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  • 网络上有一种图片,看起来一张风景图片,单击打开后却换成了另一张图。这样的图片怎么做出来的呢?打开App后可以看到各种的工具,这里不说其它的工具,如果喜欢,可以自己去去体验一下,这里说说隐藏图,在作图...
    0aa8ff6a043f42298c3bc7775176a37f.png它是一道墙关注我,后台艾特我你需要的资源,看到会回复你的。451e5b75dfec97977ef690e187da24d6.png 网络上有一种图片,看起来是一张风景图片,单击打开后却换成了另一张图。 这样的图片是怎么做出来的呢?

    打开App后可以看到各种的工具,这里不说其它的工具,如果喜欢,可以自己去去体验一下,这里说说隐藏图,在作图工具里可以看到隐藏图

    cab5a902063c63847f7480f480d105f9.png

    进入隐藏图后,有图片隐藏与文字隐藏,点击红色圈起来的区域,可以查看效果。

    21a0026b868202e23c4b80dadca7f84d.png

    点击后面的开始制作可以制作隐藏图,这里以图片隐藏来说明。

    选择前景图添加需要的图片,用于展示,右上角下一步,再选择后景图添加需要的图片,用于隐藏的图片,完成后点击右上角的预览,点击图片可以查看效果,效果满意就点击保存

    c6bbbbe95ca1e5a3984b649bd9c3200f.png

    制作的隐藏图有什么用呢?可以用于微信、QQ等聊天。

    Ps:发送图片时一定要勾选原图

    好友收到后看到的是这样的图片,当点击打开后就会变为隐藏的后景图。

    c9a20a9c0c538ce7faff07b0ee40d017.png

    今天这里分享两款App,适用于Android、iOS.

    Android:

    应用商城也可直接搜索小精灵美化直接下载

    地址:

    https://pan.baidu.com/s/14Yjem6ke4la46gqGUaAHiw 

    密码:6666

    在浏览器里打开进行下载。

    iOS:

    第一款:小精灵美化

    可以在App Store进行搜索。

    上面制作的隐藏图为此App制作。

    bef8bb3b1be0a7a2a023abc6afeb64e1.png

    第二款:图中藏图

    可以在App Store进行搜索。

    这款App制作隐藏图也相当简单,就不详细说明了。

    72f81d4adbef1ff7d58936780f7d9628.png

    如有需要可以下载喜欢的App进行制作隐藏图。

    附送4张隐藏表白图

    79bb3549fe9a80611f34069047b0e62d.png9f52fd147a73ec73e94705c463289040.png301dd6866dd3741711d8325eae5f410b.png878a11d9350e98dd86b36ecc4c045a1d.png

    长按保存到相册

    b7a458e83ffabfb1cfdc54a737157bf0.gif

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    【我就知道你“在看”】感谢支持!
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  • 不知道大家平时在上网或者QQ聊天的时候有没有遇到过这样一张图,看上去明明这个画面,点开另外一个画面(如下图演示)效果演示那么这种图怎么做的呢?首先我们来分析一下这种效果的原理。目前我们所接触的大...

    不知道大家平时在上网或者QQ聊天的时候有没有遇到过这样一张图,看上去明明是这个画面,点开却是另外一个画面(如下图演示)

    be04f05845391383897a4ddb4409ff5c.png

    效果演示

    那么这种图是怎么做的呢?首先我们来分析一下这种效果的原理。

    目前我们所接触的大部分APP、网页、聊天工具的默认背景色都是纯白色,而点开图片后的背景色却是黑色,我们知道,在白色背景色下,图片中的透明区域和白色区域是看不见的,在黑色背景色下,图片中的透明区域和黑色区域是看不见的。由此可见,上图效果就是巧妙的运用了背景色的切换,使两个叠在一起的图片在不同背景色下显示不同的画面。

    下面我就给大家详细的讲解一下用PS制作这种图的操作步骤。

    首先:

