Good artists copy. Great artists steal.

最新推荐文章于 2024-09-28 05:00:04 发布
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Good artists copy. Great artists steal.

iteye_11596
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m0_47456600的博客
08-21 2381
Mr. Pickwick, Sir:-- I address you upon the subject of sin the sinner I mean is a man named Winkle who makes trouble in his club by laughing and sometimes won't write his piece in this fine paper I hope you will pardon his badness and let him send a Frenc.
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07-01
大学生，物联网，嵌入式
Good artists copy, great artists steal——Picasso
hs1006的专栏
08-25 1977
Good artists copy, great artists steal——Picasso 毕加索的名言： 也有人说原话是Bad artists copy , great artists steal. 我觉的不同场景，可以引申出不同的意思。 在互联网的产品迭代的时代里面，我理解是这样的： “好的产品是抄袭，伟大的产品是抄越。” 互联网的产品设计就是一个快速迭代的过程，好的产品都是不
Greatest artist steal. we have always being shameless abot stealing great ideas.学英语，背诵是最管用的
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04-25 254
学英语，背诵是最管用的 海博英语 成就一口流利的英语 0451-86489691 已关注 52 人赞同了该文章 乔布斯说过：How do we know what's the right direction? Ultimately it comes down to taste,it comes down to taste. It's a matter about trying to expose yourself to the best things that humans have down
我在汲取灵感吗？
weixin_26715991的博客
08-29 337
重点 (Top highlight)As a designer, when I look for inspiration it seems harder and harder for me to find unique work. Only a few designers stand out for their original style. To be honest, taking inspi...
Deep Learning Part Eight--Attention 24.5.4
2301_81989907的博客
05-04 708
本章我们学习了 Attention 的结构，并实现了 Attention 层。然后，我们使用 Attention 实现了 seq2seq，并通过简单的实验，确认了 Attention 的出色效果。另外，我们对模型推理时的 Attention 的权重（概率）进行了可视化。从结果可知，具有 Attention 的模型以与人类相同的方式将注意力放在了必要的信息上。另外，本章还介绍了有关 Attention 的前沿研究。从多个例子可知，Attention 扩展了深度学习的可能性。
个人管理 － 我是这样偷着做架构的
weixin_33757911的博客
11-07 63
　　毕加索一生是个不断变化艺术手法的探求者,印象派、后期印象派、野兽的艺术手法都被他汲取改造为自己的风格.他的才能在于,他的各种变异风格中,都保持自己粗犷刚劲的个性,而且在各种手法的使用中,都能达到内部的统一与和谐.他有过登峰造极的境界,他的作品不论是陶瓷、版画、绘画、雕刻都如童稚般的游戏.艺术的道路上毕加索总是不断扬弃陈规，体现出惊人的创新才能。他有一...
如何偷窃局域网其它电脑文件_糟糕的艺术家抄袭，伟大的艺术家偷窃，或者如何成为一名伟大的设计师...
cumian8165的博客
07-20 679
如何偷窃局域网其它电脑文件by Teo Yu Siang 张玉祥 糟糕的艺术家抄袭，伟大的艺术家偷窃，或者如何成为一名伟大的设计师 (Bad artists copy, great artists steal—or, how to become a great designer) At Mobile World Congress 2018, something strange and inte...
史蒂夫·乔布斯斯坦福大学演讲稿 | 我生活的三个故事 | The Whole Earth Catalog
u013669912的博客
09-28 1853
……
LPC2148_serial.rar_Embedded Artists_lpc2148_serial driver
09-14
描述中的"serial driver lpc 2148 embedded artists"进一步确认了这是LPC2148微控制器的串行接口驱动程序，由Embedded Artists开发。 LPC2148是NXP（原飞利浦）公司生产的一款基于ARM7TDMI-S内核的微控制器，广泛...
artists.json
08-30
文件是网易云音乐全部歌手信息（歌手名字， 歌手id, 歌手个人主页），全部36671个歌手的信息，使用使用Python，nodejs的爬虫使用
music163_artists.rar
08-07
本文件是使用nodejs爬虫爬取的网易云音乐全站全部歌手信息，包括歌手的id,歌手姓名，歌手个人主页的URL，这些信息试用与利用歌手id爬取歌手的热门歌曲。具体可以参考文章https://www.zhouzying.cn/34.html。
INTRODUCTION TO PYTHON SCRIPTING FOR MAYA ARTISTS.
10-18
### Python Scripting for Maya Artists: An In-depth Overview #### Introduction Python scripting in the context of Maya is a powerful tool that enables artists and animators to automate tasks, create ...
mybatis-3.0.5.jar中文-英文对照文档.zip
05-04
# 压缩文件中包含： 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
SQLite3的使用+API接口的调用
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05-04
SQLite3的使用+API接口的调用（c/c++、Qt）
aws-java-sdk-s3-1.12.246.jar中文文档.zip
05-04
# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法的BP神经网络优化（CGSSA-BP）在电厂运行数据回归预测中的应用（含优化前后对比）MATLAB代码
05-04
内容概要：本文介绍了如何使用混沌-高斯变异-麻雀搜索算法（CGSSA）优化BP神经网络来进行电力行业的回归预测。主要内容包括数据准备、BP神经网络构建、CGSSA优化过程、以及优化前后效果对比。通过MATLAB代码实现，展示了如何读取EXCEL数据并进行训练和测试，最终通过图表和误差指标对比优化前后的预测效果。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师，特别是从事电力数据分析和机器学习领域的专业人士。 使用场景及目标：① 对电厂运行数据进行精准回归预测，辅助电厂运维规划和能源分配优化；② 提供详细的代码实现和优化方法，帮助用户理解和应用CGSSA优化BP神经网络的技术。 其他说明：文中提供了完整的代码示例，包括主程序、数据划分、BP神经网络预测、CGSSA-BP神经网络预测和结果对比等功能模块。此外，还讨论了一些优化技巧和注意事项，如数据归一化、隐藏层节点选择等。
第三方浏览器下载包.apk
05-04
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嵌入式系统开发_ARM11架构_Linux操作系统_QT48开发环境_QTCreator工具_人脸识别算法_商业保密技术_QML界面开发_视频嵌入技术_跨平台移植_基于上海高校.zip
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No artists with labels found to put in legend.
04-30
这个错误通常发生在绘制图例时，因为没有找到要在图例中显示的标签。可能的原因是您没有指定标签，或者标签没有正确地与数据对应。 通常，你需要在绘制图表时指定标签。例如，如果你使用 matplotlib 绘制散点图，你可以这样指定标签： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 30, 40] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] plt.scatter(x, y, label='my data') plt.legend() ``` 在这个例子中，我们使用 `label` 参数指定了标签。当我们调用 `plt.legend()` 时，matplotlib 将自动在图例中显示这个标签。 如果你的数据是 pandas DataFrame，你可以使用列名作为标签。例如： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame({ 'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [10, 20, 30, 40], 'label': ['A', 'B', 'C', 'D'] }) plt.scatter(data['x'], data['y'], label=data['label']) plt.legend() ``` 在这个例子中，我们将数据存储在一个 pandas DataFrame 中，并使用 DataFrame 的列名作为标签。这样，当我们调用 `plt.legend()` 时，matplotlib 将自动使用列名作为标签。
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