根据OpenGL提供的直线，多边形绘制算法（橡皮筋效果），实现基于鼠标交互的卡通人物设计与绘制。使用颜色填充与反走样技术对卡通人物外貌以及衣着进行绘制。实现对卡通人物轮廓的交互控制，点击鼠标左键可以对人物五官位置进行拖拽移动调整。按“↑”按键能够实现卡通人物绕坐标原点（或指定点）进行旋转

【基于大语言模型的交互式视频检索引擎】 在当今信息化社会，视频数据量激增，如何高效地检索和获取相关信息成为了一个重要的问题。基于大语言模型的交互式视频检索引擎正是为了解决这一挑战而设计的。这类系统利用自然语言理解和生成能力强大的大语言模型，结合Python与Django框架，提供用户友好的接口，使得用户可以通过输入自然语言查询来检索相关视频。 **大语言模型** 大语言模型，如BERT、GPT系列或T5等，是深度学习在自然语言处理领域的突破性成果。这些模型通过海量文本数据的预训练，学会了理解和生成人类语言的能力。它们能够理解复杂的语义关系，执行语义解析，进行问答系统构建，甚至生成连贯的文章。在视频检索引擎中，大语言模型可以将用户的自然语言查询转化为可供搜索引擎理解的关键词，提高了查询的准确性和用户体验。 **Python编程语言** Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和Web开发的高级编程语言。其简洁的语法和丰富的库生态系统使得开发变得更加便捷。在视频检索引擎中，Python用于编写后端逻辑，处理数据处理、模型调用以及与数据库的交互等工作。Python的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库可以轻松集成大语言模型，实现高效的文本分析。 **Django Web框架** Django是Python的一个高级Web开发框架，它遵循MVT（Model-View-Template）架构模式，提供了快速开发、安全和可维护的Web应用。在交互式视频检索引擎中，Django负责处理用户请求，渲染页面，以及管理数据库。通过Django的URL路由系统，我们可以方便地定义用户接口，并通过视图函数处理请求，返回响应。同时，Django的ORM（对象关系映射）层简化了数据库操作，使得开发者可以专注于业务逻辑，而非底层数据库细节。 **实现过程** 1. **数据预处理**：需要对视频内容进行转码，提取关键帧和音频，并使用计算机视觉技术（如OpenCV）和音频处理库（如librosa）进行特征提取，生成视频的语义表示。 2. **模型集成**：将大语言模型整合到Python环境中，通过API调用或直接加载模型权重，使其能够处理用户输入的自然语言查询。 3. **查询处理**：用户输入查询后，大语言模型会对其进行解析，生成与视频特征相匹配的关键信息。 4. **检索匹配**：将处理后的查询与视频的语义表示进行比较，使用相似度算法（如余弦相似度）找出最相关的视频。 5. **结果展示**：Django框架根据匹配结果生成动态网页，将视频列表展示给用户，同时支持排序和过滤功能。 6. **交互优化**：通过用户反馈和点击率，持续优化模型和检索策略，提升检索效果和用户体验。 基于大语言模型的交互式视频检索引擎结合了Python的灵活性和Django的强大功能，实现了自然语言与视频内容之间的高效匹配，为用户提供了一种直观且有效的检索方式。随着技术的发展，此类引擎有望在视频搜索引擎领域发挥越来越重要的作用。