    打开PS,新建一个宽高都为2像素、背景内容为透明的页面

    69d6a7b32e0baf8a75cff9bfef92360c.png

    按快捷键ctrl+0(数字)使画布缩放为适合屏幕大小,找到工具栏的铅笔工具(快捷键B)

    acdda2848bff8b5893a1926c89aada8c.png

    在画布空白区域点击鼠标右键,打开设置窗口,将铅笔大小设置为1像素,硬度为百分之100,工具属性栏里面不透明度为百分之100

    47252eed77e95918c4aafa7db1bbf863.png

    选择黑色前景色,在画布上画出如下形状的图案,编辑—自定义图案,将该图案设置为自定义图案

    e6943eaf8054b2a408da2a480dcdf33b.png

    用同样的方法,使用白色前景色,画出如下图案,同时将该图案设置为自定义图案

    12b4528633e526b4fdb4bddc68e580ad.png

    然后:

    我们预先准备了两张图(图片来源网络),图一为预览图,图二为点开后的效果

    2ff67bc6e44cf0f83c0e95b27cd3da92.png

    图1

    179fdff76e46142b40333ee9cb81c3c1.png

    图2

    用PS打开图2,将图层命名为图2(命名的目的是为了让初学者更容易看懂),并双击图层缩略图后面空白区域使其解锁,按快捷键ctrl+shift+U,对图片进行去色

    b5fc008e8eb4610fe6ea1ea935131081.png

    打开通道面板,按住ctrl键同时鼠标点击通道面板里面的RGB通道使画面内容载入选区

    e2e3a4c03b57c1aa8f7c53ef84492189.png
    f9277961a72f804ce6ad68b6a7808470.png

    返回图层面板,新建一个空白图层,命名为图2-1

    d558203b0dfdb9fca00c358a6b07f56b.png

    在图2-1空白图层上按快捷键shift+F5打开填充设置窗口,内容为图案,自定义图案里面找到刚刚设置的白色块的图案,确定,ctrl+D取消选区

    dc6d9d02352cbd136e5d785387df195c.png

    将图1拖入页面,在图层上鼠标右键,栅格化图层,同时点击图2和图2-1图层前面的小眼睛将这两个图层暂时隐藏

    3e682c3b6d176c71889d3c26179214e8.png

    按快捷键ctrl+shift+U去色,打开通道面板,按住ctrl键同时点击RGB通道使内容载入选区,按快捷键ctrl+shift+i反选

    bec459b495ce9710f6e2e3b14ef791cf.png
    8daed64eb6667bd8df0ac30e6714177f.png

    返回到图层面板,新建一个空白图层,命名为图1-1

    eed4fa4670ebc5a5f5cef41d3741150b.png

    在图1-1图层上按快捷键shift+F5打开填充设置窗口,内容为图案,自定义图案选择刚刚设置的黑色块图案,确定,ctrl+D取消选区

    19adceb1226b2a266a97778cd0cfb620.png
    5db034157ad8fa7f0482210b55685085.png

    在图层面板上点击图1前面的小眼睛将图层隐藏,点击图2-1前面的小方块打开小眼睛使图层显示

    8444b269287b9ed0d2df0dbf64a25ad4.png

    最后

    按快捷键ctrl+shift+alt+s打开存储为web所用格式设置窗口,文件格式为PNG-24(也可以使用GIF格式,这两种格式都会保留透明通道),点击存储,制作完成。

    07ede4877db077faeb609e26b31c4273.png
    925382c4ade842fbce5911c1a89f0e82.png

    制作完成

    可以将制作好的图片以原图方式用QQ发送给好友或者发布在网络平台测试效果,大家可以发挥自己的想象,制作出各种有意思的图,有不明白之处,欢迎各位在评论区留言或者私信给我,感谢大家!

