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我也要
以色列 Tel Aviv 大学的科学家们最近推出一个计算机程序，通过对人脸照片中的五官的几何结构进行调整，使人看上去更漂亮，同时最大限度地保持人的相貌不发生改变。
该程序并非影楼常用的那种数字修饰软件，它不是通过改变头发颜色，去皱纹等方式让人看上去更漂亮。相反，他们从人的面部找出234个可测量的特征， 通过计算机，对这些特征进行调整，经过测试，绝大多数计算机调整过的面容显得更漂亮，更吸引人。以下是一组用该程序调整过的面容的对照照片，左边的是原始 照片，右边的是调整过的照片。
本文国际来源：http://www.nytimes.com/2008/10/09/fashion/09skin.html?_r=3&8dpc=&oref=slogin&pagewanted=all&oref=slogin
中文节译来源：COMSHARP CMS 官方网站
【模拟IC】从VCD到VEC：Cadence数模混合仿真中高效激励转换与HSIM工具链实战
本文详细解析了在Cadence数模混合仿真中，如何利用HSIM工具链的vcd2vec命令，将数字仿真生成的VCD文件高效转换为模拟仿真器所需的VEC格式激励文件。文章提供了从VCD文件预处理、io_top.sig文件编写、核心命令参数详解到Cadence ADE环境集成验证的全链路实战指南，并分享了自动化脚本方案，旨在解决数模混合验证中的“语言不通”难题，提升仿真效率。
计算机视觉与人工智能在医美人脸皮肤诊断方面的应用
近年来，随着计算机技术和人工智能的不断发展，中医领域开始逐渐探索利用这些先进技术来辅助面诊和诊断。在皮肤望诊方面，也出现了一些现代研究，尝试通过图像分析技术和人工智能算法来客观化地获取皮肤相关的色形参数，从而辅助中医面诊。一些研究将计算机视觉和图像处理技术应用于皮肤望诊，旨在提取皮肤颜色、纹理、斑点等特征，然后通过模式识别算法来进行分析和诊断。这些研究通常需要大量的医学图像数据作为基础，使用机器学习和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），来训练模型以识别不同的皮肤状况和问题。
【python进行wrfout后处理基础绘图】安装wrf-python、读取wrfout、读取高度z变量场并插值到500hPa_z、输出nc文件、绘制等值线标值、副高区域填色
本文主要介绍python对wrfout结果文件的初步后处理操作，以及基础绘图。 wrfout后处理包括：【读取wrfout文件、读取wrfout文件中变量metadata及数据、对高度场进行500hPa插值、输出nc文件】 基础绘图操作包括：【设置投影和范围、绘制等值线contour和等值线标值、副高区域填色contourf】 仅展示初步评估模拟的效果，若精美绘制需要进一步的设置、细化。
【C语言】整形数据的存储
大端（存储）数据低位存储在内存的高地址、数据高位存储在内存的低地址。小端（存储）数据高位存储在内存的高地址、数据低位存储在内存的低地址。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-npuTNjzc-1657982340352)(C。...
关于Nuttx操作系统
NuttX是一个成熟的实时操作系统
HexView 脚本自动化工具：从刷写文件处理到批量转换实战
本文详细介绍了如何利用HexView脚本自动化工具高效处理嵌入式刷写文件。通过实战演示，文章展示了如何使用bat脚本实现S19、HEX等格式文件的剪切、填充、合并与批量转换，构建自动化流水线，从而显著提升汽车电子等领域的开发与生产效率。
模型之外的那套装置：用 AI harness 完成一个三端同步应用
AI harness 指模型之外、让模型能持续产出可交付软件的全部工程装置。本文把它称作"支架"。它由五层构成：输入层规定模型读什么，反馈层规定模型怎么知道自己错了，观测层把界面与设备状态变成可读事实，记忆层让跨会话不失真，边界层规定哪些动作不许模型自行作出。支架的价值在六天里可以直接计量。
项目方案：社会视频资源整合接入汇聚系统解决方案(五)
视频监控接入和视频汇聚平台，形成整合平台，平台服务层包括编码设备、存储设备、解码设备等的接入服务，提供基础视频服务、传输服务、存储服务、控制服务及事件服务。两种不同的接入方式：监控设备接入，是指接入社会单位视频监控系统的DVR（数字硬盘录像机）、DVS和IPC、DVR/NVR、CVR等设备；平台对接，是指对接接入社会单位数字视频监控平台。AS-VAG视频监控接入网关支持onvif、国标等接入，也支持多种SDK接入方式，包括国产的主流品牌支持海康、大华、宇视、华为等SDK，国际品牌支持松下和axis等SDK。
