在iOS平台上，虚拟视频无人直播是一种技术，它允许用户在没有实际操作的情况下，通过设备的摄像头展示预设的视频内容，模拟实时直播。这通常涉及到iOS系统的深入定制，特别是利用了iOS的相机和多媒体功能。标题提到的"ios虚拟视频无人直播-刷脸打开相机播放指定视频iphone全局deb文件完整版"，是指一个针对iOS设备的解决方案，该方案可能包含了一个全局的系统插件，用于实现实时刷脸检测并播放预设视频的功能。 我们来理解一下关键概念： 1. **iOS无人直播**：这种技术常用于创建自动化或模拟的直播场景，例如在游戏直播、教学演示或个人社交媒体分享时，可以预先录制好视频内容，然后在直播时自动播放，无需人工实时操作。 2. **虚拟视频**：虚拟视频是与真实摄像捕捉内容相对的概念，它可以是预先录制的素材，或者通过特殊软件生成的动态画面，但在观众看来就像是实时拍摄的。 3. **刷脸打开相机**：这里涉及到了人脸识别技术，iOS设备可以通过内置的Face ID或其他面部识别技术检测到用户的脸部，从而触发相机功能。 4. **全局deb文件**：在iOS中，`.deb`文件是一种软件包格式，通常

《模拟电子技术》是电子工程领域的一门基础课程，涵盖了电子设备和系统中模拟信号的处理、放大与传输等核心概念。这份个人学习笔记结合了上海交通大学郑益慧教授的网课内容以及作者所在学校的教师资源，是深入理解和掌握模拟电子技术知识的重要参考资料。 笔记中可能涵盖以下关键知识点： 1. **二极管**：二极管是一种单向导电的半导体器件，主要讲解其工作原理、伏安特性、主要参数以及在整流、稳压、钳位等电路中的应用。 2. **晶体三极管**：深入剖析NPN和PNP型三极管的工作原理，包括放大作用、放大系数的计算以及共射、共基、共集三种基本放大电路的分析。 3. **场效应管**：介绍MOSFET和JFET的工作原理，探讨其作为电压控制电流源的特点，以及它们在放大电路中的应用。 4. **放大电路**：讲解共射极、共基极、共集极放大电路的特性，包括电压放大倍数、输入电阻和输出电阻的计算，以及频率响应和非线性失真。 5. **负反馈**：解释负反馈的概念，分析四种基本负反馈类型（电压串联、电压并联、电流串联、电流并联）的特性和稳定性条件。 6. **运算放大器**：详述理想运算放大器的特性，如无穷大的开环增益、零输入差分电压和输入阻抗，介绍各种运算放大器的应用电路，如电压跟随器、加法器、乘法器和比较器。 7. **电源电路**：讨论线性稳压器和开关稳压器的工作原理，以及它们在实际电源设计中的应用。 8. **滤波电路**：介绍低通、高通、带通和带阻滤波器的设计，以及RLC谐振电路的特性。 9. **放大电路的稳定性分析**：讲解波特图的绘制方法，分析放大电路的稳定性条件和补偿技术。 10. **模拟集成电路**：简述集成运放、比较器、放大器等模拟集成电路的工作原理和应用。 通过这份笔记，学习者可以系统地掌握模拟电子技术的基础理论，并通过实例解析加深对电路设计和分析的理解。同时，结合郑益慧教授的网课资源，可以进一步提升学习效果，帮助解决实际问题。这份笔记对于准备电子工程相关考试或进行项目开发的人员来说，是一份宝贵的自学材料。

《基于SpringBoot+Mybatis+Thymeleaf的科研项目评审系统详解》 在当今的IT行业中，Web应用开发框架的高效性和灵活性是至关重要的。本篇将详细解析一款基于SpringBoot、Mybatis和Thymeleaf技术栈的科研项目评审系统，这是一款非常适合个人学习、毕业设计或课程设计的实践项目。 SpringBoot作为核心框架，其设计理念在于简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。SpringBoot通过自动化配置，极大地减少了开发者在配置文件中进行的手动设置工作。它内置了Tomcat服务器，支持热部署，并且提供了大量的起步依赖，如数据库连接、缓存管理等，使得开发者可以快速构建一个完整的Web应用。 Mybatis则是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。Mybatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。Mybatis可以使用简单的XML或注解进行配置和原始映射，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects，普通的Java对象)映射成数据库中的记录，为数据访问提供了极大的便利。 Thymeleaf则是一个现代的、强大的模板引擎，尤其适用于Web应用的前端展示。Thymeleaf允许开发者使用HTML作为模板语言，而无需任何特殊的标记。在服务器端，Thymeleaf会将这些HTML转换为普通的HTML，然后发送到客户端。这样，开发者可以在浏览器中直接查看静态的HTML页面，而当与SpringBoot结合时，Thymeleaf可以与后端的数据进行交互，实现动态网页效果。 在这个科研项目评审系统中，SpringBoot负责整体的架构搭建和管理，提供服务启动、配置管理等功能；Mybatis作为数据访问层，处理与数据库之间的交互，包括SQL的执行和结果映射；Thymeleaf则作为视图层，负责展示用户界面，结合SpringBoot提供的数据，生成动态的网页内容。 系统的具体功能可能包括：项目申报、评审流程管理、评审意见记录、项目状态跟踪等。每个功能模块都可以通过SpringBoot的Controller层接收HTTP请求，Mybatis在Service层执行相应的数据库操作，然后通过Thymeleaf在View层展示结果。这样的设计模式既保证了代码的清晰性，又提高了开发效率。 在个人学习或项目实践中，这个系统可以帮助开发者深入理解SpringBoot的自动配置机制、Mybatis的动态SQL映射以及Thymeleaf的模板渲染过程。通过对源码的学习和调试，可以提升对Web应用开发的整体认知，对掌握现代企业级应用开发有极大的帮助。 这个基于SpringBoot+Mybatis+Thymeleaf的科研项目评审系统是一个非常实用的学习资源，涵盖了Web开发的多个重要环节。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益匪浅，提高自己的技术水平。通过实际操作和研究，可以加深对三大框架的运用，为今后的项目开发积累宝贵经验。

压缩包内包含2022年广东省赛前样题以及自己的宝贵学习笔记，对刚接触这个比赛的入门小白比较友好。 大佬们轻喷。感谢，非常感谢。 有错误欢迎指出，定会虚心改正。

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

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CGI编程完全手册，很详细的个人总结资料