    展开全文
  • 点击后会显示另一张图片,若不能正常显示,请另存到本地后,用QQ发送消息后打开,手机QQ效果最佳(具体原因后面会解释)。  下面我们先从原理说起,在PS中有三种算法如下: ① 线性减淡(添加): Img输出...

           开篇先附上实验成果。下图点击后会显示另一张图片,若不能正常显示,请另存到本地后,用QQ发送消息后打开,手机QQ效果最佳(具体原因后面会解释)。
    幻影坦克(1)
           下面我们先从原理说起,在PS中有三种算法如下:
    ① 线性减淡(添加):
    Img输出 = Img上+ Img下;
    ② 划分:
    Img输出 = Img下/ Img上;
    ③ 反相:
    Img输出 = 1 – Img ;

           上面这些公式是什么意思呢?首先,既然两种背景(黑色与白色)下有两种显示效果,那么必须准备两张图片,这两张图片在一个PSD里面有图层顺序上下之分,我们用Img上和 Img下区分。这里有个问题,我们现在讨论的是图像的色彩值,所谓色彩值,就是某像素的像素值除以255得到的一个大于0小于1的值。所以,我们这里就用Img代表这个色彩值,比如Img上,就代表“上层图像的色彩值”,Img输出——代表最终输出的图像的色彩值。那么毋庸置疑,黑色图像的色彩值为0,白色为1.
            完了再看一个问题:两张图层,调整上层图像的不透明度opacity,从100%直到0%,画布上输出的图像肯定也经历了“Img上——混合——Img下”这样的变换。用不透明度混合公式来表达,设Img上的不透明度为O,那么:
                                       Img输出 = Img上 * O + Img下 * (1 - O)
    O为0%时,Img输出 = Img下,这时候完全显示下层图像;O为100%时,Img输出 = Img上,这时候完全显示上层图像;而O介于0~100%之间,将显示上下层的混合图像。而在QQ聊天或者贴吧这样的环境下,没有像PS里面那种混合模式的处理,我们之所以能看到不同的图像,也无非就是在黑色白色两种背景下,图像的透明度起到的作用而已,明白了这一点,那么OK——
    现在,我们假设最终制作出的图像为ImgR,这ImgR在白色背景下显示图像ImgA,点击放大进入黑色背景,马上变成图像ImgB~ 再假设ImgR的不透明度为O,加上前面交代的那些基础知识,我们是不是就可以列方程了呢?来——
    ① 白色背景下
                                                      ImgA = ImgR * O + 1*(1 - O)
    ② 点击放大(黑色背景)
                                                     ImgB= ImgR * O + 0*(1 - O)
           不知道这两个公式大家是不是看懂了。简单解释下:对于①,白色背景下,由前面不透明度混合公式可得:ImgR乘以其不透明度O,与白色背景混合~~ 白色的透明度显然就是1-O,白色色彩值为1,那么我们会看到A图像,即:Img输出 = ImgA.同理可得公式②.
    解这两个方程式,由①-②,最终得到下面两个公式:

                                                                  ImgR = imgB / O

                                                                O = 1 – ImgA + ImgB
           现在,我们可以确定两个目标,一是计算图A的反向并将其与图B进行线性减淡,然后将得到的图O再与图B进行划分得到图R,然后给图R进行通道蒙版,最终结果就是我们想要的那张图片。
           还有个小细节要交代,因为在白色背景下显示ImgA,黑色背景下显示ImgB~这就意味着:构成A图像的所有像素点的明度值,必将大于构成B图像的所有像素点的明度值。只有这样,在黑白背景下,不透明度才能发挥作用。现在说一下刚刚的问题,由于电脑QQ查看图片时背景有一定透明度,所以显示效果不太好,而手机QQ最为合适。



    实现步骤与具体函数

           下面我们来分别介绍一下上述算法的python实现:

