魔镜1.0 在线随机[问答/聊天]系统上线！

最新推荐文章于 2020-03-12 14:19:54 发布
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#聊天

探索一款有趣的小软件，提供在线随机聊天功能及独特的魔镜系统，为用户带来新奇体验。官网链接：http://ask.n9sky.com/MagicMirror/。
这是一个很有意思的小软件，可以在线和别人随机聊天，特有的魔镜系统，保证给你新奇的感觉。

官网： http://ask.n9sky.com/MagicMirror/
手把手教你做树莓派魔镜-MagicMirror（三）-系统安装和设置
二赛君
12-28 1万+
安装和设置系统
试衣魔镜1.0
07-03
《试衣魔镜1.0：虚拟试穿与界面设计技术解析》 “试衣魔镜1.0”是一款利用Microsoft Visual Studio 2008（VS2008）开发的窗体应用程序，旨在为用户提供一个创新的、便捷的方式来预览和搭配不同的服装。在数字化时代...
魔镜 V1.0 在线随机问答，聊天系统
05-17
这个东西可以在线随机聊天，特有的魔镜系统很有感觉。 官网：http://ask.n9sky.com/MagicMirror/ !!!!!!!!!!!!!网站已经关闭，暂停下载!!!!!!!!!!!!!!!!
自制-前端面试题
qq_29510269的博客
03-12 451
vue前端面试题一、简答题二、深入 一、简答题 介绍最近一份项目经验，从js技术框架、ui框架、css预编辑器，项目使用平台，编辑器开发工具等 Vue实现兄弟组件间传值有几种方式 及父子之间传值，访问方法（）$children $parent） v-if和v-show的区别。 vue中 keep-alive用法。（include .exclude） vuex中四大模块怎么传递的，componen...
随机视频聊天
weixin_33726318的博客
10-09 383
http://wowchat.net/ http://chatrandom.com/ http://v.6.cn/redian/kwd.php?id=606
魔镜V1.0：在线随机问答聊天系统的体验分享
标题中的“魔镜 V1.0 在线随机问答，聊天系统”暗示了这款软件的主要功能。首先，“在线随机问答”指的是用户可以在网上通过这个系统提出问题，然后由系统随机给出答复。这种问答机制通常依赖于预先设定的问答库或...
试衣魔镜1.0：基于VS2008的服装试穿技术
- 试衣魔镜1.0的主体功能是模拟服装试穿，这涉及到了虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）或者增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术。 - 在传统的软件开发中，可能涉及到图像处理技术，如图像叠加、色彩校正...
《魔镜在线》 一个随机聊天网站源码，有配套的VB做的客户端
06-11
《魔镜在线》是一个随机聊天网站的源码，它提供了用户之间进行实时交流的平台。这个项目使用PHP作为后端编程语言，与MySQL数据库结合，实现了动态数据存储和处理功能。PHP是一种广泛应用的服务器端脚本语言，尤其...
聊天发短信前一定要看清楚对方是谁
消逝的地平线
04-18 1182
昨晚加班到晚上10点多，还没有下班。 于是就给老婆发了条短信，"亲爱的，我还没有下班，你睡觉了吗？" 短信发出去后不久，收到回信，是经理回的："你小子还没有下班啊，下次别叫我亲爱的，被我老婆看到就麻烦了，我的性取向很正常！" 我当即晕了，之前那条消息居然错发给我们经理了，真是丢人得不行，赶紧再发了条短信给经理说是发错了短信，我我性取向也正常，没有打算要跟他成为同志。 晚上回到家跟老婆说了这事，把她
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 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！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
最新发布
12-21
本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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