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！
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1359
52
Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya
Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn
Pada musim panas, anda mesti cuba menembak pelangi
Jul 21, 2024 pm 05:16 PM
Selepas hujan pada musim panas, anda sering dapat melihat pemandangan cuaca istimewa yang indah dan ajaib - pelangi. Ini juga merupakan pemandangan jarang yang boleh ditemui dalam fotografi, dan ia sangat fotogenik. Terdapat beberapa syarat untuk pelangi muncul: pertama, terdapat titisan air yang mencukupi di udara, dan kedua, matahari bersinar pada sudut yang lebih rendah. Oleh itu, adalah paling mudah untuk melihat pelangi pada sebelah petang selepas hujan reda. Walau bagaimanapun, pembentukan pelangi sangat dipengaruhi oleh cuaca, cahaya dan keadaan lain, jadi ia biasanya hanya bertahan untuk jangka masa yang singkat, dan masa tontonan dan penangkapan terbaik adalah lebih pendek. Jadi apabila anda menemui pelangi, bagaimanakah anda boleh merakamnya dengan betul dan mengambil gambar dengan kualiti? 1. Cari pelangi Selain keadaan yang dinyatakan di atas, pelangi biasanya muncul mengikut arah cahaya matahari, iaitu jika matahari bersinar dari barat ke timur, pelangi lebih cenderung muncul di timur.
Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul
AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
Memahami imej 4K HD dengan mudah! Model berbilang modal besar ini secara automatik menganalisis kandungan poster web, menjadikannya sangat mudah untuk pekerja.
Apr 23, 2024 am 08:04 AM
Model besar yang boleh menganalisis kandungan PDF, halaman web, poster dan carta Excel secara automatik tidak terlalu mudah untuk pekerja. Model InternLM-XComposer2-4KHD (disingkat IXC2-4KHD) yang dicadangkan oleh Shanghai AILab, Universiti China Hong Kong dan institusi penyelidikan lain menjadikan perkara ini menjadi kenyataan. Berbanding dengan model besar berbilang modal lain yang mempunyai had resolusi tidak lebih daripada 1500x1500, kerja ini meningkatkan imej input maksimum model besar berbilang mod kepada lebih resolusi 4K (3840x1600) dan menyokong sebarang nisbah aspek dan 336 piksel kepada 4K Perubahan resolusi dinamik. Tiga hari selepas dikeluarkan, model itu mengungguli senarai populariti model menjawab soalan visual HuggingFace. Mudah dikendalikan
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter fungsi C++
Apr 19, 2024 pm 12:00 PM
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.
