ZLMediaKit+SpringBoot+Vue+Geoserver实现拉取摄像头rtsp流并在web端播放： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/132472782 包含mysql文件、前后端代码、Zlmediakit编译后的windows安装包以及运行报错常用dll

在IT行业中，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，其中包括电商和摄影行业。"comfyui的BrushNet电商公司和摄影公司都在用的AI工作流"这个标题揭示了一个专门针对这两个行业的AI解决方案——BrushNet。它是一种先进的图像处理工具，能够优化工作流程，提升效率，同时增强图像质量和创意表现。 描述中提到的"comfyui的BrushNet"是这款AI技术的核心，它很可能是一个深度学习模型，特别设计用于图像编辑和修饰。在电商领域，高质量的产品图片对于吸引消费者至关重要，而摄影公司则需要快速、高效地处理大量照片以满足客户需求。BrushNet可能提供了自动化的图像增强、背景替换、色彩校正等功能，帮助这些公司减少人工操作，提高产出速度。 从压缩包中的文件名称列表，我们可以推测出 BrushNet 的一些具体功能和应用： 1. test_image.jpg、768x1344_dress-(5).jpg、test_imageheibai.jpg：这些可能是测试图像，用于验证和训练BrushNet模型。不同的尺寸和内容表明模型能适应不同条件下的图像处理需求。 2. 固定人物生成场景.json：这可能是一个配置文件，用于指示 BrushNet 将固定的人物图像与不同的背景结合，生成虚拟场景。这对于电商产品展示或者个性化广告设计非常有用。 3. 反向生产场景.json：这个名字暗示了该文件可能涉及到一种逆向工程的过程，可能允许用户根据已有图像来寻找或生成相似场景，这对于创意设计和内容创作有着巨大的潜力。 4. BrushNet_with_ELLA.json、BrushNet_SDXL_upscale.json、BrushNet_image_batch.json：这些可能是 BrushNet 的不同版本或特定功能设置，例如 "ELLA" 可能代表一个特定的图像增强算法，"SDXL_upscale" 可能是指超分辨率放大，而 "image_batch" 暗示可以批量处理图像，提高了工作效率。 5. BrushNet_with_IPA.json、BrushNet_with_CN.json：这里的 "IPA" 和 "CN" 可能指的是国际化的支持，特别是中国市场的优化，这表明BrushNet不仅适用于英语环境，还考虑到了其他语言和地区的使用需求。 综合以上分析，我们可以得出，BrushNet是一款专为电商和摄影行业设计的AI解决方案，它利用深度学习技术提供自动化、高效且高质量的图像处理服务，包括但不限于图像增强、场景合成、批量处理和跨语言支持。通过这种方式，企业可以提升其图像内容的制作质量和效率，从而在竞争激烈的市场中占据优势。

内容 预告片 关于 加载屏幕通常并不简单，尤其是在虚幻引擎中。 这使得许多UE新手一开始很困惑。 由于用户小部件在关卡过渡时被销毁，并且关卡加载在主线程上运行，因此它将阻止任何其他游戏活动，直到完成为止。 这就是为什么您需要使用“级别流”来加载屏幕的原因，否则小部件蓝图将无法工作。 您必须手动控制要加载/卸载的对象，不能为每个关卡使用不同的游戏模式和播放器控制器，有时仍然会冻结。 就是说，您可能需要更改游戏逻辑以适应关卡流机制，并且要完成一个简单的事情还需要做大量的工作：添加加载屏幕。 要创建没有关卡流的自定义加载屏幕，您必须在Unreal C ++中进行。 但是，对于艺术家和设计师来说，这

报告了对新现象的搜索结果，例如在高能质子-质子碰撞中可以观察到的超对称粒子产生。 选择具有大量射流的事件，以及未观察到的粒子缺少的横向动量。 通过ATLAS实验在2015年期间使用大强子对撞机的13个TeV质子-质子质心碰撞记录了分析的数据，对应的综合光度为3.2 fb -1。 该搜索选择了具有≥7到≥10喷射的多种喷射多重性且具有各种b -jet多重性需求以提高灵敏度的事件。 没有发现超出标准模型预期的超出部分。 在两个超对称模型中解释了结果，其中在95％置信水平下排除了1400 GeV的胶质糖质量，从而大大扩展了先前的限制。

在本文中，我们使用带有TRENTo和AMPT初始条件以及不同形式的QGP传输系数的iEBE-VISHNU混合模型，研究并预测了2.76和5.02 A TeV Pb + Pb碰撞中的流量观测值。 通过正确选择和调整参数集，我们的模型计算可以很好地描述2.76 A TeV Pb + Pb碰撞中的各种流动可观测值，以及5.02 A TeV Pb + Pb碰撞中所有带电强子的实测流量谐波。 我们还预测了其他可观察到的流量，包括5.02 A中的已识别颗粒的vn（pT），逐事件vn分布，事件平面相关性，（标准化的）对称累积量，非线性响应系数和pT依赖分解因子。 TeV Pb + Pb碰撞。 我们发现许多这些可观测值与2.76 A TeV Pb + Pb碰撞中的值大致保持不变。 我们的理论研究和预测可能会在不久的将来为实验研究提供启发。

