Photoshop入门教程:制作条形码
看到好多作者,在平面图片制作看加上了个性的印章,都很漂亮,学了一个简单的制作长形码印章介绍给大家,很简单适合初学者
这是做好的条形码
新建一个图层背景为透明
选择直径为1硬度为100%的画笔,按住shift键画出一条直线
执行滤镜---填加---杂色
运用自动变换(垂直)拉伸
在条形码下写上文字

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拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

1. まずWeChatを開きます。 2. 右上隅の[+]をクリックします。 3. QR コードをクリックして支払いを受け取ります。 4. 右上隅にある 3 つの小さな点をクリックします。 5. クリックして支払い到着の音声リマインダーを閉じます。

夏の雨の後には、美しく魔法のような特別な天気の風景、虹がよく見られます。これも写真撮影ではなかなか出会えない光景で、とてもフォトジェニックです。虹が現れるにはいくつかの条件があります。まず、空気中に十分な水滴があること、そして、低い角度から太陽が当たることです。そのため、雨が上がった午後が最も虹が見えやすいのです。ただし、虹の発生は天候や光などの条件に大きく左右されるため、一般に虹の持続時間は短く、見頃や撮影に最適な時間はさらに短くなります。では、虹に遭遇したとき、どうすれば虹を適切に記録し、高品質の写真を撮ることができるでしょうか? 1. 虹を探す 上記の条件に加えて、虹は通常、太陽光の方向に現れます。つまり、太陽が西から東に輝いている場合、虹は東に現れやすくなります。

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

1. PPT を起動し、新しい空の文書を作成し、すべてのテキスト ボックスを選択して削除します。 2. [図形の挿入] コマンドを実行し、ドキュメント内で四角形をドラッグし、図形を黒で塗りつぶします。 3. 長方形をドラッグして長くし、[図形の挿入] コマンドを実行して小さな正方形をドラッグし、塗りつぶしの色を白に設定します。 4. 小さな正方形をフィルムの両側に上下が均等になるように 1 つずつコピーして貼り付け、ctrl+a ですべて選択した後、右クリックして [グループ] を選択します。 5. [挿入-図] コマンドを実行し、ポップアップ ダイアログ ボックスで挿入する図を見つけ、クリックして開き、図のサイズと位置を調整します。 6. 手順 5 を繰り返して、残りの画像を挿入して設定し、フィルム画像を形成します。 7. フィルムを選択し、アニメーション追加コマンドを実行します。

検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション
