在光怪陆离的梦境中，我们可以摆脱客观事实的约束，对自己的外在形象进行天马行空的畅想，有人化身威风凛凛的将军驰骋疆场，又有人化身亭亭玉立的公主正襟危坐，然而这些翩若惊鸿婉若游龙的美好瞬间却总是会随着一声闹钟的响声化为泡影。难道梦境中的自己总是不能被带回到现实之中吗？AIGC技术的快速发展使得这一点成为可能。

在保持输入主体不变的情况下生成背景的需求广泛存在，可用于海报生成、商品换背景多种场景。本文介绍一种使用扩散模型生成背景的技术，背景生成内容可接受图像、文字prompt和图像边缘edge等3中不同的引导方式，这些引导方式可以组合使用，灵活的控制生成背景的内容。该模型具有很好的通用性，对主体内容无限制，适用各种不同的图像主体，例如各类商品、动物甚至人像等。

在过去的不到一个月，FaceChain开源项目从无到有，成功突破了相关技术瓶颈，GitHub获得了超过4.6K star，为未来的应用发展奠定了坚实的基础。 本文将介绍我们已经实现的一些核心功能、，以及未来一些场景的设想。文章末尾，诚邀有意向有能力的开发者加入我们！

本文主要展示了阿里和港大的AI版「任意门」，实现零样本的图像嵌入。

本地生活技术雷达是由本地生活技术中心战略管理&PMO团队开展的，定期扫描和评估新兴技术的战略研究工作。目的是对技术趋势进行前瞻性预判，提出新技术布局建议，在技术驱动业务创新和业务增长、践行社会责任等方面有一些实质性探索。 本篇尝试探讨 1）理解AI范式——从分析型（Analytical AI）到生成式（Generative AI）的拐点在2022年，其对人类社会以及商业模式的长期影响； 2）生成式AI（文生文、文生图、图生图等）在本地业务目前场景的应用和未来的方向。 欢迎技术、产品、运营、战略、管理层、国内国际等各种视角的指点和碰撞！

新手该如何快速学习和应用LLM

AI提效：基于手淘首页截图进行请求定位能力实现

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伴随着持续不断的AIGC浪潮，越来越多的AI生成玩法正在被广大爱好者定义和提出，图像卡通化（动漫化）基于其还原效果高，风格种类丰富等特点而备受青睐。早在几年前，伴随着GAN网络的兴起，卡通化就曾经风靡一时。而今，伴随着AIGC技术的兴起和不断发展，扩散生成模型为卡通化风格和提供了更多的创意和生成的可能性。本文就将详细介绍达摩院开放视觉团队的卡通化技术实践。

为了零成本低门槛地提供极致酷炫的人像玩法，我们提出了一套人像风格化通用框架「AI Maleonn」AI 版神笔马良，用于一键生成风格百变的人物虚拟形象，在风格上涵盖手绘、3D、日漫、艺术特效、铅笔画等多种风格，同时可以支持面向小样本的专属风格定制，利用少量目标风格图即可实现快速迁移拓展；在处理维度上，不仅适用于生成头部效果，更支持全图精细化纹理转换，兼容多人场景；在模型鲁棒性上，有效克服了多角度姿态、面部遮挡等各类复杂场景，整体稳定性大大提升。

本文介绍了在小程序中实现AI运动识别的解决方案。该方案依托于UNI平台，通过高效便捷的插件形式，实现包括相机抽帧控制、人体识别、姿态识别等在内的多项功能，无需依赖后台服务器，大幅提高识别效率和用户体验。方案内置多种运动模式，支持自定义扩展，适用于AI健身、云上赛事、AI体测等多场景，适合新开发和存量改造项目。

C语言中的结构体与位域是实现高效数据组织和内存优化的重要工具。结构体允许将不同类型的数据组合成一个整体，而位域则进一步允许对结构体成员的位进行精细控制，以节省内存空间。两者结合使用，可在嵌入式系统等资源受限环境中发挥巨大作用。

随着AI技术的发展，阿里体育等公司推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等，使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始，利用“云智AI运动识别小程序插件”，在小程序中实现类似功能，包括人体骨骼图的绘制原理及其实现代码，确保骨骼图与人体图像精准重合。下篇将继续介绍运动分析方法。

随着AI技术的发展，阿里体育推出的“乐动力”、“天天跳绳”等APP，使云上运动会、AI体育指导等概念备受关注。本文将引导您从零开始，利用“云智AI运动识别小程序插件”，在小程序中实现类似功能。通过插件的`sports`和`calc`命名空间，可轻松实现运动检测、计时计数等功能。示例代码展示了如何创建并使用俯卧撑运动分析器，以及如何通过摄像头捕获图像进行人体识别和运动分析。敬请期待后续关于姿态分析的内容。

在Java中，自定义`NumberFormatException`异常可以通过继承`IllegalArgumentException`类并重写其构造方法来实现。自定义异常类可以添加额外的错误信息或行为，以便更精确地处理特定的数字格式转换错误。

函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免改变状态和可变数据。其核心思想是使用纯函数，减少副作用，提高代码的可读性和并行处理能力。