    Function0(增加对比度):
           1.选取两张目标图片img1 和img2,分别变至灰度模式,并调高两者的明暗对比度。
           这个步骤需要用到函数如下

    convert() 实现不同图片格式的转换。我们只需用到RGBA(RGB加一个透明通道Alpha)和L(灰度)模式,
    point() 逐像素点处理。我们使用它来增加或减少图片的明暗度
    def main(img1,img2):
        img1_g = img1.convert("L")
        img2_g = img2.convert("L")
        img1=light_degree(img1_g,0)
        img2=light_degree(img2_r,1)
        line=opposed_line(img2,img1)
        ......
        ......
    def light_degree(img,i):
        if i>0:
            img = img.point(lambda i: i * 1.1)         #提高图A的亮度 
        else:
            img = img.point(lambda i: i * 0.3)         #降低图B的亮度
        return img
    

    Function1(反相与线性减淡):
           2.出于减少时间复杂度的考虑,我们同时进行反相与线性减淡的运算。由于灰度模式下图片仅有一个通道,灰度值即该点的色彩值,因此计算255-a即能完成反相操作,而计算a+b即能完成线性减淡(即色差值相加)操作。该步得到的最终图片我们命名为“line”。
           用到的函数为

    load() 图片加载。后续将使用img[x,y]来逐像素点处理。需说明的是,前期我使用了getpixel和putpixel,运算速度非常慢,故换用load,极大地减少了处理时间。
    def opposed_line(img2, img1):    
        imgb=img2.load()
        imga=img1.load()
        for x in range(0, img2.width, 1):
            for y in range(0, img2.height, 1):
                b=imgb[x,y]           #逐点读取像素值
                a=imga[x,y]
                color=(255-b+a,)    #(255-)b表示该像素点反相,(255-b)+a即为线性减淡运算
                if color>(220,):          #此步是为了避免线性减淡过程中有灰度值超过255的情况
                    imgb[x, y] = (160 - b + a,)
                else:
                    imgb[x, y] = color
        return img2
    

    Function2(划分):
           3.划分操作即计算a/b,当然可能出现a/b等于0,或者结果为正整数但非常小的情况,这时我们考虑到是否可以对商的结果进行放大,增加差异的显著性。该步得到的最终图片我们命名为“divided”。

    def divide(img1, imgO):   #传入img1=图A,img0=Function1处理结果图片
        imga=img1.load()
        imgo=imgO.load()
        for x in range(0, img1.width, 1):
            for y in range(0, img1.height, 1):
                A=imga[x,y]  #逐点读取像素值
                O=imgo[x,y]
                if O==0:    #A/O结果分布在0,1上的像素点非常多,需要通过放大差异将它们分开
                    color=(int(A*0.3),)
                elif A/O>=1:
                    color = (int(A*6.2),)
                else:
                    color=(int(255*A/O),)
                imga[x,y] = color
        return img1
    

    Function3(透明蒙版):
           4.前面处理的图片都是处在L模式下,为了实现透明通道蒙版,我们需要将图片转为RGBA模式。

    L模式 RGBA模式
    divided DIV_RGBA

    并令divided_RGBA的透明通道等于line的灰度值。至此,最终得到的图片就实现了“幻影坦克”效果。

    def final(divided,line):
        LINE = line.load()
        divided_RGBA = divided.convert("RGBA")
        DIV_RGBA = divided_RGBA.load()
        for x in range(0,line.width,1):
            for y in range(0, line.height, 1):
                DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y])
    

