高手的答复

最新推荐文章于 2022-04-21 09:51:12 发布
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分类专栏： protel
 zhuls
这个图是用PROTEL做的嘛 ~~~
其实很简单:
第1个问题，画弧角，在画直线时，按SHIFT键+空格键，就能画出PL的弧角线来，如果已画好直角，就按P-E,也能拉出90度的弧角，在相应的地方放弧角后，按M-R，切断线路，对齐端点，再删除多出来的线，OK！

第2个问题是用多边形填充的方法，就是常说的敷铜了。按P-G键，设好线宽、格距、填充方式后就可以按多边形的顶点来点鼠标左键，右键完成敷铜，顶点少于3点或成1直线时，右键是取消敷铜，敷铜如果不满意，按M-G修改之，

以上的快捷键是系统默认的，如果有改过的话，请自查。。
WPF从初学者到专家：实战项目经验分享与总结
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
03-10 5万+
WPF从初学者到专家：实战项目经验分享与总结，Windows Presentation Foundation（WPF）作为微软推出的新一代图形系统，为开发者提供了强大的用户界面开发工具。对于想要深入学习 WPF 的开发者来说，从理论知识到实际项目的跨越是必经之路。在这个过程中，积累的实战经验不仅能帮助我们更好地掌握 WPF 技术，还能提升解决实际问题的能力。本文将分享从 WPF 初学者逐步成长为专家的实战项目经验，涵盖基础知识、项目实践、问题解决以及技术进阶等方面。
电脑高手成长之旅
weixin_44205799的博客
01-14 536
电脑高手 你好！ 这里介绍下Windows系统相关的知识。 一、你也可以成为电脑高手 高手有很多定义，但有一个既简单又形象的标准，就是看这个人是否同时驾驭BIOS、注册表和DOS。 BIOS是计算机的基本输入/输出系统，是控制硬件系统的底层设置程序；注册表是Windows系统软件和硬件配置的核心数据库；而DOS则是在系统危难之时用来解决疑难故障的终极工具。 DOS最突出的特征恰恰是处于系统的底层；一旦用户不能进入windows窗口界面，那么解决问题的唯一途径就是回到DOS。因为DOS的门槛低，进入了DOS
遇见高手
杨贵福 的专栏
06-22 2060
遇见高手 高手似乎不常见，不过那是因为我们没睁开眼睛。"高手"二字又不是贴在脑门上 的。 今天先是见了奇异天象，然后见识了巨牛高手两位。展示天象的这天，是天天得 见，只是不常抬手，这两个巨牛高手也是早就认识，还有一位没事就见，不过未 曾经常一见身手。 从净月去应化所，我们坐关同学车里。我用嘶哑的声音大喊，"彩虹！"包师弟 说，"啊，你看到的是玻璃吧。"是啊，大晴的
如何称为演讲高手
weixin_33893473的博客
03-15 265
一，演讲能带给你三个极其重要的回报：　　第一个，培养你优于常人的逻辑思维能力。　　第二个，培养你制造情感共鸣的能力，也就是帮你提高情商。　　第三个，演讲能帮助你建立个人品牌，并源源不断地输出价值观。 二，怎么能让自己在演讲当中，输出效率尽量高呢？记住了，你需要从这六个维度考虑问题：　　第一，口语化； 　　第二，舍得做减法；(先认真的删掉三分之一，再把剩下的内容删掉一半) 　　第三，控制好语速...
我请教高手，答复为文件锁机制
小菜鸟的天地
07-29 1154
今天在写脚本的时候遇到好多问题，以下就是个典型： cat /etc/hosts | uniq > /etc/hosts cat /etc/hosts 我们会发现结果是第一次的时候没有问题，但是从第二次开始，/etc/hosts文件就开始变成空的了，具体是什么原因呢，还是不懂
myadmin服务器没有响应,高手来下，由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败. - 安装及使用交流-PageAdmin论坛...
weixin_42360899的博客
08-10 386
我把网站传上了服务器，可是登陆网站后台却出现这样的错误：由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败Description:An unhandled exception occurred during the execution of the current web request. Please review the stack trace for more inform...
真正的程序员职场高手，都是怎么沟通的？
一火的专栏
04-08 1867
这些场景，你一定不会陌生：准备了好久的提案，讲了半天，老板不置可否，只让你回去再想想；跟同事交接工作，明明讲了好多遍，做的时候又出了差错；跟客户沟通过的事情，过了几天，客户又打电话来追，这才发现双方理解有误…… 在职场上，会说话是一项很重要的本领。缺乏沟通技巧，会让我们的职场成长受到很大的阻碍。 有一个好玩的实验，探讨演讲如何做才能令人信服。有一家研究机构找来一名演员，请他假扮成专家在会议上站在客户面前，会议结束后请参与的听众填写一份问卷。为了排除运气对实验结果的影响，这个实验做过好几次，但每一次的结果
【南卡樱桃|读书笔记《学习高手》】
热门推荐
weixin_44698581的博客
04-21 1万+
∝学霸分享 6大课 通过英语、写作和SMART原则、OKR工作法、LEO解读五步法等文章。同样适用于国内教育环境。 ∝3 学霸分享，直通世界名校的超级学习法 ∞第18课 LEO手把手教你如何学好英语 ◆第1小课 单词 ◆第2小课 语法 ◆第3小课 听力 ◆第4小课 阅读 ◆第5小课 口语 LEO的学习仪式感 我在不同英语学习阶段使用的教材 ∞第19课 三要素写作法，把文章写到读者心里去 ◆第1小课 Ethos，可信 ◆第2小课 Pathos，情感 ◆第3小课 Logos，逻辑 ◆19-本课核心方法回顾 ∞第
答复Kinsinsega同学
软件开发资料汇总
12-22 256
Kinsinsega同学原文：老师你好：最近才开始关注你的BLOG，很喜欢你的观点，看了你写的一些技术性的文章也对你很是崇拜。发现你也教过学生的，所以我希望你能给我指点一二。我是刚毕业的学生，学计算机的，怎么说呢，我其实就是那种在学校混四年的学生，在学校也基本是跷课玩游戏的那种，现在我在一家软件公司工作，规模不大也不小。问题：首先我在学校学的是c和c++，我刚到公司的时候跟着一个老师学习delph
