微软Azure平台的语音合成(TTS)技术确实神乎其技，这一点在之前的一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，已经做过详细介绍，然则Azure平台需要信用卡验证，有一定门槛，对国内用户不太友好，放眼神州，科大讯飞的讯飞开放平台也有语音合成服务接口，可以通过语音合成流式接口将文字信息转化为声音信息。创建语音应用首先注册讯飞开放平台，随后创建语音合成应用：https://console.xfyun.cn/app/myapp创建成功后，可以获取5个小时的免费语音合成时间，同时获取应用的appid、秘钥和APIKey：该语音合成能
微软Azure平台的语音合成(TTS)技术确实神乎其技，这一点在之前的一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，已经做过详细介绍，然则Azure平台需要信用卡验证，有一定门槛，对国内用户不太友好，放眼神州，科大讯飞的讯飞开放平台也有语音合成服务接口，可以通过语音合成流式接口将文字信息转化为声音信息。创建语音应用首先注册讯飞开放平台，随后创建语音合成应用：https://console.xfyun.cn/app/myapp创建成功后，可以获取5个小时的免费语音合成时间，同时获取应用的appid、秘钥和APIKey：该语音合成能
作者：zyl910一、缘由Html5画布（Canvas）的上下文（Context2D）提供globalCompositeOperation属性，可用于控制图形的绘制时的合成模式。查了一下文档，发现多达共有26种合成模式。且文字介绍很简略，部分模式看不太懂。于是我编写了一个功能丰富的演示页面，能够随时调整globalCompositeOperation等绘制参数，且有详细信息文本框能用于分析像素合成的计算算法的等。使用该页面，能够很好的学习这26种合成模式。本文重点介绍演示页面的功能，及开发过程中的问题处理。下一篇文章将介绍合成模式的计算算法。二、合成说明与功能设计2.1MDN文档说明下图是MD
作者：zyl910一、缘由Html5画布（Canvas）的上下文（Context2D）提供globalCompositeOperation属性，可用于控制图形的绘制时的合成模式。查了一下文档，发现多达共有26种合成模式。且文字介绍很简略，部分模式看不太懂。于是我编写了一个功能丰富的演示页面，能够随时调整globalCompositeOperation等绘制参数，且有详细信息文本框能用于分析像素合成的计算算法的等。使用该页面，能够很好的学习这26种合成模式。本文重点介绍演示页面的功能，及开发过程中的问题处理。下一篇文章将介绍合成模式的计算算法。二、合成说明与功能设计2.1MDN文档说明下图是MD
作者：zyl910一、缘由上一篇文章“用于分析26种画布合成模式（globalCompositeOperation）的演示页面”给出了便于测试的演示页面，现在探究一下合成模式的计算公式。在网上搜索了一下，发现W3C《CompositingandBlendingLevel1》对合成模式的公式说的最详细，于是仔细阅读了该文档。该文档的篇幅比较长，且是英文版的，看起来比较吃力。且有些细节写的比较简略，若忽略了那些细节，可能会导致构造的公式不正确、计算结果不符。于是整理了一下我的心得，编写了此文。二、《CompositingandBlendingLevel1》阅读心得对于合成模式来说，最重要的内容在该
作者：zyl910一、缘由上一篇文章“用于分析26种画布合成模式（globalCompositeOperation）的演示页面”给出了便于测试的演示页面，现在探究一下合成模式的计算公式。在网上搜索了一下，发现W3C《CompositingandBlendingLevel1》对合成模式的公式说的最详细，于是仔细阅读了该文档。该文档的篇幅比较长，且是英文版的，看起来比较吃力。且有些细节写的比较简略，若忽略了那些细节，可能会导致构造的公式不正确、计算结果不符。于是整理了一下我的心得，编写了此文。二、《CompositingandBlendingLevel1》阅读心得对于合成模式来说，最重要的内容在该
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如100个图像，每个有8个表征，产生大约100^8种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即从有限的已知成分中识别或生成潜在的无限数量的新组合的技能。最新的一项研究提供了一种新的生成范式——可以
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如100个图像，每个有8个表征，产生大约100^8种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即从有限的已知成分中识别或生成潜在的无限数量的新组合的技能。最新的一项研究提供了一种新的生成范式——可以
大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下。二、实现过程这里一共整理了5个方法，一起来看看吧！方法一：for循环使用for循环的确可行，但是感觉应该有其他更好的方法。详情见第一部分的截图。方法二：解包这里【吴超建】给了一个代码，如下图所示：通过不断的解包，也是可以的，还好这里只有3个元素，如果有上百个元素的话，这么写，容易崩溃。方法三：functools后来【DIY】提供了一个方法，如下图所示：代码如下：importfunctoolsa=[{'a':1},{'b':2},{'c':3}]b=functools.
大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下。二、实现过程这里一共整理了5个方法，一起来看看吧！方法一：for循环使用for循环的确可行，但是感觉应该有其他更好的方法。详情见第一部分的截图。方法二：解包这里【吴超建】给了一个代码，如下图所示：通过不断的解包，也是可以的，还好这里只有3个元素，如果有上百个元素的话，这么写，容易崩溃。方法三：functools后来【DIY】提供了一个方法，如下图所示：代码如下：importfunctoolsa=[{'a':1},{'b':2},{'c':3}]b=functools.