    主要函数都已经介绍完毕。下面贴出我做的一个完整程序源码,然后本文就此结束。
    在这里插入图片描述

    main.py

    import functions as fun
    from PIL import Image
    
    class UI(object):
        def __init__(self):
            self.img1 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\11.jpg')   # 上层
            self.img2 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\22.jpg')   # 下层
        def to_fun(self):
            fun.timecost(self.img1, self.img2)
    
    if __name__ =='__main__':
        ui=UI()
        ui.to_fun()
    

    functions.py

    import time
    def timecost(img1,img2):
        start = time.time()
        main(img1,img2)
        end = time.time()
        print("time cost:"+str(end-start))
    
    def main(img1,img2):
        img1_g = img1.convert("L")
        img2_g = img2.convert("L")
        img2_r = img2_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height)))  #可调大小
        img1_g = img1_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height)))
        img1=light_degree(img1_g,0)
        img2=light_degree(img2_r,1)
        line=opposed_line(img2,img1)
        divided=divide(img1,line)
        final(divided,line)
    
    def save(img1_g,filename):
        img1_g.save("C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\"+filename+".png")
    
    def light_degree(img,i):
        if i>0:
            img = img.point(lambda i: i * 1.1)
        else:
            img = img.point(lambda i: i * 0.3)
        return img
    
    def opposed_line(img2, img1):
        imgb=img2.load()
        imga=img1.load()
        for x in range(0, img2.width, 1):
            for y in range(0, img2.height, 1):
                b=imgb[x,y]
                a=imga[x,y]
                color=(255-b+a,)
                if color>(220,):
                    imgb[x, y] = (160 - b + a,)
                else:
                    imgb[x, y] = color
        return img2
    
    def divide(img1, imgO):
        imga=img1.load()
        imgo=imgO.load()
        for x in range(0, img1.width, 1):
            for y in range(0, img1.height, 1):
                A=imga[x,y]
                O=imgo[x,y]
                if O==0:
                    color=(int(A*0.3),)
                elif A/O>=1:
                    color = (int(A*6.2),)
                else:
                    color=(int(255*A/O),)
                imga[x,y] = color
        return img1
    
    def final(divided,line):
        LINE = line.load()
        divided_RGBA = divided.convert("RGBA")
        DIV_RGBA = divided_RGBA.load()
        line = line.convert("RGBA")
        for x in range(0,line.width,1):
            for y in range(0, line.height, 1):
                DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y])
        divided_RGBA.show()
        save(divided_RGBA,"final")
    
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  • 以下示例说明如何使用 SearchForFeature 和 SearchWithinGeometry。... 假定 "usa" 和 "uscty_1k" 表均打开,此外还有一张地图。public static void MapInfo_Data_SearchInfo(Catalog catalog) { Fe

         以下示例说明如何使用 SearchForFeature 和 SearchWithinGeometry。 它查找 uscty_1k 表中位于佛罗里达州的所有城市。 假定 "usa" 和 "uscty_1k" 表均打开,此外还有一张地图。

    public static void MapInfo_Data_SearchInfo(Catalog catalog)

    {

           Feature fFlorida  = catalog.SearchForFeature("usa",MapInfo.Data.SearchInfoFactory.SearchWhere("State='FL'"));

     

        SearchInfo si = MapInfo.Data.SearchInfoFactory.SearchWithinGeometry(fFlorida.Geometry, ContainsType.Centroid);

     

    //ContainsType枚举类型:Centroid:Geometry包含另一个几何体的中心,Geometry:Geometry完全包含另一个几何体

         IResultSetFeatureCollection fc = MapInfo.Engine.Session.Current.Catalog.Search("uscty_1k", si);

         // Set the map view to show search results

        MapInfo.Engine.Session.Current.MapFactory[0].SetView(fc.Envelope);// Set the view of the first map.

         // 查找结果,显示选中状态

         MapInfo.Engine.Session.Current.Selections.DefaultSelection.Add(fc);

    }

    catalog有两个用于搜索的方法:

    • search方法:用于搜索一个或多个表,并且返回或修改IResultSetFeatureCollection或MultiResultSetFeatureCollection(表示搜索的结果。)
    • searchForFeature方法:用于搜索使用指定SearchInfo的单一表,并返回单一的Feature(Feature 通常表示带有几何体、样式和属性的表中的行。)

    SearchInfo类----定义搜索中使用的 Query 和需要搜索结果的后续处理。 所有 Catalog 搜索方法都需要。由SearchInfoFactory 创建 SearchInfo 对象。SearchInfoFactory有几种方法指定搜索条件:

