EAC

讨厌手写,印度小哥开源了一个手写体转换工具,支持中文

≡放荡痞女 提交于 2021-02-10 05:48:57
【导语】:Text-to-Handwriting 是一个在线的开源工具,可以将文字输入转为手写体,并提供图片下载。 简介 Text-to-Handwriting 的开发者是个印度小哥,他讨厌手写作业,所以开发了这个工具,可以将文字输入转化为手写体,并提供图片下载。工具使用了以下第三方库: html2canvas,用于将 dom 元素转化为 canvas; jsPDF,以图片为原型生成对应的PDF文件; cypress,用于测试的库。这个库开源前哨介绍过,是一个很强大的自动化测试工具,详情点击 这里查看 ; serve,用于启动本地服务; 该项目是作者出于好玩开发的,目前存在一些问题,并且这个工具作者不是全职在维护,有些问题疑问无法及时解答,同时也呼吁更多的开发者参与进来。以下是一个已知的问题: 使用自定义字体时,字母之间会有间隙。作为临时解决方案,提供了调整字母间隙和单词间隙的选项来处理这个问题 项目地址: https://github.com/saurabhdaware/text-to-handwriting 简单使用 作者提供了一个在线地址供我们使用,地址是: https://saurabhdaware.github.io/text-to-handwriting/工具使用很简单,在左边 Input 输入需要转化的文字,右边选择手写字体,字体大小,图片尺寸,单词、字母间隙等

PMP基本概念

痴心易碎 提交于 2021-01-15 13:30:15
商业文件:商业论证和效益管理计划,可以找到关于项目目标以及项目对业务目标的贡献的相关信息 商业论证:经批准的商业论证或类似文件是最常用语指定项目章程的商业文件 效益成本分析:是项目启动时考虑项目是否值得做的分析方法 效益管理计划: 项目效益管理计划描述了项目实现效益的方式和时间,以及应制定的效益衡量机制。项目效益指为发起组织和项目预期受益方创造价值的行动、行为、产品、服务或成果的结果。项目生命周期早期应确定目标效益,并据此制定效益管理计划。它描述了效益的关键要素,可能包括(但不限于)记录以下内容: 目标效益(例如预计通过项目实施可以创造的有形价值和无形价值;财务价值体现为净现值); 战略一致性(例如项目效益与组织业务战略的一致程度); 实现效益的时限(例如阶段效益、短期效益、长期效益和持续效益); 效益责任人(例如在计划确定的整个时限内负责监督、记录和报告已实现效益的负责人); 测量指标(例如用于显示已实现效益的直接测量值和间接测量值); 假设(例如预计存在或显而易见的因素); 风险(例如实现效益的风险)。 制定效益管理计划需要使用商业论证和需求评估中的数据和信息,例如,成本效益分析数据。 在成本效益分析中已经把成本估算与项目拟实现的效益进行了比较。效益管理计划和项目管理计划描述了项目创造的商业价值如何能够成为组织持续运营的一部分,包括使用的测量指标

实验三循环

时间秒杀一切 提交于 2021-01-04 02:53:31
第一题 #include<stdio.h> #define LINE 7 void PrintSpace(int a); int main(void) { int i, j; for (i = 1;i <= LINE;i++) { if (i <= LINE / 2 + 1) { PrintSpace(LINE / 2 - i); for (j = 1;j <= 2 * i - 1;j++) { printf("%c", 64 + i); } printf("\n"); } else { PrintSpace(i - (LINE / 2 + 2)); for (j = 1;j <= 2 * LINE + 1 - 2 * i;j++) { printf("%c", 65 + LINE - i); } printf("\n"); } } return 0; } void PrintSpace(int a) { int i; for (i = 0;i <= a;i++) { printf(" "); } } 第二题 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main(void) { int number; printf("请输入任意一个整数\n"); scanf_s("%d", &number); /*低位到高位*/ while (number !

