while t<24*end:
x=a*sin(t)*(exp(cos(t))-2*cos(4*t)+pow(sin(t/12),5))
y=a*cos(t)*(exp(cos(t))-2*cos(4*t)+pow(sin(t/12),5))
goto(x,y)
t=t+0.05
if __name__=='__main__':
draw(60,pi)
嘿嘿嘿，想抄的赶紧咯~
2.安装好cv和
turtle
下载后打开该
python
文件，把想
画
的
图
片放到和py文件同目录，代码中默认
图
片名字为1.xxx
xxx为
图
片格式，png、jpeg等等
第四行代码这里改成你对应的
图
片即可
img = cv2.imread('1.jpeg')
运行时
图
片太大可能
画
得慢，多等一会就好了
#
Python
使用matplotlib绘制动态
图
制作动
画
雨滴波纹动
画
1. 使用 matplotlib 绘制50个随机位置、大小、透明度的圆形；
2. 圆形逐帧放大并减小透明度，形成雨滴波纹的效果；
3. 通过matplotlib的FuncAnimation()合成动
画
并在界面中展示，也可保存为gif动
图
。
现在许多网站追求一种简洁动态的设计，在页面上使用
Python
实时
画
出一道弧度是一种展现简洁美的方式，如果能用
Python
实时
画
弧度和圆那该多好啊？接下来直接进入正题，我们如何实现这样的功能呢？在这里我们用的是
python
里面的
turtle
库，我们通过不断地变化角度绘
画
直线从而实现一个圆。源代码如下：import
turtle
import mathbob =
turtle
.
Turtle
()#创造一个...
最近做的两个项目都是关于canvas的，做完整理一下，方便下一次使用，在vue里写的小demo，功能：
画
扇形 动态
画
圆弧（requestAnimationFrame结合settimeout做的动
画
）、
画
表盘1、创建一个ctx对象2、begain()方法开始
画
笔3、fillStyple设置填充颜色 [strokeStyle]4、arc(x,y,r,startAngle,endAngle,direc...
在过去，我们或许曾尝试将各种AI模型部署在个人电脑上，但这往往是一项繁琐且耗时的任务，而且会消耗大量资源。然而，随着英特尔酷睿Ultra的问世，这一切都将变得更加便捷。在这次活动中，英特尔展示了基于第一代酷睿 Ultra 高能效 X86 处理器的商用客户端，充分展现了 AI 加速下企业业务数字化的新趋势。这不仅让我们能够省去部署模型的麻烦，还能让我们的电脑变得更加智能，甚至成为我们工作和生活的智能伙伴。比如，我刚才输入了“在森林中的小女孩”，没过多久，屏幕上就出现了一幅生动的
画
面，展示了我想象中的场景。
但对于transformer用于目标检测领域的开创性模型，该模型言简意赅，但是但从论文理解，有很多细节都不清楚，尤其是解码器的query和二分
图
匹配(Bipartite Matching)和匈牙利算法(Hungarian Algorithm)相关，本文将根据代码详细介绍这一部分。
大模型量化技术-AWQ在2023年6月，Ji Lin等人发表了论文。这篇论文详细介绍了一种激活感知权重量化算法，可以用于压缩任何基于 Transformer 的语言模型，同时只有微小的性能下降。关于 AWQ 算法的详细介绍，见。
该算法设计时考虑了三个关键目标：低错误率（即尽可能多地检测真实的边缘，同时避免误报）、边缘定位的准确性（确保检测到的边缘位置与实际边缘位置紧密对应）以及边缘的单响应性（确保
图
像中的每一个边缘只被检测一次，避免重复或断裂）。Canny算子通过一系列精心设计的步骤，实现了对
图
像边缘的稳健、精确检测，即使在存在噪声干扰的情况下也能保持较高的性能。由于其出色的综合性能，Canny算子在计算机视觉、
图
像分析、机器视觉等领域中被广泛应用，特别是在需要精确边缘信息的应用场景中，如物体轮廓检测、运动目标跟踪、
图
像分割等。
导师团队成员包括5名教授和2名副教授（皆为通信、计算机和控制方向博士毕业，其中2人为清华大学计算机科学与技术博士），并与南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心有着长期的科研合作，以及企业导师（该企业建有国家级技术研发中心和2个院士专家工作站），今年团队同学在一区Top期刊上发表一作论文。有意愿发表高水平论文或进一步攻博及出国深造者可联系，且录取后就建议提前进行相关知识的学习，本科有科研或竞赛（科技作品和数学建模等）经验或英语过CET6的同学优先，计划读研期间需自行前往企业实习的同学请勿扰。
论文名字：《YOLO9000：Better, Faster, Stronger》论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242（右边Access Paper: View PDF）论文作者：Joseph Redmon, Ali FarhadiYOLO9000的意思就是除了对v1改进外，还提出一种新的算法可以在9000中类别上进行检测。
情感极性分析（Sentiment Polarity Analysis）是自然语言处理技术的一部分，它关注于从文本数据中自动检测和分类情感的倾向性。这种分析能够帮助我们理解人们对于某个主题、产品或服务的感受是积极的、消极的还是中立的。情感极性分析通过自然语言处理、文本分析和计算语言学方法，识别和提取文本中的主观信息。它通过分析词汇的使用和句子的结构，确定文本表达的情感是正面、负面还是中性。