    • SearchAll--返回所有行
    • SearchIntersectsFeature--在表几何体与搜索图元几何体相交的位置,创建返回行
    • SearchIntersectsGeometry--在表几何体与搜索几何体相交的位置返回行
    • SearchNearest 重载
    • SearchWhere--创建SearchInfo,返回由给出的where子句指定的行
    • SearchWithinFeature--在表几何体包含在图元几何体的位置创建返回行
    • SearchWithinGeometry--在表几何体包含在几何体内的位置,创建返回行的SeachInfo
    • SearchWithinRect--在表几何体与给出的矩形相交的位置,创建返回行的SearchInfo

    思考:该方法可借鉴到鸡种分布查询中,查询某个省的所有鸡种。需要考虑是,是否可以计算该返回结果的数目,就可以知道每个省的鸡种数目,从而为主题图的制作做准备。

     

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  • 在应用numpy.array()打开图片 代码如下: ... 而另一张图片,可能就会输出 [[[255 255 255] ...... (即alpha数值没有表示出来) 想请教一下这为什么呢,有没有什么办法可以把它们统一起来吗?
  • 送你一张Web性能优化地图 我们都知道对于Web应用来说性能很重要。然而性能优化相关的知识却非常的庞大并且杂乱。对于性能优化需要做些什么以及性能瓶颈什么,通常我们并不清楚。 不包括那些对性能优化有...
  • 题解:俺菜鸟这题不会写,看题解的 点击...解题 :targin缩后 得到一个DAG(有向无环,顺便记录下每个强连通包含的节点数),每个强连通可以用一个唯一编号去代替,这样可以知道有多少个强连通图是没有出...
  • 隐藏图不是什么新鲜的东西,具体表现在大部分社交软件中,预览图看到的是一张图,而点开后看到的又是另一张图。虽然很早就看到过这类图片,但是一直没有仔细研究过它的原理,今天思考了一下,发现挺有趣的,所以自己...
  •  隐藏图不是什么新鲜的东西,具体表现在大部分社交软件中,预览图看到的是一张图,而点开后看到的又是另一张图。虽然很早就看到过这类图片,但是一直没有仔细研究过它的原理,今天思考了一下,发现挺有趣的,所以...
  • 运用透视原理,采取黑白相间的线条进行遮光和透光,光栅背面的光线将光栅从狭逢间透射形成像,各个像点阵形成一幅完整的图像。 二、折射成像 光栅前面的光线通过光栅时形成折射,聚集到光栅上,通过反射在...
  •  对一个即将出门旅行的人来说,最需要的是一张内容详尽、生动、实用的旅行地图。  对即将进入神秘、美丽的C++世界的你,最需要的一本C++世界地图册。  本书将带领你畅游整个C++世界。还等什么,让我们出发吧! ...
  • ubuntu下隐写

    2017-03-30 22:36:29
    隐写在windows操作系统下实现比较简单,在cmd里用copy /b命令就可以了,而在ubuntu环境下就稍微麻烦一点,首先,准备一个文本文件,和两张照片(我要把文本文件和一张图片隐写在另一张图片里),然后,打开终端,...
  • 给你一张图,每个图都可以到达一个节点,当然你也可以选择炸者结点来进入这个图,问你炸节点的期望次数多少。 分析: 因为每个点是独立的,我们考虑每一个的单独的期望,到这个要炸的次数其实就是到这...
  • 在《Photoshop Elements》的“Photo Editor”(照片编辑器)里打开两张集体照:一张你想修正的“目标另一张是你准备从中拷贝人脸的“素材”。 按窗口顶部的“Guided”(编辑向导)》“Photomerge’》...
  • misc 九连环

