文章目录👉一、前言👉二、圆角化原理1、以Word圆角矩形为例，找出圆角化规律2、根据圆角化规律，得出UI圆角绘制流程👉三、完整圆角化绘制代码👉四、圆角化效果演示👉一、前言项目中有遇到实现UI圆角化的功能，在网上看了一下，普遍是用Shader来实现的。但感觉用网上的Shader实现的圆角化跟传统软件（PS、Word、Maya、AE）上的圆角化效果不太一样。最终还是决定用Unity提供的方法去实现圆角化功能。其实只要了解了圆角化的构图原理，很轻松就可以利用MaskableGraphic去绘制UI圆角了。👉二、圆角化原理1、以Word圆角矩形为例，找出圆角化规律首先我们应该有一个圆角系数Radius

Mac安装StableDiffusion教程本机配置Mac安装StableDiffusion教程配带官方说明重要注意事项安装所需文件已上传网盘自动安装新安装：自动安装现有安装：下载稳定扩散模型故障排除WebUI无法启动：性能不佳：本机配置电脑：MacBookPro14芯片：M1Pro内存：32GBMac安装StableDiffusion教程配带官方说明如果您是Mac用户，想要安装并使用StableDiffusion进行图像生成，以下是详细的安装步骤：重要注意事项目前，WebUI中的大多数功能都可以在macOS上正常工作，最明显的例外是CLIP询问器和培训。虽然训练似乎确实有效，但它非常慢，并消

elasticsearch安装有些软件对于安装路径有一定的要求，例如：路径中不能有空格，不能有中文，不能有特殊符号，等等。为了避免不必要的麻烦，也懒得一一辨别踩坑，我们人为作出「统一的约定」：解压版的软件，一律安装在：D:\ProgramFiles。这是一个没中文、没空格的路径！Elasticsearch只有解压版本，没有安装版Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。Elasticsearch具备以下特点：分布式，无需

文章目录cartopy安装保姆教程--三天的试错，终于成功了cartopy安装过程电脑切换python的版本也就是cmd里面调用python切换jupyter的python内核pycharm切换内核重要的是第一部分，后面无关紧要cartopy安装保姆教程–三天的试错，终于成功了cartopy安装过程刚开始我用pipinstallcartopy按照cartopy，但是它安装不上去，说什么可能不是pip的问题。然后就去百度了，看文章说是因为官方的一些东西不匹配，需要自己下载一些包，进行本地安装，然后我就看了好多文章，网上的帖子都是python3.8或者3.9版本的，但是我安装的是python3.7

1.使用ASCII码判断您可以使用ASCII码来进行判断字符串中的内容是否为纯数字。步骤如下：先判断字符串是否为空的情况，保证代码运行的稳定性；将字符串按照ASCII编码规则获取字符数组，字符是Byte型，字符的Byte值为ASCII表对应；遍历字符数组，判断字符数组中的每个字符是否全为数字。其中，ASCII表中0~9对应的ASCII值为48~57。下面是代码的样子：publicboolisPureNum(stringstr){if(str.Length==0||str==null)//验证这个字符串是否为空{returnfalse;}byte[]strBytes=Encoding.ASCII

目录前言一、项目内容实验简介二、IIC模块1、IIC协议简介2、物理层3、协议层4、硬件IIC代码配置5、软件模拟IIC配置1、起始信号与停止信号2、从机应答信号3、数据的有效性4、数据传输三、OLED模块1、软件配置2、OLED原理1、OLED初始化函数2、写入起始坐标3、清屏函数4、显示字符串5、显示文字6、显示图片（bmp）4、总结前言本篇文章对IIC通信协议的原理做了总结，并在硬件IIC配置和软件模拟IIC上做了代码输出，由此来进行一个OLED屏幕的操作总结。一、项目内容本项实验的硬件组成有STM32F103C8T6芯片的开发板、OLED模块（0.96寸4针IIC接口OLED显示屏），

我想读取一个二进制文件，其中字节偏移量为31处有几个32位浮点值。不幸的是，newFloat32Array(buffer,31,6);不起作用。偏移量32而不是31有效，但我需要31。根据thispage，偏移量必须是元素大小的倍数，在本例中为4。我对这种行为背后的原因很感兴趣。为什么View的起始位置很重要？bestworkaroundIfoundthusfar还没有把它变成gecko，所以我不能使用它。我真的必须将字节值剪切并复制到新数组中才能获得我的浮点值吗？ 最佳答案 I'minterestedinthereasonbehi

我知道我的做法是错误的。你应该先学习Javascript，然后当你厌倦了大括号和变量声明时，再开始学习Coffeescript。然而，我是一位经验丰富的Ruby和Python程序员，但Javascript的流畅度为零，希望进入Web脚本(主要通过Rails)。我确信Coffeescript是适合我的方法，但我很难找到一个不假定我非常熟悉Javascript的教程。我看到的大多数教程都详细解释了Coffeescript的特性，只是为了掩饰诸如如何实际编写Web应用程序之类的次要主题。那么，您知道有哪些Coffeescript教程是为一开始不懂JS的人准备的吗？

fast-reid入门教程ReID，全拼为Re-identification，目的是利用各种智能算法在图像数据库中找到与要搜索的目标相似的对象。ReID是图像检索的一个子任务，本质上是图像检索而不是图像分类。fast-reid是一个强悍的目标重识别Reid开源库，由京东开源管理。本文主要是介绍fast-reid的使用，随着技术的发展，对于cv从业人员有必要了解不同智能算法技术的应用。而且ReID是相对下游的任务，了解ReID的相关技术应用能学到很多东西。文章目录fast-reid入门教程1fast-reid介绍1.1fast-reid安装与项目结构1.2数据集和预训练模型1.2.1数据集介绍1

Facebo推出的LLaMA模型简介：LLaMA（LagerLanguageModelFromMeta），这是一个从7B到65B参数的基础语言模型的集合。它在数万亿的文本tokens上训练的模型，并表明在不求助于专有和不可访问的数据集，而仅使用公开的数据集来训练最先进的模型是可能的。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试上优于GPT-3（175B），而且LLaMA-65B与最好的型号钦奇利亚-70B和PaLM-540B具有竞争力。LLaMA模型的目标是用一个较小的模型在更大数据集上进行更长时间的训练，以此来达到相同或更高精度的模型。因为小模型的推理成本更低，所以其部署时所需要的资源条件也更