目录前言创意构想1-1ChatGPT构思框架1-2拆解主体元素&总结设计关键词主体视觉输出2-1MJ生图 多方案探索2-2确定主体/多图拼合/手动优化2-3其他主体同上前言2023年，被称为ai设计元年，aigc在c端的蓬勃发展和大规模应用，让更多人体验到了ai的巨大潜力，其强大的创作力为设计师们提供更多精彩创意的同时也为行业带来了重大的机遇和变革。其中midjourney通过其简单易上手的操作，和丰富极具视觉冲击力的画面给行业内带来了巨大的震撼，在生成插图的效率，光影，氛围上具有很大的优势和可能性！但是与此同时，midjourney（后称MJ）在应用中也有着难以绕开的弱势和缺陷，也就是生成图
文章目录1.项目准备1.1项目目录2.头部区域2.1头部区域布局2.2logo制作2.2导航制作技巧(nav)2.3搜索区域(search)2.3用户区域(user区域)3.banner区域3.1总体布局3.2左侧侧导航(left)3.3右侧课程表(left)4.精品推荐区域(recommend)5.精品课程(course)6.前端开发工程师区域7.版权区域1.项目准备1.1项目目录网站根目录是指存放网站的第一层文件夹，内部包含当前网站的所有素材，包含HTML、CSS、图片、JavaScript等等。项目文件夹(如study)images文件夹:存放固定使用的图片素材，例如:logo、样式修饰
🎉🎉欢迎光临🎉🎉🏅我是苏泽，一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀🌟特别推荐给大家我的最新专栏《Spring狂野之旅：底层原理高级进阶》🚀本专栏纯属为爱发电永久免费！！！这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net/大家好这里还是苏泽，关于我的Spring狂野之旅已经出了5期，基本都是从Spring的底层源码去读它，不仅能学会使用方法又能理解其工作机制以及原理，我认为这是非常美妙的一件事，这几期反响都还行，于是这一章专门出一期运用前面所讲过的知识 自己从0开始搭建一个后台程序 能够对接市面上绝大多数的ai对话api（不同公司的具
目录1、实战问题2、fingerprintprocessor实现去重2.1.1fingerprintprocessor定义2.1.2fingerprintprocessor产生背景2.1.3fingerprintprocessor用途2.1.4fingerprintprocessor使用详解3、关于fingerprint，还有分词器3.1fingerprint分词器使用场景示例3.2 使用Fingerprint分析器详解3.3Fingerprint分析器工作原理4、fingerprint那么多，如何选型？1、实战问题老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全
Springboot新生宿舍选取小程序摘 要随着我国经济迅速发展，人们对手机的需求越来越大，各种手机软件也都在被广泛应用，但是对于手机进行数据信息管理，对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱，新生宿舍选取小程序管理系统被用户普遍使用，为方便用户能够可以随时进行新生宿舍选取小程序管理系统的数据信息管理，特开发了基于springboot旅游服务系统小程序主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。新
我是Elasticsearch的新手，我正在使用Amazon的Elasticsearch5.3。这是我的JSON数据[{"Sl.No.":5,"CodeNo.":"0101.21.00","NameofCommodity":"LiveHorses"},{"Sl.No.":6,"CodeNo.":"0101.29.00","NameofCommodity":"somename"}]这是我在nodejs中进行数据加载的设置。varclient=newelasticsearch.Client({host:'https://search-testdomain-mydomain.amazonaws.co
文章目录一,原始需求二,需求梳理1.接口信息2.httpbin信息3.流程梳理三,网关实现1.准备工作2.源码传送3.代码运行4.PostMan测试四,nginx实现（待调试）一,原始需求萌新小明,入职某网络科技公司,职位互联网开发工程狮.最近接到一个需求,与某第三方系统对接.对方提供了接口文档.小明已经按照接口文档开发好了代码.现在小明想通过httpbin来测试发送的请求是否正确,他该怎么做?二,需求梳理1.接口信息接口地址请求方式参数https://test.00fly.online/get/method1getparam1、param2https://test.00fly.online/
1.背景介绍1.背景介绍Elasticsearch是一个基于分布式搜索和分析引擎，它可以提供实时的、可扩展的、高性能的搜索功能。它的核心功能包括索引、搜索和映射等。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch中的索引和映射概念，并揭示它们在实际应用中的重要性。2.核心概念与联系2.1索引索引(Index)是Elasticsearch中的一个基本概念，它可以理解为一个数据库中的表。在Elasticsearch中，每个索引都有一个唯一的名称，用于标识该索引。索引中的数据是以文档(Document)的形式存储的，每个文档都有一个唯一的ID。2.2映射映射(Mapping)是Elasticsea
kNN- K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习（lazylearning）”名称，并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法，kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法，kNN根据最接近查询点的值的平均值进行预测。kNN是一种监督学习算法，其中“k”代表分类或回归问题中考虑的最近邻的数量，“NN”代表为k选择的数量的最近邻。kNN算法简史kNN最初由EvelynFix
文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用：处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能：使用apply函数批量处理数据实战案例：处理时间序列数据处理多列数据：结合apply函数总结引言在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰富的函数来满足这个需求，其中pd.to_numeric是一种强大而灵活的数据类型转换函数。本篇博客将深入解析pd.to_numeric函数的各种参数，并通过实战案例演示其用法。pd.to_numeric函数简介pd.to_numeric函数主要用于将