为了评估在超相对论性离子碰撞中形成的夸克-胶子等离子体的特性，大型强子对撞机的ATLAS实验测量了平均横向动量与流动谐波之间的相关性。 该分析使用铅-铅和质子-铅碰撞的数据样本，该样本是在每个核对对的质心能量为5.02 TeV时获得的，对应于$ 22〜\ upmu \ text {b} ^ {-1 } $$22μb-1和$$ 28〜\ text {nb} ^ {-1} $$ 28nb-1。 使用修改后的皮尔逊相关系数和带电粒子轨迹逐个事件进行测量。 在铅-铅碰撞中测量了二次，三次和四次流动谐波的修正皮尔逊相关系数，并将其作为事件中心度的函数，量化为带电粒子数或参与碰撞的核子数。 对带电粒子横向动量的几个间隔执行测量。 所有研究谐波的相关系数都表现出很强的中心性演变，而这种变化仅在很小程度上取决于带电粒子的动量范围。 在质子-铅碰撞中，针对二阶流动谐波测量的修正的皮尔逊相关系数仅显示出弱的中心依赖性。 通过基于流体动力学模型的预测定性描述铅-铅数据。

在pp和Pb-Pb碰撞中，首次提出了与孤立光子相关联的射流的碎片函数的测量结果。 该分析使用的是在CERN LHC上用CMS检测器收集的数据，其核子-核子质心能量为5.02 TeV。 对于包含pTγ> 60 GeV / c的孤立光子的事件，对于pTjet> 30 GeV / c的射流，可以使用在射流轴周围的圆锥中使用横向动量pTtrk> 1 GeV / c的带电轨道获得碎片功能。 与孤立的光子的结合会限制其淋浴产生射流的部分的初始pT和方位角。 对于中心的Pb-Pb碰撞，与在pp碰撞中测量的射流碎片功能相比，可以观察到喷射碎片功能的变化，而在大多数50％的外围碰撞中没有发现显着差异。 中心Pb-Pb事件中的喷射流显示出低（高）pT颗粒过多（耗尽），跃迁约为3 GeV / c。 该测量值首次显示了具有明确定义的初始运动学的中型花洒修饰（夸克为主）。 它构成了一个新的，控制良好的参考，用于测试部分分子通过夸克-胶子等离子体的理论模型。

在SAP B1系统中，现金流管理是财务管理的核心部分，用于跟踪企业的收入和支出，确保财务数据的准确性和完整性。然而，在旧版本的SAP B1中，可能会遇到现金流问题，如错误的借方和贷方金额、缺失的现金流量记录等。本文将详细介绍如何修复这些常见问题。 首先，修复前的准备工作至关重要。在对生产数据库执行任何修复操作之前，务必遵循以下三个关键步骤： 1. **测试解决方案**：在生产数据库的副本上进行测试，确认该解决方案能有效解决报告的问题。这有助于避免在生产环境中引入新的错误或问题。 2. **备份数据库**：在修复前后都要对生产数据库进行备份，并妥善保存这些备份，建议保留3到6个月。这样，如果出现问题，可以快速恢复到修复前的状态。 3. **断开用户自定义连接**：在修复过程中，确保没有任何用户自定义插件或定制更新数据的程序与数据库连接，以免干扰修复过程。 在满足以上条件后，可按照以下步骤在生产数据库中应用修复代码： (1) **全部用户登出**：确保所有用户都已退出系统，然后对实时数据库进行备份。 (2) **修复OCFT表中的错误借方或贷方**： - 检查受影响的记录：通过SQL查询找出OCFT表中借方和贷方金额与JDT1表不一致的记录。 - 更新记录：使用UPDATE语句，将OCFT表中的相应字段值更新为JDT1表中的正确值。 (3) **修复反向支付的缺失现金流量记录**： - 首先，运行SELECT查询获取最大CFTId，并用XXXX替换（这部分内容未提供完整，通常可能涉及生成新的现金流量记录来匹配反向支付）。 在执行以上步骤时，需要注意的是，这些操作涉及到核心财务数据的更改，因此必须谨慎进行。如果对免责声明中的责任条款有疑虑，应联系SAP支持组织进一步处理问题。 在修复过程中，始终推荐先在备份数据库中进行测试，只有当结果经过客户验证并确认无误后，才应用于生产环境。这可以最大限度地降低风险，保护企业的财务数据安全。 总结起来，SAP B1老版本现金流修复主要涉及检查和更新相关表的数据，以及处理反向支付的现金流量记录。正确执行这些步骤并遵循最佳实践，将有助于维护系统的稳定性和财务数据的准确性。

threejs video演示，从笔记本摄像头获取媒体流，将场景渲染在立方体上

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作