深度学习实现DIY专属个人表情包的技术路线分为以下几个部分： （1）通过U2NET深度学习模型实现从照片中提取人脸信息，并绘制成素描图像； （2）处理构建表情包背景图； （3）对素描生成图像和表情包背景图做处理，生成结果； 其中的程序操作流程：

周旭波2022素描头像视频课程是一门专门教授素描头像技巧的在线视频课程。通过本课程，学员将学习到素描头像的基本原理、构图技巧、阴影处理以及细节表达等技巧。课程内容丰富，便于学员理解和消化，适合初学者和有一定基础的学员参与。无论是对于艺术爱好者还是想要提升绘画技巧的人来说，这门课程都是不可错过的学习资料。 视频大小：9.3G

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利用Python3.5.2将一张JPG格式的图片转化成对应的铅笔画效果的黑白图片，需要自己安装Pillow包和numpy包，安装方式参考：https://blog.csdn.net/dd15923021755/article/details/80456848

摄影家是如何炼成的/给小白的极简入门/手机拍照摄影教程/拥有大师级的摄影思维(附带素描入门教程)

matlab的素描代码Arduino的自适应Hopf频率振荡器演示 Arduino的adaptiveFreqOsc项目是一个自学习算法的迷人示例。 Ijspeert [1]提出了一个Hopf频率振荡器，并为其添加了一个额外的状态变量，以迫使振荡器跟随任何周期性的输入信号。 换句话说，这种类型的振荡器可以调整其参数以学习周期性输入信号的频率。 这里展示的Arduino草图是此类振荡器的实际实现示例。 首先，将来自Ijspeert的模型离散化，使其可以在Arduino上运行。 离散化的含义是，振荡器将不再与任何周期性输入信号同步。 必须考虑采样频率。 电流输出和振荡器输入之间的频率差越大，振荡器收敛到所需输入频率所需的时间就越长。 首先，尝试仅在输出和输入之间只有十分之一赫兹的差异的情况下学习振荡器，并使用Eps（ilon），gamma和mu的参数值来进行学习。 收敛后，带走输入信号，最后施加的输入频率将在系统中保持编码状态。 包含的Matlab脚本文件adaptive_Hopf.m用于Arduino的C代码的开发。 该脚本可用于在Arduino中实现振荡器之前调整振荡器参数。 无花果图1

FS2K人脸素描数据集，正确的数据集切分代码 原开源项目链接https://github.com/DengPingFan/FS2K/ ，它提供的数据集有误，切分代码有误，现已修正。

图像素描效果

FS2K人脸素描属性识别.doc

matlab的素描代码吡兰金 朗肯循环模拟器的分步代码演示： 数据结构+算法=程序 计算思维 步骤0：零@数据结构，程序体系结构，算法（理想朗肯循环） simple data type and expression only 步骤1：基本@数据结构，程序体系结构，算法（理想朗肯循环） list,dict,function 步骤2：转发@数据结构，程序结构，算法（理想兰金循环） object-oriented programming 步骤3：转发@数据结构，程序体系结构，算法 object-oriented programming and data files 第4步：高级@数据结构，程序体系结构，算法 object-oriented programming,general module Michael J . Mora. Chapter 8 : Vapour Power Systems 1) Example 8.1: The Ideal Rankine Cycle, Page 438 2) Example 8.5: A Regenerative Cycle with Open Feed