강의 중급 11357
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17659
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11373
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
Wordpress - 이미지 제목이 존재합니다 - Gutenberg가 자동으로 제목을 가져오지 않습니다.
2024-01-16 21:17:02 0 1 491
2024-03-26 18:00:31 0 1 459
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 851
2023-09-05 14:46:42 0 1 738
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 631
코스소개：1. 헤엄치는 물고기와 같은 동적 컴퓨터 화면 보호기 이미지를 만드는 방법은 무엇입니까? 이 .scr 파일을 C:WindowsSystem32에 복사한 다음(시스템이 설치된 디스크의 해당 위치에 넣습니다. 대부분의 사람들의 시스템은 C 드라이브에 있으므로 C 드라이브 경로를 지정했습니다.) 그런 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭합니다. win7 --- 개인화---화면 보호기, 이 물고기 화면 보호기를 선택하고 xp를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요---화면 보호기, 이 물고기 화면 보호기를 선택하세요. LCD 화면이 있는 경우 화면을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 절약기. LCD 화면을 보호하는 가장 좋은 방법은 사용하지 않을 때 LCD 화면을 끄는 것입니다. 화면보호는 사실 화면 수명을 단축시키는 프로그램이라 하는게 더 적절할 것 같습니다. 사용하고 싶으면 괜찮습니다. 결국 LCD 화면이 폐기되기까지는 오랜 시간이 걸릴 것입니다.
2024-08-19 논평 0 644
코스소개：Golang 이미지 처리: HD 및 디모자이크 이미지에 대한 학습 소개: 현대 사회에서 이미지 처리는 매우 중요한 작업입니다. 전자 기기의 이미지 표시를 위한 것이든, 영화, 광고 등의 미디어 제작을 위한 것이든, 이미지를 어느 정도 처리하고 최적화해야 합니다. 이 기사에서는 Golang을 사용하여 HD 및 데모자이크 이미지를 만드는 방법을 알아봅니다. 1. 이미지의 고화질: 이미지 처리에서는 고화질이 일반적인 작업입니다. 그 목적은 이미지의 미세한 디테일을 최대한 복원하는 것입니다.
2023-08-18 논평 0 1662
코스소개：1080p는 고화질입니다. HD는 고화질을 의미하며 수직 해상도가 720 이상인 이미지 또는 비디오를 의미합니다. 크기는 일반적으로 1280×720 및 1920×1080이며, 1080p는 일반적으로 매우 선명한 해상도를 의미합니다. 1920×1080; Ultra HD 해상도(선명도)가 HD 해상도보다 훨씬 높습니다.
2023-03-30 논평 0 21495
코스소개：슈가 겐신스의 세로 그림은 세상 모든 것에 대한 강한 호기심을 갖고 있는 이 연금술사의 절묘한 그림을 선사합니다. 스즈의 아바타, 배경화면, 원본 그림, 세로 그림 등 고화질 원본 그림이 포함되어 있습니다. Genshin Sugar Players, 와서 수집하세요! Genshin Sugar 아바타 Genshin Sugar 서 그림 Genshin Sugar 캐릭터 gif 그림 Genshin Sugar HD 배경 Genshin Sugar 더빙 중국어 CV: Xiao Gan 일본어 CV: Akane Fujita
2024-07-23 논평 0 592
코스소개：OpenAI가 만든 이미지 생성 시스템 DALL·E 2에 "해변에서 코카콜라를 마시고 있는 금붕어"의 그림을 그리면 초현실적인 이미지가 뿜어져 나옵니다. 프로그램은 훈련 중에 해변, 금붕어, 코카콜라의 이미지를 접했지만 세 가지 이미지를 모두 동시에 볼 가능성은 거의 없었습니다. 그러나 DALL·E 2는 이러한 개념을 달리가 자랑스러워할 만한 것으로 결합할 수 있습니다. DALL·E 2는 교육 데이터를 사용하여 품질과 다양성 측면에서 데이터에 필적하는 새로운 것을 생성하는 시스템인 생성 모델입니다. 이는 머신러닝에서 가장 어려운 문제 중 하나이며, 이 지점에 도달하는 것은 힘든 여정이었습니다. 최초의 중요한 이미지 생성 모델은 신경망이라는 일종의 인공 지능을 사용했습니다.
2023-04-12 논평 0 977
