今天我们来学习一个有意思的多行文本输入打字效果，像是这样： 这个效果其实本身并非特别困难，实现的方式也很多，在本文中，我们更多的会聚焦于整个多行打字效果最后的动态光标的实现。 也就是如何在文本不断变长，在不确定行数的情况下，让文字的最末行右侧处，一直有一个不断闪烁的光标效果： 单行文本打字效果 在此
我们即将见证一个新的时代！这是最好的时代，也是最坏的时代！ 需求背景 背景： 平时会编写博客，并且会把这个博客上传到github上，然后自己买一个域名挂到github上。 我平时编写的博客会有一些图片来辅助说明的，写完之后如果我把图片和文字全部都上传到博客网站，后期图片很多时就会导致网站加载特别慢
建议开启目录食用 阅读本文之前建议您先看这里，如果您已经看完了，那么就可以放心大胆的学习本文了。 我认为其实本文的难度还是比较大的，今天我们题是来自山东省省选，所以建议大家谨慎阅读，如果您是专业程序员当我没说。 OK，那么事不宜迟，咱们来看第一题 [SDOI2010] 猪国杀 题目描述 游戏背景 《
这是一个公式： \[F_n=\dfrac{\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^n-\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^n}{\sqrt{5}} \]根据大家的数学经验可以知道这是一个计算斐波那契数列的公式，那么假设我们不知道这是一个斐波
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
本文由 ChatMoney团队出品 有些情况我们需要在各种刁钻的情况下都要保持图片比例不变，比如用户缩放窗口等改变布局的情况。实现原理就是通过容器的宽度和内边距在保持你想要的比例。 以下是基础功能的组件示例：
大家好，我是Charzie。在编程领域，高精度计算是一个常见的问题。当标准的整型或浮点型无法满足我们的计算需求时，高精度计算就显得尤为重要。在C++中，虽然标准库没有直接提供高精度数据类型，但我们可以通过一些技巧和工具类来实现高精度计算。 为什么需要高精度？ 在编程中，我们经常会遇到一些大数计算的问
大家好，我是Charzie。在C++编程中，i++和++i是两个常见的自增运算符，用于将变量的值增加1（有时与i+=1效果一样）。然而，虽然它们的功能看似相似，但在实际使用中却存在显著的区别。本博客将深入探讨这两个运算符在语法、语义、使用场景以及性能等方面的差异。 语法与语义 i++和++i在语法上
1、官网 ChatGLM3 2、下载ChatGLM3源码 直接在https://github.com/THUDM/ChatGLM3，下载源码 3、下载模型 如果显卡8G一下建议下载ChatGLM3-6B，ModelScope是国内的，下载比较快 用下面两种方式都可以下载 使用git在MadelSco
前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目，并且释出了相关的音色模型权重，效果确实非常惊艳，让人一听难忘，即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前，也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使...
1.概述 OpenAI 持续突破人工智能的边界，推出了其最新模型 ChatGPT-4o，作为 ChatGPT-4 的继承者，该模型有望带来显著的提升和创新功能。本文将深入解析 ChatGPT-4 与 ChatGPT-4o 之间的区别，并探讨它们的功能、性能以及潜在的应用领域。我们将全面比较这两个模型
开源项目分享：ChatGPT 控制台聊天应用 分享一个我最近完成的一个小应用，一个ChatGPT 的控制台聊天应用，大家都在搞AI，我也来玩一玩，顺便分享到社区，有兴趣的小伙伴可以去我的github主页下载体验。 项目简介 ChatGPT 控制台聊天应用 基于.NET8实现，一键拥有你的私人 Cha
cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
1.概述 本文将探讨利用OpenAI的gpt-3.5-turbo从原始文本构建知识图谱，通过LLM和RAG技术实现文本生成、问答和特定领域知识的高效提取，以获得有价值的洞察。在开始前，我们需要明确一些关键概念。 2.内容 2.1 什么是知识图谱？ 知识图谱是一种语义网络，它表示和连接现实世界中的实体
texlive 的安装件参考资料 [1]。 往 VSCode 里面装 LaTeX Workshop 插件，也可以直接搜 James-Yu.latex-workshop。 Ctrl+Shift+P 打开 setting.json，应该是 User Settings 即可。 把以下内容粘进去：（注意和参
目录What is Cartesian Product with RepetitionCode Demo What is Cartesian Product with Repetition 比如说有两个集合： \(\{1, 2, 3\}\) \(\{A, B, C\}\) 想把他们组合成所有可能组合
一个无竞争的缓存 目录一个无竞争的缓存Cache定义数据节点的创建hashmaps3-FIFODqueuereadBufferswritebufferNode 过期策略可变过期策略Variable的初始化删除过期数据添加数据Cache的Set & GetSetGet事件和过期数据的处理事件处理清理过
S3-FIFO 本文作为下一篇缓存文章的预备知识。 背景 基于LRU和FIFO的驱逐 FIFO和LRU都是经典的缓存驱逐算法，在过去几十年中也出现了很多追求更高效率的驱逐算法，如ARC, 2Q, LIRS, TinyLFU。传统观点认为，基于LRU的缓冲未命中率要低于基于FIFO的算法，如CLOCK
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 声明：此图片由 MidJourney 生成 未经训练，不属于任何真实人物 大家好，我是小彭。 2023 开年以来，全球媒体最火爆的热点莫过于一个生成式 AI 聊天机器人 —— ChatGPT，我们都被大量的信
