结构-行为-样式-PS笔记

最新推荐文章于 2024-10-20 22:38:54 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/ChickenTang/p/5700875.html

本文介绍了Photoshop中的一些实用技巧，包括如何使用矩形选框工具创建精确选区、利用美颜功能改善图片质量、掌握套索工具的正确使用方法、运用钢笔工具绘制复杂路径以及快速定位图片区域的方法。

1、矩形选框，按住Shift就可以成为正圆或者正方形。按住ALt就可以控制圆心的位置；

2、美颜：滤镜--模糊--回到开始--历史记录工具，去掉不要的地方。

3、套索工具双击闭合；
4、钢笔工具是做选区工具使用，也可以配合文字工具写非直线文字；
5、摁H键，拖动，可以跳转到图片指定区域；

转载于:https://www.cnblogs.com/ChickenTang/p/5700875.html

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循环 Object.keys -> 遍历自身可枚举的属性 Object.getOwnPropertyNames -> 获取自身可枚举的属性 obj.hasOwnProperty -> 是否自身属性 for(let key in obj) -> 遍历自身及原型链上可枚举的属性 ps: for(key value of obj) -> es6创造的对各种数据结构统...

React笔记随笔---kalrry

kalrry

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基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）

12-03

本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。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！

【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性；阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。

UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）

最新发布

12-03

内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。

基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip

12-03

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)

12-03

内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。

谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip

12-03

微信小程序菜谱系统源码：含推荐、分类、列表与详情功能模块

12-03

该微信小程序专注于提供烹饪指导服务，其核心功能模块涵盖个性化食谱推送、系统化类别划分、结构化菜单陈列以及详尽的制作步骤解析。平台通过算法分析用户偏好，实现定制化内容推荐；同时依据食材类型、烹饪难度及菜系流派进行多维度分类，便于用户精准检索。每个食谱均附有高清图文教程、精确配料比例、分阶段操作指南及营养构成分析，确保烹饪过程的可靠性与成功率。界面设计强调逻辑清晰与操作便捷，支持收藏、分享及进度跟踪等辅助功能，旨在构建一体化的数字厨房助手体验。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！

（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx

12-03

（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx

【区块链技术】面向特定场景的轻量级共识机制设计与性能优化：物联网与供应链金融应用

12-03

内容概要：本文围绕特定应用场景下的区块链技术需求，设计并优化了一种轻量级区块链共识机制。通过对现有主流共识机制（如PoW、PoS、PBFT等）的分析，指出现有机制在性能、能耗和可扩展性方面的不足，进而提出适用于资源受限场景（如物联网、小型企业内部系统）的新型共识机制。论文详细阐述了该机制的设计原理、算法流程、安全性和轻量化特性，并通过仿真实验对其性能进行评估，验证了在吞吐量、延迟和资源消耗等方面的优化效果。最后通过原型系统实现或具体案例分析，展示了其在实际应用中的可行性与价值。; 适合人群：具备区块链基础知识，从事分布式系统、物联网或金融科技领域研究的研发人员及硕士层次以上学生。; 使用场景及目标：①为资源受限环境（如IoT设备网络）提供高效、低功耗的区块链共识解决方案；②提升特定行业私有链或联盟链系统的交易性能与部署灵活性；③支持对共识机制安全性与效率平衡有较高要求的应用场景。; 阅读建议：建议结合区块链底层原理与分布式系统知识进行深入研读，关注共识算法设计逻辑与实验对比数据，适合用于科研参考或工程化方案设计借鉴。

状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值，如坏数据、拓扑错误和参数误差等，采用包括残差分析、加权最小二乘法（WLS）、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段，并结合实际算例验证方法的有效性。同时，文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用，强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法；②学习并实现主流异常检测算法，提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力；③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解，重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比，宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。

（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx

12-03

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