강의 중급 11265
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17590
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11303
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.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 763
2023-09-05 14:46:42 0 1 697
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 591
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 547
2023-09-05 15:34:44 0 1 976
코스소개：연구 분야: 공간학, 다중 슬라이스 통합 정렬, 다중 스케일, 동적 그래프 컨볼루셔널 신경망 동홍유 | 저자 논문 제목: SANTO: acoarse-to-finealignmentandstitchingmethodforspatialomics 논문 출처: Nature Communications 논문 링크: https://www.nature. com /articles/s41467-024-50308-x 공간 오믹스 기술의 활발한 발전으로 평면 2D 슬라이스를 정렬하고 접합하여 3D 공간 모델을 형성하여 전역 특징을 발견하는 것이 공간 오믹스 분석 단계에서 필수가 되었습니다.
2024-07-29 논평 0 938
코스소개：2월 22일 뉴스에 따르면, 오늘 오후 열린 화웨이 포켓 2 패션 세레모니에서 화웨이는 화웨이 포켓 2 표준 버전 외에도 세계 최고의 디자이너 아이리스 반 헤르펜(Iris van Herpen)과 협력하여 화웨이 포켓 2 아트 맞춤형 버전을 만들었다. 외관 측면에서 Huawei Pocket2 Art Custom Edition은 파란색 꿈나라 색상 구성을 채택하고 3D 동적 공간 기술을 사용하며 마이크로 렌즈 광학 이미징을 통해 평면 질감의 3차원 재구성을 달성합니다. Huawei Pocket 2 Art Custom Edition의 본체는 87가지 생산 공정을 사용하여 정밀한 연마와 0.1미크론 잉크 입자의 정밀한 제어를 통해 흐르는 예술적인 선과 빛과 그림자를 구현합니다. 뿐만 아니라 화웨이는 화웨이 포켓에 처음으로 스크린에 사용되는 2세대 쿤룬 글래스를 사용했다.
2024-02-22 논평 0 845
코스소개：최신 iOS17 업그레이드를 통해 Apple Music은 애니메이션 커버 아트 기능을 추가하여 커버 이미지에 움직이는 요소를 추가했습니다. 이 기능은 Apple Music 경험을 더욱 직관적으로 만듭니다. 하지만 AppleMusic 앨범 애니메이션 커버 아트가 iPhone에서 작동하지 않으면 어떻게 될까요? 지금까지 저는 이 결함을 해결하기 위한 간단하면서도 효과적인 해결 방법에 대해 자세히 설명했습니다. 1. iOS 업데이트 AppleMusic의 애니메이션 커버 아트 기능은 iOS17 이상에서만 사용할 수 있으므로 기기가 최신 iOS 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요. 설정 → 일반 → 소프트웨어 업데이트 → 사용 가능한 업데이트 확인에서 지금 업데이트를 눌러 기기를 업데이트할 수 있습니다. 또한,
2024-02-05 논평 0 1802
코스소개：AR, VR, 3D 프린팅, 장면 구축, 영화 제작 등 여러 분야에서 옷을 입은 인체의 고품질 3D 모델은 매우 중요합니다. 전통적인 방법을 사용하여 모델을 만들려면 많은 시간이 필요하고 전문 장비와 기술자가 필요합니다. 대신 우리는 일상생활에서 주로 휴대폰 카메라나 웹에서 찾은 인물 사진을 사용합니다. 따라서 단일 이미지에서 3D 인체 모델을 정확하게 재구성할 수 있는 방법은 비용을 크게 절감하고 독립적인 생성 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 이전 방법(왼쪽)과 이 방법(오른쪽)의 기술 경로 비교 3D 인체 재구성에 사용된 기존 딥러닝 모델은 이미지에서 2D 특징을 추출하고, 2D 특징을 3D 공간으로 전송하고, 3D 특징을 만드는 세 단계가 필요한 경우가 많습니다. 인체 재건을 위해. 그러나 이러한 방법은 2D 특수에서는 제한됩니다.
2024-01-18 논평 0 739