    2020-08-09 16:50:14
    下载来是一张图片,直接formost提取这个zip个伪加密。两种方法,一种打开winhex分析。一种直接binwalk提取。 winhex: 第一个框的加密位不改,这解压之后的压缩包的加密位,第二个框本来01,改成00后就能解压...
  • poj 1966 Cable TV Network

    2018-03-31 22:19:00
    给定一张无向,问至少去掉多少个, 可以使不连通。点数N ≤ 50 思路:先固定一个s,然后枚举一个t,然后求最少要割掉几个使两不连通  自然联系到最小割,但最小割割边,割点呢?只要把每个...
  • 在《Photoshop Elements》的“Photo Editor”(照片编辑器)里打开两张集体照:一张你想修正的“目标另一张是你准备从中拷贝人脸的“素材”。 按窗口顶部的“Guided”(编辑向导)》“Photome
  • 调色

    2017-09-23 22:25:25
    色阶下的图是直方,输入就是修改前,输出就是修改后 一张照片通过打开色阶来检查,通过直方检查是否有黑、灰、白色彩信息 tip:如果调好后想要复位,可以按住alt点击取消,此时取消会变成复位键 一种调节...
  • Victor and World 状压dp

    2019-05-21 16:45:00
    就是旅行商问题 给出一张无向 要求从1...显然想要算路径要求明确两个 转移的目标点是明确的 但一个需要一维dp来记录 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; //input by bxd #defi...
  • 常用的快捷键 空格(space)键 这一个神奇的按键。在Mac系统里,几乎所有文件都...而不用每次都双击打开,再关闭,再双击打开另一张,再关闭…… 2. 复制粘贴 ⌘ + C 复制(拷贝) ⌘ + X 剪切 ⌘ + V 粘贴...
  • HDU - 3896 Greatest TC

    2017-10-31 11:52:42
    题目给定一张无向连通,q个询问,问删除指定某条边或者某个后,给定两是否连通。 首先,对于删除边的情况进行讨论,如果删去的边不为割边,那么删去这条边仍然连通;如果该边割边,那么只有在给定两...
  • 能够捕捉照片的颜色平衡、对比度、曝光等参数,让你轻松把一张照片的质感应用到另一张照片上。适合每个人的专业编辑图像工具,有需求的朋友赶快试试吧。 Pixelmator Pro使用方法 1. 打开你需要修饰的照片,按...
  • 在这里我用一张图来说明它和nextTick的详细处理过程吧。 假设此时Vue实例的模板为:<code><div id="a">{<!-- -->{a}}</div></code></p> <p><img alt="" src=...
  • 题目大意:有一张有向,300个,然后有10^5次操作,操作有两种,一种激活某一个一种询问两个之间的最短路径,这条路径必须由被激活的构成。 显然任意两之间的距离理想的floyd。 这题让我对...
  • 上面我们已经简要的讲述了一些XML的基本原理,我们来看看它们之间的关联以及它们如何工作的,先看这里一张图: 1.XML描述数据类型。例如:"King lear"一个标题元素; 2.CSS储存并控制元素的显示样式。例如...
  • Dark 是一张无向中有N个节点和两类边,一类边被称为主要边,而一类被称为附加边。Dark 有N–1条主要边,并且 Dark 的任意两个节点之间都存在一条只由主要边构成的路径。另外,Dark 还有M条附加边。 你的...
  • 5.想要画直线,可以现在画布上一个,按住shift键点击一个地方就可以画出一条直线 6.调出画笔预设快捷键:F5 7.打开一张照片,编辑-定义画笔预设,可以自定出画笔纹理。 编辑-定义图案,就可以在编辑-填充-图案...
  • ⑤拷贝铜公名称:把一个铜公的名称赋于一个铜公。如一层中有多个共用的铜公时就要用到这个功能。 ⑧列示铜公与对应的层:以信息窗口的形式列出铜公所在的层。 ⑩铜公刻字:把铜公名称刻到铜公基准台的侧边。 ...

空空如也

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一张图点开是另一张图