如果用pytest命令启动测试脚本有哪些方法和参数呢？请详细解析
pytest的命令行启动非常灵活，它围绕“”、“”和“”三个核心维度，提供了一套强大的参数体系。
基于YOLOv10的机器人抓取引导系统：从物体检测到精准抓取
python# 数据标注工具简化版import os"""启动标注工具""""""标注单张图像"""print(f"标注图像: {os.path.basename(img_path)}")print("请在图像上绘制抓取矩形框...")# 这里应该实现交互式标注界面# 简化版本直接返回示例标注# 示例标注数据"""保存标注结果"""# 保存为YOLO格式# 转换为YOLO格式。
2026实测可用！4个专业AI Agent Skills垂直搜索平台对比
📊本文以表格形式整理4个实测可用的专业AI Agent Skills垂直搜索平台，涵盖资源规模、适配生态等关键维度🤖，适合开发者按需选择技能获取渠道，解决平台筛选与访问难题✨
附录一源码阅读路线与断点索引
本索引固定于Boot 3.5.7与Framework 6.2.12。先选择要解释的现象，再打开对应源码。表中观察对象是逻辑名称，不保证在所有重载中都是同名局部变量。抽象接口和注解用于阅读契约，不提供可执行方法体断点。
秃鹰搜索优化算法（BES）详解：从自然捕食到全局优化
秃鹰搜索优化算法（Bald Eagle Search Optimization Algorithm，BES）是由马来西亚学者Alsattar等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法灵感来源于秃鹰在自然界中高超的捕食行为，特别是其独特的狩猎策略和卓越的视觉搜索能力，模拟了秃鹰捕食鲑鱼等猎物的完整过程。
软件测试用例模板怎么写：从用例设计到执行记录的全套指南
测试用例是测试工作的核心产出，它决定测试覆盖了多少、漏掉了什么。但大多数人的测试用例写得像流水账——只有正常路径，没有异常场景；只有操作步骤，没有预期结果；只有功能测试，没有非功能测试。本文拆解测试用例的标准结构，说明每个字段的含义和写法，给出覆盖功能测试、性能测试、安全测试的完整用例范例，并列出测试用例设计的五个高频遗漏点。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
大型高复杂度互联网项目管理经验心得
复杂项目，管理的核心不是管人，而是管理依赖和变更简单项目重点是排任务、盯进度；多端多关联系统的大型项目，大部分延期、故障根源都来自依赖失控、变更失控。项目经理首要工作是把看不见的依赖显性化，把随意变更变成受控变更，而不是单纯催开发进度。分批上线不是降低标准，而是拆分风险，小步可控很多人觉得分批上线麻烦，希望攒到一起发布。但集中上线会把所有风险集中在同一个窗口，一旦出问题，排查范围巨大、影响面广。分批发布本质是风险隔离，每一批只承载有限的变更，出问题更容易定位、回滚、止损。
贝叶斯统计 [韦来生编]
贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。 本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。 大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。 作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。 本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。
[LLM Wiki理论与实践-09]将OpenWiki融入Coding Agent为你节省Token
针对OpenWiki的整合则将Coding Agent的执行模式升级为**先读知识库、再精准修改代码**。OpenWiki预置概念文档、测试说明、页面清单与更新时间，让Agent快速理解业务意图、定位相关代码与测试、判断信息新旧，减少Token与时间开销，降低理解偏差和跨文件遗漏，使改动更一致、可复现，文档与代码同步维护。
Devexpress16.2.6破解工具
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MyBatis 入门核心教程：原生接口与 Mapper 代理双模式实战