Scrivener是一款强大的写作软件，尤其受到长篇小说作家、学者和研究人员的青睐。它集成了创作、组织和编辑的功能，让复杂的项目管理变得轻松。本教程为Scrivener 3.2.3的中文版，专为希望提升写作效率和工作流程的文字工作者设计。 在“使用教程ForMac_V3.scrivx”文件中，你将找到一个完整的交互式教程项目，适合Mac用户。这个.SCRIVX文件是Scrivener项目文件，包含了各种章节、草稿、笔记和资源，你可以直接在Scrivener软件中打开，跟随教程逐步学习。 1. **项目组织**：Scrivener的核心功能之一是其灵活的项目结构。你可以将文本分解成小块（称为"编目卡片"或"草稿")，然后按照章节、部分或任意自定义类别进行组织。在教程中，你会看到如何创建、移动和重命名这些元素。 2. **研究管理**：对于需要大量研究的项目，Scrivener提供了集成的参考资料存储和检索功能。在“Files”文件夹可能包含示例文档、图片、链接等，演示了如何将这些资料与你的写作内容关联起来。 3. **写作界面**：Scrivener提供全屏专注模式，消除干扰，帮助集中注意力。同时，它的“绑定式”视图可以在同一屏幕上显示大纲和正文，方便随时调整结构。教程会指导你如何自定义和利用这些功能。 4. **编排和导出**： Scrivener的强大之处在于其编排工具，允许你自由布局文档并预览最终格式。你可以设置页眉、页脚、页码、章节标题样式等，导出为PDF、Word、ePub等多种格式。通过“Snapshots”文件夹，你还可以保存不同版本，方便回溯和比较。 5. **快捷键和自定义设置**：“Settings”文件可能包含已配置的快捷键和偏好设置，帮助你更高效地操作。Scrivener允许个性化定制，以适应不同用户的习惯。 6. **写作进度追踪**：Scrivener内置目标设定和进度追踪工具，帮助你管理写作进度。你可以设定每日写作字数目标，软件会跟踪进度并提供激励。 7. **学习路径**：教程会引导你从基础操作到高级技巧，如使用模板创建新项目、使用搜索和筛选功能、同步项目等。通过实践，你将逐渐掌握这款强大的写作工具。 这个中文版的Scrivener 3.2.3交互式教程将帮助你充分利用这款软件，提升你的写作效率和作品质量。无论你是初学者还是经验丰富的用户，都可以从中受益，使你的创作过程更加流畅和高效。

声明：未经允许，请勿转载 python 爬取大学排行网站全部排行数据 python 爬取 世界空气污染：空气质量指数历史数据 内容包括网站分析、爬取数据、解密数据、清洗数据并写入CSV 文件、构建网页进行大屏可视化, 使用flask对爬取的数据进行进行交互式大屏可视化 (详见 三 2.2) 通过 flask 框架构建一个网页,使用HTML、CSS 将网页分为7个div 块(标题、实时更新的时间、滚动的表格、可下载的交互式折线图、可点击选择不同指标的饼图、可下载的年平均值的柱状图)。网站分为搜索启动爬虫页面跟可视化图标页面。搜索页面输入city 通过 jQuery 的 Ajax 传递给后端,后端使用pandas 等读取对应city 的数据,Ajax 传递给对应图表,最后传回前端跳转到可视化页面。 世界空气污染：空气质量指数历史数据来源爬取的网站: https://aqicn.org/map/world/cn/ 使用技术:python的flask、Execjs、pandas、datatime、requests、re、os; HTML,CSS、echarts、js、jQuery

文件名：Dialogue System for Unity v2.2.49 .unitypackage Dialogue System for Unity 是 Unity 游戏引擎中的一款插件，专为开发复杂对话系统、任务系统和角色交互设计。它非常适合 RPG、冒险游戏、视觉小说等需要对话或任务管理的游戏类型。该插件为开发者提供了可视化的对话编辑工具、任务系统、语音集成等功能，从而简化了对话设计和管理流程。 核心功能 对话系统： 多分支对话：支持复杂的多分支对话树，可以创建非线性对话。玩家的选择可以影响后续对话内容。 对话条件与变量：可以在对话中使用条件和变量，基于玩家的行为动态调整对话内容。 可视化编辑器：插件内置了直观的可视化编辑器，可以轻松管理和编辑对话节点，无需编写代码。 任务系统： 任务管理：可以创建并管理任务，跟踪任务状态（如进行中、已完成、失败等），并与对话系统紧密集成。 任务奖励：支持根据任务进度发放奖励，或者解锁新的对话选项。 多平台支持与本地化： 平台兼容性：支持在多平台（如 PC、移动设备、主机等）上运行。 本地化支持：内置了多语言支持....

