBA 中的用户窗体就是指带 UI 的用户界面，在运行的时候会单独弹出一个窗口，类似于在 windows 系统中运行的一个可执行程序一样（这个说法不太严谨，因为可执行程序也可能是只有命令窗口而没有 UI 的）。再具体一点，就是一个窗口界面当中，有可能会包含有文本框、复选框、单选按钮、下拉列表，就如在网页中填写的表单一样。再具体一点，就是如下图这样的：1. 用户界面设计如上图，UI 设计的部分其实是...
Python完整程序-艺术签名生成器.zip
01-25
resource文件夹可能包含了生成艺术签名所需的各种资源文件，如模板、图标、字体文件或其他素材。这些资源文件对于创建丰富的视觉效果至关重要，它们可以用于丰富签名的设计，提供给用户更多的个性化选择。 Python...
花鸟字个性签名在线生成网站源码
本源码项目的核心功能是让用户在网页端输入姓名或其他文字内容，选择不同的花鸟字风格模板、颜色搭配、背景样式及字体特效，系统随即调用预设的图形算法或图像映射技术，实时生成对应的花鸟字签名图片，并允许用户...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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