MyBatis 是 Java 生态中应用最广泛的半自动化持久层框架，它在封装 JDBC 冗余模板代码的同时，将 SQL 的编写权完全交给开发者，兼具开发效率与性能优化空间，是国内企业级项目的主流持久层方案。MyBatis 提供了两种核心开发模式：原生接口模式适合理解框架底层执行原理，Mapper 代理模式是企业开发的标准规范。本文从基础概念出发，完整覆盖环境搭建、两种模式的代码实现、底层原理、事务机制与高频问题排查，所有代码均可直接运行，适合系统入门与实战参考。原生接口模式。
SpringBoot 的那些常用扩展点
JsonPropertySourceLoader，实现PropertySourceLoader接口@Override//这个方法表明这个类支持解析以json结尾的配置文件@Override//将文件内容读到 ByteBuffer 中//将读出来的字节转换成字符串// 将字符串转换成 JSONObject//将 json 的键值对读出来，放入到 map 中。
FastAPI
FastAPI 是一个基于 Python 类型提示构建的现代、高性能 Web 框架，专门用于快速开发 API。它的核心设计理念是让你用标准 Python 写代码，就能同时获得数据校验、自动文档和编辑器支持。
Spring 高频面试题：用一次用户注册串起 IoC、AOP、事务和 MVC
学 Spring 时，我最容易混淆的是这些「看起来一样」的操作：调用业务方法和向容器取 Bean，调用目标对象和调用代理，方法正常返回和事务成功提交。把它们放进同一个例子里，很多面试题就能顺着调用路径推出来。假设我们要实现一个注册接口：前端发来，Controller 接收用户名，Service 在数据库里创建用户和默认资料。下面用这条链路理解 Spring 的几个核心机制。代码是用于讲解的片段，省略了导入、依赖声明和数据库实现。
11.14号
与ai沟通了40多个问题关于就业方向的，推荐岗位ai标注员，然后软件测试，然后是硬件半导体相关工作，然后包住有社保的服务员，服务员一个月5000，ai说如果从事漫剧这行起码要多生成十几个视频看看流量有没有这方面天赋，除去涉及版权生成不出来的情况下，算上搓了6个视频，5个高清原创的二创类型视频，剧情是关于二创。后面又说服ai了软件测试早死了，不止点工，而且比较忙。学会了运用特殊分镜使得画面更美，环绕拍摄法提示词。
CI-CD详解-从GitLab流水线到Runner自动化部署
代码从提交到上线，中间隔着检查、构建、部署一长串重复动作，靠人盯既慢又容易出错。CI/CD 就是把这套流程自动化、标准化的工程实践。本文以 GitLab 为例，从概念、流水线、Runner 一直讲到怎么把 Claude Code 这类 AI 工具挂进流水线，把整个机制串清楚。把"用了 GitLab"等同于"全流程自动化"：有些公司只做了 MR 自动检查；有些做到镜像构建；有些能自动部署生产。自动化到哪一步，取决于配置，不取决于工具。别想当然。流水线通过 ≠ 业务正确。
SCA：五、配置统一网关geteway
本文基于SpringBoot 4与SCA 2025.1.0.0，结合Nacos、OpenFeign，演示了Gateway模块的完整搭建流程：创建gateway-server模块，配置POM依赖（含WebMvc网关、Nacos发现、负载均衡等），编写YAML路由配置（实现路径映射与负载均衡），添加启动类并启用服务发现。通过访问/provider/hello/jangle测试网关路由转发功能，验证了基于Nacos的服务注册与动态路由能力，实现了微服务统一入口的高效集成。
【AI Agent 软件测试实战（10）：从 Demo 到工程落地，整合一个完整的 AI Test Agent 项目】
写完这个系列，我对 AI Agent 在软件测试中的定位也更加明确了。它并不是要替代现有的自动化测试框架。传统自动化测试负责稳定执行已经定义好的测试逻辑，而 AI Agent 更适合处理需求理解、测试用例生成、工具选择、任务组织和结果分析等工作。两者结合，才更有实际价值。检查订单查询接口是否存在金额异常，同时确认订单状态是否合法。Agent 可以根据需求生成测试用例，经过校验后调用接口工具执行测试，再把结果保存到数据库并生成报告。但真正决定测试是否通过的，仍然是明确的断言规则。
基于SpringBoot的游乐园管理系统-附源码
本系统基于 SpringBoot3 和 Vue3 实现游乐园管理系统，完成游乐项目展示、园区公告发布、线上购票、订单管理等核心功能，打通游乐园线上宣传和票务售卖的渠道，减轻园区线下管理压力。系统分层清晰，便于后续维护扩展，后续可以增加预约排队、项目评价、场次管理、退票核销等功能，进一步完善游乐园线上服务能力。
GitHub 热榜实测｜Superpowers：
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