`TrustManager`是Java中用于管理SSL/TLS信任关系的接口，主要用于验证服务器证书。本文介绍了如何创建一个信任所有证书的`TrustManager`，并通过示例代码展示了具体的实现步骤。虽然这种方法在测试环境中很有用，但在生产环境中使用时存在严重的安全风险。

在实际应用中，判断是否需要创建信任所有证书的TrustManager时，需考虑安全性与便捷性的平衡。通常，开发和测试环境可使用信任所有证书的TrustManager，但生产环境应严格验证证书，确保通信安全。

数据结构王道第3章之IKUN和I原达人之数据结构与算法系列学习栈与队列精题详解、数据结构、C++、排序算法、java、动态规划你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊-除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

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数据结构王道第2.3章之IKUN和I原达人之数据结构与算法系列学习x单双链表精题详解、数据结构、C++、排序算法、java、动态规划你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

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IKU达人数据结构与算法系列学习之队列的基本概念、如何判断队列已满/已空、队列的链式存储结构[头的出入队]、双端队列、中缀、后缀、前缀表达式、特殊矩阵和一二维数组的压缩储存等具体操作详解步骤；举例说明、注意点及常见报错问题所对应的解决方法 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

IKU达人之数据结构与算法系列学习×单双链表精题详解、数据结构、C++、排序算法、java 、动态规划 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

栈的基本概念、栈的顺序存储结构（（带及不带头））以及进出栈、共享栈、栈的链式（带及不带头）存储结构等代码举例说明；【含常见的报错问题及其对应的解决方法】 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

数据结构王道第2.3章节之线性表精题汇总一

数据结构之单双链表按位、值查找；[前后]插入；删除指定节点；求表长、静态链表等代码及具体思路详解步骤；举例说明、注意点及常见报错问题所对应的解决方法

顺序表的定义和基本操作之插入；删除；按值查找；按位查找习题精讲等具体详解步骤以及举例说明

数据结构的基本概念；算法的基本概念、特性以及时间复杂度、空间复杂度等举例说明；【含常见的报错问题及其对应的解决方法】

这段代码使用 OpenGL 和 GLUT 库创建了一个简单的图形窗口，展示了多个几何形状。首先清屏并设置背景为黑色，然后绘制一个白色矩形和一个彩色大三角形。接着绘制三个不同颜色的点，并计算大三角形的中点，绘制一个小三角形。最后，再次计算小三角形的中点，绘制一个更小的三角形。通过 `glutDisplayFunc` 注册显示回调函数 `myDisplay`，并在 `glutMainLoop` 中进入事件处理循环。

智慧工地作为建筑业数字化转型的重要趋势之一，将共同推动建筑行业向更加高效、安全、可持续的方向发展

本文介绍了一种解决手机摄像头切换导致应用崩溃的问题的方法。针对不支持facingMode配置的四摄手机，通过缓存和序号切换的方式，确保应用在特定设备上不会频繁崩溃，提升用户体验。

Per-Title编码技术由Netflix提出，旨在为每部电影量身定制合适的码率阶梯，以节省带宽和存储成本。传统固定码率阶梯在某些视频类型上存在浪费，Per-Title通过分析视频内容的复杂度，生成最优的码率-质量曲线，确保在有限带宽下提供最佳视频质量。微帧的Per-Title技术进一步优化了这一过程，通过智能算法和深度学习，为每个视频选择最合适的分辨率和码率组合，实现高效传输和优质观看体验。

当Java编译器报错“操作符 ... 不能应用于 x”时，通常是因为你尝试对不支持该操作符的数据类型执行了操作。解决方法包括：确保数据类型兼容、使用正确的类型转换或选择合适的方法。检查代码中的变量类型和操作符使用是否正确。

Pillow是Python中广泛使用的图像处理库，支持丰富的图像操作功能，包括但不限于打开、保存、缩放、裁剪、旋转、调色等。本文通过一系列示例介绍Pillow的基本用法，涵盖图像的加载与显示、尺寸调整、裁剪与旋转、亮度调整、格式转换、滤镜应用、图像合成及像素级操作等。首先需通过`pip install pillow`安装库，随后可通过导入`PIL.Image`等模块开始图像处理任务。无论是初学者还是进阶用户，都能从Pillow提供的强大功能中获益。

【10月更文挑战第3天】阿里云视觉系统基于强大的计算能力和人工智能技术，为用户提供了多种图像处理与分析的解决方案。无论是图像识别、目标检测，还是视频分析，阿里云视觉系统都能帮助开发者和企业实现自动化、高效化的图像处理任务。本文将分享一些阿里云视觉系统的实用技巧，帮助你更好地使用这款强大的工具。

该专栏专注于YOLOv8的 Neck 部分改进，融合了 BiFPN 网络，大幅提升检测性能。BiFPN 通过高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，解决了传统 FPN 的单向信息流限制。文章详细介绍了 BiFPN 的原理及其实现方法，并提供了核心代码修改指导。点击链接订阅专栏，每周定时更新，助您快速提升模型效果。推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️，涨点指数：⭐️⭐️⭐️⭐️。