测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

可以在Qt项目内建立一个布局，然后布局内直接添加这个控件，便可以实现Halcon的ROI绘制了，本资源采用VS2015+Halcon12(halcon10导出)+Qt编写的demo程序，提供了控件源代码，并给出了如何调用这个控件的主界面程序；

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。

Twitter ::控制台 用于在 gem构建的的交互式控制台。 安装 $ gem install twitter-console 将以下环境变量添加到.bash_profile或.zshenv export TWITTER_CONSUMER_KEY= export TWITTER_CONSUMER_SECRET= export TWITTER_OAUTH_TOKEN= export TWITTER_OAUTH_TOKEN_SECRET= 用法 从您的Shell中调用控制台，然后开始与Twitter API进行交互。 $ twitter-console > Twitter Console -- Type `usage` for examples. > > api.get('/1/

在计算机图形学领域，利用鼠标交互进行绘图是一种常见的用户界面设计。VTK（Visualization Toolkit）是开源的C++库，专门用于三维图形渲染和可视化。在这个场景中，我们将探讨如何利用VTK和C++来实现一个简单的功能：通过鼠标交互来画线。 我们需要了解VTK的基本架构。VTK包含了一系列的类，如Renderer、RenderWindow和RenderWindowInteractor，它们分别负责渲染、显示窗口和处理用户交互。在我们的案例中，主要关注RenderWindowInteractor，它是与用户交互的核心部分。 1. **RenderWindowInteractor重写**： 我们需要继承VTK的`vtkRenderWindowInteractor`类，并重写其事件处理函数，以便响应鼠标的点击和移动事件。VTK中，这些事件通常通过`AddObserver`方法添加监听器，例如： ```cpp interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonPressEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonDown); interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonReleaseEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonUp); interactor->AddObserver(vtkCommand::MouseMoveEvent, this, &MyInteractorClass::OnMouseMove); ``` 2. **鼠标事件处理**： - `OnLeftButtonDown`：当鼠标左键按下时，记录当前鼠标位置作为线条的起点。 - `OnLeftButtonUp`：当鼠标左键释放时，记录当前鼠标位置作为线条的终点，创建并添加线条到渲染器中。 - `OnMouseMove`：在鼠标移动过程中，如果左键按住，更新线条的终点并刷新渲染。 3. **线条绘制**： 使用VTK的`vtkLineSource`类生成线段，然后用`vtkPolyDataMapper`将几何数据映射为可渲染的模式，接着用`vtkActor`将映射后的数据添加到渲染器中。例如： ```cpp vtkSmartPointer lineSource = vtkSmartPointer::New(); lineSource->SetPoint1(startPoint); lineSource->SetPoint2(endPoint); lineSource->Update(); vtkSmartPointer mapper = vtkSmartPointer::New(); mapper->SetInputConnection(lineSource->GetOutputPort()); vtkSmartPointer actor = vtkSmartPointer::New(); actor->SetMapper(mapper); renderer->AddActor(actor); ``` 4. **实时更新**： 在`OnMouseMove`事件处理中，每次鼠标移动，都需要更新线条的终点，然后调用`renderer->Render()`来刷新视图，使用户能够看到线条的动态变化。 5. **初始化和运行**： 创建`vtkRenderWindow`和`vtkRenderWindowInteractor`实例，设置好交互器并启动主循环，让用户可以与画面进行交互。 这个项目的核心在于理解VTK的交互机制，并能正确处理鼠标事件，以及有效地创建和更新图形元素。通过这种方式，我们可以创建一个直观的用户界面，让用户能够通过鼠标直接在三维空间中画出线条，增强了用户的交互体验。这种技术在许多科学可视化应用中非常常见，比如地质建模、医疗影像分析等。