掌握提问艺术：成为ChatGPT高手的五种方式
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高手谈设计模式高手谈设计模式
04-22
策略模式:刘备要到江东娶老婆了，走之前诸葛亮给赵云（伴郎）三个锦囊妙计，说是按天机拆开 解决棘手问题，嘿，还别说...比如西门庆找潘金莲，那潘金莲不好意思答复呀，咋办，找两个王婆做代理，表现在程 序上时这样的.
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基于springboot的马术俱乐部管理系统设计与实现【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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标题基于SpringBoot的马术俱乐部管理系统设计与实现AI更换标题第1章引言介绍马术俱乐部管理系统的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义阐述马术俱乐部管理系统对提升俱乐部管理效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外马术俱乐部管理系统的发展现状及存在的问题。1.3研究方法以及创新点概述本文采用的研究方法，包括SpringBoot框架的应用，以及系统的创新点。第2章相关理论总结和评述与马术俱乐部管理系统相关的现有理论。2.1SpringBoot框架理论介绍SpringBoot框架的基本原理、特点及其在Web开发中的应用。2.2数据库设计理论阐述数据库设计的基本原则、方法以及在管理系统中的应用。2.3马术俱乐部管理理论概述马术俱乐部管理的基本理论，包括会员管理、课程安排等。第3章系统设计详细描述马术俱乐部管理系统的设计方案，包括架构设计、功能模块设计等。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括前端、后端和数据库的交互方式。3.2功能模块设计详细介绍系统的各个功能模块，如会员管理、课程管理、预约管理等。3.3数据库设计阐述数据库的设计方案，包括表结构、字段设计以及数据关系。第4章系统实现介绍马术俱乐部管理系统的实现过程，包括开发环境、编码实现等。4.1开发环境搭建介绍系统开发所需的环境，包括操作系统、开发工具等。4.2编码实现详细介绍系统各个功能模块的编码实现过程。4.3系统测试与调试阐述系统的测试方法、测试用例以及调试过程。第5章系统应用与分析呈现马术俱乐部管理系统的应用效果，并进行性能分析。5.1系统应用情况介绍系统在马术俱乐部中的实际应用情况。5.2系统性能分析从响应时间、并发处理能力等方面对系统性能进行分析。5.3用户反馈与改进收集用户反馈，提出系统改进建议。第6章结论与展望总结马术俱乐部管理系统的设计与实现成果，并展望未来的研究
【微信小程序源码】微信记账小程序.zip
09-06
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【微信小程序源码】汤总便利小程序.zip
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中文答复
04-30
### 关于Model Sampling SD3 的中文解释 #### Model Sampling SD3 的定义与背景 Model Sampling 是指在生成模型中，通过对概率分布进行采样来生成新的数据样本的过程。对于 Stable Diffusion 3 (SD3)，它是一种基于扩散过程的生成模型，在图像质量和复杂提示理解方面有显著改进[^1]。具体来说，Model Sampling SD3 涉及如何从训练好的 SD3 模型中提取高质量的结果。 以下是有关 Model Sampling SD3 的几个核心概念： #### 核心技术细节 1. **多模态 Diffusion Transformer** SD3 使用了一种多模态的 Diffusion Transformer 架构，该架构能够更好地处理复杂的输入信号（如文本、图像等）。这种结构使得模型能够在多个领域之间无缝切换并生成更高质量的内容。 2. **潜在空间中的训练方法** 类似于之前的 Latent Diffusion Models (LDM)[^2]，SD3 将图像转换为其潜在表示形式，并在此基础上进行训练。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了模型对不同分辨率的支持能力。 3. **高级采样算法的应用** 在实际应用过程中，为了提高生成图片的质量以及减少噪声影响，通常会采用一些先进的采样策略，比如 DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) 和 PLMS (Parallelized Linear Multistep Sampler)。这些算法可以有效加速收敛速度同时保持良好视觉效果。 #### 实际操作指南 如果想了解具体的实现方式或者尝试自己动手实践，则可以通过 ComfyUI 工具来进行可视化编程体验[^3]。此外还有其他开源项目提供了详细的教程说明如何配置环境变量以及调用 API 接口完成整个工作流构建[^4]。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True) prompt = "A beautiful landscape with mountains and a lake" image = pipe(prompt).images[0] image.save("output_image.png") ``` 以上代码片段展示了如何加载预训练版本的 SD3 并利用简单文字描述生成对应场景的艺术作品。 --- ####
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