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我也要
依然是在选取路径工具状态下，并保证编缉模式为“设计模式”
一、通过移动控制点调节路径
（1）用鼠标左键点击一个结点，比如我点击第二个结点，此时结点的控制点会显示出来
（2）将鼠标放在控制点上按下鼠标左键并拖动就可以分别移动控制点从而调整路径曲线
（3）那么如何对称调节两个控制点呢，按下shift键同时用鼠标左键移动其中一个控制点，此时两个控制点以对称形式来调节路径曲线的形状
（4）当我点选第三个控制点时并没有出现控制点，怎么才能让控制点出现呢？按住ctrl键同时用鼠标拖动该结点，可以看到一个控制点被拖出，同样的方式可以把另一个控制点也拖出来
二、通过移动结点调节路径
用鼠标左键直接拖动结点可将结点自由的移动，以此来影响路径曲线的形状
三、通过移动曲线来调节路径
将鼠标放在任意两个结点间的路径上，按下鼠标左键并拖动，可以看到曲线形状被改变
python：Gimp 与 Blender 两个软件如何协作？
编写 python 示例，能应用 gimp 与 blender 两个软件协作。
gimp 抠图_图像处理GIMP入门第七课【路径工具】
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PhotoGIMP补丁实战分享：GIMP功能飙升，比肩PS！
别担心，PhotoGIMP插件就像是为你量身定制的“适应剂”，它悄无声息地改变着GIMP的一切，只为让你感觉像是回到了熟悉的Photoshop怀抱！安装好之后，我一打开GIMP，哎，那熟悉的界面布局，简直就像回到了Photoshop的老家一样；虽然插件是免费的，但是我能感受到GIMP社区的强大支持，他们不断地为PhotoGIMP添加新的功能和改进现有的功能；他们不仅重新排列了工具的位置，还像魔术师一样，给GIMP加上了新的镜，让你的图像处理技能瞬间升级；我之前用GIMP的时候，总觉得滤镜功能有点不够用；
使用gimg画线、矩形、圆等
一直不知道gimp里面是怎么画直线，矩形，圆这些最基本的图形的，今天终于把它弄明白了，原来它是这么的简单而强大。以前在windows下都是用它自带的“画图工具，到了linux下，虽有kolourpaint与windows的画图工具相媲美（界面相似，功能比ms的多），但我在ubuntu下却不能装上能处理中文的kolourpaint版本，想想看，作为一个中国人，却不能输入中文，那还得了。虽
使用GIMP 处理 PGM 格式ROS地图
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GIMP常用抠图方法整理
根据图像复杂度选择合适工具，组合使用效果更佳（如先用路径工具抠主体，再用通道处理毛发）。建议配合图层蒙版实现非破坏性编辑！
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C# 教程 C# 是一个简单的、现代的、通用的、面向对象的编程语言，它是由微软（Microsoft）开发的。 本教程将告诉您基础的 C# 编程，同时将向您讲解 C# 编程语言相关的各种先进理念。 现在开始学习 C#！ C# 在线工具 谁适合阅读本教程？ 本教程有助于初学者理解基础的 C# 编程。在学习完本教程后，您将到达一个中级的 C# 编程水平。
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CCF CSP历年题解（python）
菜鸡一枚，没参加过算法竞赛，单纯为了抵研究生考试复试才刷题，通过写博客记录下来，希望能和大家互相交流，代码质量不高，大家见谅。 因为考研等原因，题目不定期更新… 第一题 201312-1出现最多次数的数 ...
【STM32学习】（29）STM32实现595驱动三个数码管（标准库和HAL库实现）
我选用的单片机型号为：STM32F103系列 74LS595是一个串转并行输出的芯片，它能为单片机节省很多的IO口，应用场景广泛。 现要求三个数码管动态显示，常规设计都是并行实现，需要8个IO数据口，然后还需要3个IO片选数码管接口，这样大大占用了IO口，导致连接的外设变少。因此我们引入74LS595芯片。电路设计如下： 只需要三个共阴极数码管与三个595芯片级联即可完成，通过RCLK，SCK，SER三个IO即可完成对数码管的动态控制并显示。电路焊接的实物图如下： 要求完成功能：实现数.
GIMP 基本教程
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超详细MySQL 8.0安装与配置
MySQL的安装与配置 还不会安装MySQL的同学们，还不会配置MySQL的同学们，赶紧按照下面步骤操作起来，超详细安装步骤如下： 进入MySQL官网 1、点击download 2、点击MySQL Community Server 3、选好选项点击go to download page 4、点击download 5、点击no thanks，just start my download 6、选Server only，点击Next 7、点击Execute 8、点击
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西门子工业物联网云平台 Insights Hub 技术白皮书
Insights Hub是西门子公司推出的工业物联网云平台，它是一个使用开放技术的基于云架构的平台，能够为制造业企业提供物联网连接、数据分析、应用开发等一系列服务。Insights Hub的设计理念是“连接、分析和运营”，即通过连接物理设备、收集数据并进行分析，来优化工业生产的运营和管理。
linux上使用tun/tap设备模拟一个虚拟网卡，并将该虚拟网卡连接到新创建的网桥上
tun/tap设备是操作系统内核中的虚拟网络设备，是用软件模拟的网络设备，提供与硬件网络设备完全相同的功能。主要用于用户空间和内核空间传递报文。tun/tap对于硬件网络设备而言，一端连接的是物理网络，一端连接的是网络协议栈。对于tun/tap设备而言，一端连接的是应用程序（通过 字符设备文件），一端连接的是网络协议栈。
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
GIMP 教程：如何在 GIMP 中创建曲线文本
当你在 GIMP 中制作一个徽章、海报或其它任何作品时，你需要扭曲或弯曲一些文本。多功能的GIMP工具提供了一些创建弯曲文本的方法。取决于你将如何使用它和你想给予文本的弧度，有一些适合不同情况的方法。 在本篇教程中，我将向你展示我最喜欢的创建曲线文本的方法。 如何在 GIMP 中创建曲线文本 请确保你已经在你的系统上安装了 GIMP。 步骤 1: 创建一个你想要的匹配曲线的路径 创建一个新的图像或打开一个现有的图像。选择 “工具 -> 路径”，然后大致考虑曲线文本的位置，通过分别单击路径点的
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GIMP是一款免费的图像处理软件，具有高度的可定制性和扩展性。它提供了广泛的图像处理工具，包括照片修饰、图像合成、图像修复、图像创建等。GIMP还支持多种图像格式，并可以轻松地与各种图像编辑插件和扩展进行集成。
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