重磅更新:草料二维码容量调整,不再限制图片文件上传量

概述

自草料二维码上线以来,我们始终坚持为用户创造价值的理念,让大部分用户可以低成本解决需求。为实现这一目标,我们对平台的容量规则进行了调整,希望让更多用户通过二维码解决问题:

1. 不再限制图片文件上传量

无论是免费版还是付费版,均可无限上传图片文件,无需再担心容量超标而无法上传。

2. 免费版提供“普通容量”

普通容量不限,可无限上传图片文件,但图片文件内容右下角会显示“草料二维码水印”,同时图片会略作压缩,文件不支持“超清预览”。

3. 付费版提供“高级容量”

可去除草料水印,保持原图原文件清晰度预览,并提供访问加速等更多高级功能。

详细说明

取消上传容量限制,可极大的提升用户生码体验,但也意味着我们的运营成本会急剧增加。

因此我们设计了新规则,希望既能为用户带来更加顺畅的生码体验,同时也能有更多收益来维持产品的持续增长。

普通容量和高级容量的区别

效果对比

1、图片文件水印

免费版:所有图片和文件预览页的右下角会显示草料水印。

付费版:享有高级容量,可自动去除水印。

2、图片清晰度

免费版:所有图片会进行压缩,比原图的清晰度略低,如果图片上有细节需要放大查看、有较小的文字等可能会有影响。

付费版:享有高级容量,可自动恢复原图清晰度预览,效果更佳。

*具体压缩效果根据原图清晰度不同,会有差别。

3、文件预览清晰度

我们采用阿里云的文件格式转换服务,实现:无需下载直接预览,还原文件实际排版样式,内容不错位,更清晰,且支持手指缩放查看内容细节。

  • 免费版:默认“普通预览”模式,清晰度略有压缩
  • 付费版:享有高级容量,默认“超清预览”模式,按原文件清晰度显示,效果更佳。

常见问题

1、音视频是否会占用高级容量?

上传音频或视频不会占用高级容量。

免费版提供音视频功能试用,付费基础版起,可正式使用音视频功能,不限播放人数,长期可播放。

2、图片文件打开速度的区别?

付费版在高级容量内上传的图片和文件,会进行全国访问加速,图片和文件的打开速度更快,体验更好。

3、高级容量还有哪些高级功能?

高级容量支持上传所有文件格式,后续会支持更多高级功能,如:OCR识别、批量上传图片文件等。

4、续费或购买多年,高级容量会增加吗?

不会。可理解为租赁仓库的面积不会随租赁多年而扩大。

如需更多高级容量,可升级到更高版本,或增购提升包。

5、付费版高级容量占满后,有什么影响?

超出后可继续无限上传图片和文件,但会使用普通容量,无法启用高级容量所对应的展示效果、加速服务及其他高级功能。

如需增购高级容量,可在电脑端工作台-设置-版本与用量页面自助购买提升包。

6、付费版到期未续费,对图片文件有什么影响?

到期未续费会恢复为免费版,仅可用普通容量,仍可继续上传图片文件,但到期后去更新之前建的码(任意内容)或新建二维码,其中的图片文件,都会有以下影响:

  • 图片文件内容右下角显示草料水印
  • 图片会做压缩处理,无法显示超清原图
  • 文件无法启用超清预览
  • 图片文件打开时不再启用加速服务,以及其他高级功能也无法使用
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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