Photoshop入门教程:简单制作旧纸片
步骤:
1。新建一个图层,用矩形工具画个长方形并填充淡黄色。
2。打开滤镜-杂色-添加杂色,参数按需要设置。
3。按住CTRL F 重复几次效果。
4。把它的图层样式设成颜色加深,并打开图层样式表设成选择内阴影,参数如图所示。
完成!

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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

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

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。

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

PDF、Web ページ、ポスター、Excel グラフの内容を自動的に分析できる大型モデルは、アルバイトにとってはあまり便利ではありません。上海 AILab、香港中文大学、その他の研究機関が提案した InternLM-XComposer2-4KHD (略称 IXC2-4KHD) モデルは、これを実現します。解像度制限が 1500x1500 以下である他のマルチモーダル大型モデルと比較して、この作業ではマルチモーダル大型モデルの最大入力画像が 4K (3840x1600) 解像度を超え、任意のアスペクト比と 336 ピクセルをサポートし、 4K 動的解像度の変更。発売から3日後、このモデルはHuggingFaceのビジュアル質疑応答モデルの人気ランキングで1位となった。扱いやすい

C++ パラメーターの型の安全性チェックでは、コンパイル時チェック、実行時チェック、静的アサーションを通じて関数が予期される型の値のみを受け入れるようにし、予期しない動作やプログラムのクラッシュを防ぎます。 コンパイル時の型チェック: コンパイラは型の互換性をチェックします。実行時の型チェック:dynamic_cast を使用して型の互換性をチェックし、一致しない場合は例外をスローします。静的アサーション: コンパイル時に型条件をアサートします。