维格陈霈霖:技术管理三宗罪,如何打造「完美的」高效协作数据库

烈酒焚心 提交于 2020-12-16 20:02:04
2020 年全球技术领导力峰会在厦门召开,vika 维格表创始人陈霈霖应邀出席,分享了创业路上的经验以及曾担任大型独角兽企业 CTO 的行业观察,全面剖析企业技术管理层面的痛点,从「技术管理三宗罪」切入,提出了全新的「维格思维」。 以下为《技术管理三宗罪:如何打造「完美的」高效协作工具》主题演讲分享。 陈霈霖:vika 维格表创始人,前喜茶 CTO 兼数字营销负责人,主导设计喜茶 GO 小程序从 0 到 2000 万增长、电商、会员体系,前金山软件架构师,开源框架 KSFramework 创始人(Github 1000stars、仙剑 4 等手游使用),现创办的 vika 维格表在半年内获得 IDG 资本等 3 家机构投资。 技术管理想要敏捷落地,先发现问题 我们先一起来看看旧报纸。 第一份报纸是一个广告,里面有三个电脑品牌:Commodore、Atari、Apple,前面两个大家可能都没听过,Apple 应该都比较熟悉。这份报纸广告说的是:你购买这个电脑能省更多的钱。第二份报纸则是苹果公司的广告。 两张报纸拥有同一个主题: 帮 VisiCalc 软件打广告。 现在看来很奇怪吧?电脑硬件公司帮软件打广告。 但在 1980 年,消费者买电脑的唯一用途是这款叫 VisiCalc 的电子表格软件。当时的个人电脑,还被大众戏称为「铁盒子(THE BOX)」。 乔布斯曾经承认

必看!RDS 数据库入门一本通(附网盘链接)

醉酒当歌 提交于 2020-11-09 17:09:37
今天跟大家分享的是关于RDS 数据库入门一本通。 文末下拉获取网盘链接 1.RDS 数据库概览页 1.1概览页的由来 1.2概览页 2.RDS 数据库实例列表 3.RDS 数据库实例详情页 3.1基本信息 3.2账户管理 3.3数据库管理 3.4备份恢复 3.5数据库连接 4.RDS 实例数据库代理 4.1代理服务 4.2读写分离 4.3关闭代理服务 4.4读写分离基本信息 5.RDS 实例监控与报警 5.1监控 5.2报警 6.RDS 实例数据安全性 6.1白名单设置 6.2SQL 审计 6.3SSL 6.4TDE 7.RDS 实例服务可用性 7.1主备切换设置 7.2主备库切换 7.3修改数据复制方式 8.RDS 实例日志管理 8.1错误日志 8.2慢日志明细 8.3慢日志统计 8.4主备切换日志 9.RDS 实例 SQL 洞察 9.1搜索 9.2分析 9.3服务设置 9.4导出 10.RDS 实例参数设置 10.1应用模板 10.2导出为模板 10.3导入参数 10.4导出参数 10.5参数修改 11.自治服务 ( 原 CLOUDDBA) 12.章专属集群(原主机组列表) 13.RDS 实例跨地域备份 13.1恢复数据 13.2设置 14.已删除实例备份 14.1设置 14.2下载 15.RDS 实例回收站 16.待处理事件 16.1运行状态 16.2开始时间 16

【逆向】Radamant 勒索软件详细分析

五迷三道 提交于 2020-10-31 02:08:57
1、前言 一个Radamant勒索样本,到手分析时C&C服务器已经失效,分析过程修改了本机DNS解析来完成具体行为分析。 样本比较简单,没有反调试虚拟机等手段,适合新手练习,熟悉勒索病毒常用操作后可以加快分析进度。 2、样本信息 样本名称:Radamant 样本类型:Win32 EXE 样本大小:154.43 KB (158134 bytes) 加壳信息: 无 微软命名:Ransom:Win32/Radamcrypt.A MD5 校验值: e62d58a48f3aca29acd535c3ae4b7ce1 SHA1 校验值:e58d5804d3134b6e0557d2210253d8914320a35a SHA-256校验值:93e7f890967b26fb1c19e92bd9340922871c1726e3416201cf0eac86e4cb3499 3、详细分析 3.1 流程图 3.2 模块一 获取系统信息,计算MD5,用于标识当前主机 1 // 加密前: 2 32 .SUNSET-PC.C:\Windows. 1.586 . 36364 .{e29ac6c0- 7037 -11de-816d-806e6f6e6963}.Undocked Profile. 6.1 . 7601.84 3 // 加密后: 4 ab6d6f404fe847eb7245bf85326a4ff2 通过

新冠确诊人数破万,死亡和治愈病例能给我们哪些启示?

跟風遠走 提交于 2020-10-29 06:51:41
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104600778 截至1月31日24时,此次新型冠状病毒肺炎累计确诊病例已达11791例,死亡259人,治愈243人。 这是上述数字持续公开的第21天,对抗病毒的“战争”不断深入,大量关于这场战争的报道正在发酵。 而且每天都有一些关于“甩锅”的新闻,加剧了情绪的跌宕起伏。 但回到疫情控制本身,我们仍然能看到一些好消息。比如在昨天(1月31日)下午17时,武汉市金银潭医院20名新型冠状病毒肺炎患者集体治愈出院。 在我们不断获取正面消息的同时,关于病例特征的详细分析也正在相继发布。这些实际的病例分析也有助于公众和机构更好地认识疫情。 在这期间,我们持续关注公开资料,搜集了一部分新型冠状病毒肺炎病例的详情数据。我们将这些案例数据汇总在一起,大致能拼贴出疫情的感染、死亡和治愈特征画像。 了解这些特征,虽然不一定能让大家精准判断自己是否易感,但至少由“不确定性”带来的焦虑情绪会少一些。 1 过去21天疫情是如何发展的 1月5日,武汉市卫健委通报59例“不明原因肺炎”,并在1月11日确认新型冠状病毒肺炎之后,将数字“修正”为41例。至此,“新型冠状病毒肺炎”,出现在所有中国人的眼前。 让我们先通过一些数字,简单梳理下这大半个月来疫情的发展情况。 以各地卫健委发布的通报作为数据来源,可以看到从1月11日至1月30日的病例数量变化。

视频合并的软件推荐?视频合并的教程分享

百般思念 提交于 2020-10-26 01:39:47
视频合并的软件推荐? 小编最近在网络上看到很多视频合集,比如昨天看了一个汽车品牌发布的广告合集,是四个“秒懂,零焦虑”为主题的小广告合并而成的一个视频,整体观感还不错。如果你也想通过视频合并创作一些好看的视频合集,该用什么软件呢?小编今天介绍一款实用软件给大家——迅捷视频转换器,希望能帮助到你们。 工具准备 一台电脑 几个视频片段 迅捷视频转换器PC版软件 详细步骤 第一步:选择“视频合并”功能 去迅捷视频转换器官网下载并安装软件,双击运行后是如下所示的界面,点击“视频合并”。 第二步:添加文件 界面跳转到“视频合并”的状态栏后,在右侧相应的区域选择添加文件。 文件成功添加后,在视频文件的下方会出现视频文件的格式、分辨率、时长、大小等信息的小字,有需要的可以认真查看一下。同时,在视频文件的右侧也会出现“视频裁剪”和“上移”、“下移”的字样,可依据个人需要进行点击。 第三步:开始合并 上一步结束后,跳回主界面,修改下方的输出格式和输出目录,最后,直接点击“开始合并”。 看完上面的几个步骤,大家都知道怎么进行视频合并了吧?步骤是不是很容易上手?希望这篇图文教程能给大家带来帮助,如果对视频合并有兴趣,那就上官网下载软件来试试吧! 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4524402/blog/4293865

React简介和使用

断了今生、忘了曾经 提交于 2020-10-24 08:28:21
React简介和使用 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结,意在于个人学习和经验汇总,如有什么地方侵权,请联系本人删除,谢谢! 简介 用于构建用户界面的 JavaScript 库 特点 声明式 React 使创建交互式 UI 变得轻而易举。为你应用的每一个状态设计简洁的视图,当数据改变时 React 能有效地更新并正确地渲染组件。 以声明式编写 UI,可以让你的代码更加可靠,且方便调试。 组件化 创建拥有各自状态的组件,再由这些组件构成更加复杂的 UI。 组件逻辑使用 JavaScript 编写而非模版,因此你可以轻松地在应用中传递数据,并使得状态与 DOM 分离。 一次学习,随处编写 无论你现在正在使用什么技术栈,你都可以随时引入 React 来开发新特性,而不需要重写现有代码。 React 还可以使用 Node 进行服务器渲染,或使用 React Native开发原生移动应用。 安装 npx create-react-app my-app 运行 cd my-app npm start 感谢 万能的网络 以及勤劳的自己 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/guizimo/blog/4302339

Amazon SageMaker实战教程(三):DGL图神经网络详解

狂风中的少年 提交于 2020-10-23 10:52:29
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker,机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课,详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务,超过1000名开发者共同参与了学习与讨论。 现在,机器之心联合AWS再次开设公开课,本次公开课设置 3期线上分享 ,主题分别为: Amazon SageMaker Studio详解(视频回放: https:// o8.cn/EwHFA2 ) 使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」(视频回放: https:// o8.cn/blkBnH ) DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践 10月22日,第三期分享 DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践 在第三期分享中,AWS上海人工智能研究院的资深数据科学家张建将主要讲解图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon