本文详细介绍了Python中的PIL库及其Image模块的功能和用法。PIL库是Python Imaging Library的缩写，提供了强大的图像处理能力。Image模块作为PIL库的子模块，支持图像的打开、保存、处理、绘制和滤镜应用等多种操作。文章通过示例代码展示了如何打开和保存图像、调整图像大小、旋转图像、在图像上绘制文本以及应用滤镜等。此外，还介绍了如何将JPEG格式的图片转换为EPS和PDF格式，并指定图片大小进行保存。PIL库是一个功能全面的图像处理工具，适用于从简单到复杂的各种图像处理需求。 Python Imaging Library，简称PIL，是一个专注于图像处理的库，它支持多种文件格式的处理，并能够对图像进行加载、保存、修改等基础操作。其下的Image模块是PIL库中用于操作图像的核心模块，它为开发者提供了丰富的接口用于图像的基本处理，包括但不限于图像打开、保存、旋转、缩放、裁剪以及颜色通道操作等。 利用Image模块，用户可以轻易实现对图像的读取和写入，实现不同格式图像之间的转换，例如JPEG、PNG、GIF、BMP等格式。此外，还能够完成图像的简单编辑任务，例如对图像进行裁剪，添加文本水印，以及进行图像滤镜的处理，比如模糊、锐化和边缘检测等。 PIL库广泛应用于Web开发、图像分析、机器视觉等领域，不仅可以用于图像的简单处理，更可以进行复杂的图像合成和分析。其提供的强大功能，使得开发者在处理图像时可以更加高效和方便。在进行图像处理项目时，开发者无需再从头开始编写复杂的图像处理算法，可以直接利用PIL库提供的接口快速实现所需功能。 PIL库中的Image模块也支持对图像的像素级操作，允许开发者通过编程的方式对每个像素进行访问和修改，这为图像处理提供了极高的自由度。在某些特殊需求下，开发者还可以根据自己的需求定制滤镜，并应用在图像上。例如，实现一个自定义的边缘增强滤镜，能够增强图像边缘的对比度，从而使得图像的边缘更加清晰。 同时，PIL库支持批量处理图像，这在需要对大量图像执行同一操作时显得非常有用。开发者可以将特定的操作写成脚本，然后通过脚本自动化地处理成百上千的图像。这一点在处理大型图像集合或者进行图像库管理时尤为重要。 PIL库还有一个重要的应用场景是图像格式转换。开发者可以使用PIL轻松地实现不同图像格式之间的转换。例如，将彩色图片转换为灰度图，或者将一张JPEG格式的图片转换为EPS或PDF格式，以满足不同的输出需求。此外，还可以在转换过程中指定图片的尺寸，从而获得最适合打印或显示需求的图片版本。 PIL库及其Image模块为Python图像处理提供了一个功能丰富的工具集，能够满足从基本图像处理到复杂图像分析的各种需求。无论是学术研究还是商业应用，PIL库都能提供强大的支持，是图像处理领域不可或缺的一个组件。

"Image It 3.0" 是一款由国内瓦瑟科技公司开发的一键还原软件。这款软件的主要功能是为用户提供方便快捷的系统备份与恢复服务，旨在帮助用户在遇到系统问题或者想要快速恢复到某一稳定状态时，能够一键完成操作，避免繁琐的手动设置和数据恢复过程。 在计算机领域，系统备份与恢复是维护电脑稳定运行和数据安全的重要手段。"Image It 3.0" 提供的这种一键还原功能，简化了传统的备份恢复流程，使得非专业用户也能轻松应对电脑问题。软件可能包含如下主要特点和知识点： 1. **用户友好界面**：考虑到普通用户的使用需求，"Image It 3.0" 很可能设计有直观、简洁的操作界面，让用户能够迅速理解和上手。 2. **系统映像创建**：软件能够创建整个系统的镜像文件，这个镜像包含了操作系统、应用程序、用户设置等所有系统相关的信息。用户在需要时，可以通过这个镜像快速恢复系统。 3. **定时备份**：为了提供持续的保护，"Image It 3.0" 可能支持设置定时备份，自动在特定时间点创建系统快照，确保用户在任何时间都能回到最新备份的状态。 4. **增量/差异备份**：除了全盘备份，软件还可能提供增量或差异备份功能。增量备份只保存自上次备份以来更改的部分，而差异备份则保存自初始全备份以来所有更改的部分。这两种方式可以节省存储空间，同时保持高效的恢复速度。 5. **快速恢复**：在系统出现问题时，用户只需启动"Image It 3.0"，选择合适的备份映像，软件将自动执行恢复操作，通常在几分钟内就能完成。 6. **安全保护**：备份文件的安全性至关重要，"Image It 3.0" 可能采用了加密技术，以保护用户的隐私数据不被未经授权的访问。 7. **兼容性**：作为一款成熟的软件，"Image It 3.0" 应该能兼容多种操作系统，如Windows XP、Vista、7、8、10等，满足不同用户的需求。 尽管描述中提到版本较低，但用户仍期待有更新的版本发布，这表明用户对软件持续优化和新增功能的期待，比如更好的性能、更多的自定义选项以及对最新操作系统的支持。 "Image It 3.0" 是一款实用的系统备份和恢复工具，通过其便捷的功能，为用户提供了保障电脑正常运行的有效手段。对于那些不熟悉复杂系统管理的用户来说，它无疑是一个值得信赖的解决方案。然而，随着技术的发展，用户对软件的要求也在不断提高，因此，软件开发者应当不断迭代更新，以满足用户的期望。

本文详细介绍了阿里开源的多模态模型Qwen-Image（20B）的LoRA训练技巧与异常解决方案。文章首先解析了Qwen-Image的三层融合架构，包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合器，并强调了其中文优化核心技术。接着，深入讲解了LoRA的数学原理及其在Qwen-Image中的适配技巧，包括低秩分解和参数优化。实战部分提供了60图高效训练的数据集构建、训练参数优化和速度优化策略。针对常见的手脚异常问题，文章提出了数据增强和结构约束损失函数的解决方案。此外，还涵盖了中文提示词优化、推理速度优化以及进阶训练技巧如动态秩调整和多LoRA融合技术。最后，文章总结了LoRA训练的最佳实践路径，并展望了未来发展方向，包括三维感知生成和实时交互生成。 阿里Qwen-Image LoRA训练指南详细解析了Qwen-Image（20B）的三层融合架构，其中包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合器。视觉编码器负责捕捉和处理图像数据，文本编码器则处理文本信息，而多模态融合器则将两者结合起来，实现图像和文本信息的有效融合。特别值得注意的是，文中对于中文优化核心技术进行了深入讲解，这对提升中文信息处理的效率和准确性具有重要作用。 接下来，文章深入阐述了LoRA的数学原理及其在Qwen-Image模型中的适配技巧。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于提高模型适应性的技术，通过低秩分解和参数优化，使得模型可以在保证效率的同时，更好地适应新的训练任务。文章详细讲解了这些技巧的具体应用，为读者提供了实际操作的理论支持。 实战部分，作者提供了构建高效训练的数据集的策略，包括60图数据集的构建方法，以及训练参数优化和速度优化的策略。这些内容对于读者快速掌握高效训练技巧具有直接的指导作用。 此外，文章还专门探讨了在LoRA训练过程中遇到的手脚异常问题，并给出了数据增强和结构约束损失函数的解决方案。这些问题的提出和解决，为读者在处理类似问题时提供了宝贵的经验。 文章还对中文提示词优化、推理速度优化以及进阶训练技巧如动态秩调整和多LoRA融合技术进行了介绍。这些内容是提升模型性能和优化训练效率的关键技术点。 文章总结了LoRA训练的最佳实践路径，并展望了未来发展方向，包括三维感知生成和实时交互生成等前沿领域。这为读者在未来的实践中指明了方向，也为整个领域的进步提供了视野。 本文是关于阿里开源的多模态模型Qwen-Image（20B）LoRA训练的全面指南，不仅涉及理论知识，还包含实战技巧，是深入学习和实践Qwen-Image LoRA训练不可或缺的参考资料。

在Android开发中，图片轮播是一种常见的功能，用于展示广告、产品或任何图像序列。`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`是一个开源框架，专门用于帮助开发者轻松实现这一功能。本教程将详细介绍如何在Android项目中集成并使用这个框架来创建图片轮播。 你需要从GitHub上下载`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`项目。它的GitHub地址是：https://github.com/panxw/android-image-indicator。在项目中，作者提供了简单的使用示例，你可以查阅以了解其基本用法。 由于项目使用Maven构建，如果你尝试使用Android Studio的`Import Module`功能可能会遇到依赖问题。在这种情况下，推荐直接在你的项目`build.gradle(Module.app)`文件的`dependencies`块中添加以下依赖代码： ```gradle compile 'com.panxw.imageindicator:library:1.0.2' ``` 添加依赖后，同步项目以确保Gradle能够正确解析。 接下来，我们来看如何在实际应用中使用这个框架。在布局文件中，你需要添加`ImageIndicatorView`组件。以下是一个简单的`RelativeLayout`布局示例： ```xml ``` 在对应的Activity中，你需要初始化`ImageIndicatorView`并设置图片源。下面是一个基本的Java实现： ```java import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import com.panxw.android.imageindicator.AutoPlayManager; import com.panxw.android.imageindicator.ImageIndicatorView; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MainActivity extends AppCompatActivity { ImageIndicatorView indicate_view; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); indicate_view = (ImageIndicatorView) findViewById(R.id.indicate_view); // 加载本地图片 local(); } // 加载系统本地图片 public void local() { List imageResList = new ArrayList<>(); // 将本地图片资源ID添加到列表 imageResList.add(R.drawable.image1); imageResList.add(R.drawable.image2); imageResList.add(R.drawable.image3); indicate_view.setImages(imageResList); // 自动播放设置 AutoPlayManager autoPlayManager = new AutoPlayManager(indicate_view); autoPlayManager.startAutoPlay(3000); // 每3秒切换一次 } } ``` 以上代码展示了如何加载本地图片资源到轮播器，并启动自动播放功能，每3秒切换一张图片。当然，`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`框架也支持加载网络图片。只需将图片URL添加到列表，然后调用`setImages`方法即可。同时，你可以自定义指示器样式、动画效果等，以满足项目的特定需求。 `ANDROID-IMAGE-INDICATOR`为Android开发者提供了一个简单易用的图片轮播解决方案，通过这个开源库，你可以快速地在项目中实现图片轮播功能，无论是本地图片还是网络图片，都可以轻松处理。只要按照上述步骤进行，就能在你的应用中看到流畅的图片轮播效果。

Description : C9100 EWC AP bundle image Release : 17.15.4b Release Date : 21-Sep-2025 FileName : C9800-AP-universalk9.17.15.04b.zip Size : 702.47 MB ( 736594418 bytes) MD5 Checksum : a43e61cf7d4e043572498436cd6eda93 SHA512 Checksum :7e1cb7ffbc0ba6b7940a40c6a712d64e72c74d9bcccd8475b0e489fa003a5d73eb0ed38286e79ce3698693662a2ebc8358d871ad2b7f877296457d016affbfe7

用于Unity的UI Toolkit（不是UGUI）。 2021.2.0及以上，支持内置/URP/HDRP渲染管线 仅用于个人学习使用，不可商用，否则后果由个人承担！ Unity 2021.2 or higher is required since that is when Unity added the UI Toolkit Module for runtime use. If you can, please upgrade to the highest LTS version of Unity. The newer the version the less „glitches“ the UI Toolkit has. Keep in mind, UI Toolkit as a whole is still a work in progress and not quite ready for prime time. Unity itself still recommends using UGUI instead of UI Toolkit for runtime applications (source)

SCI 文献资源————DeepMIH: Deep Invertible Network for Multiple Image Hiding DeepMIH：用于多图像隐藏的深度可逆网络 摘要——多图像隐藏旨在将多个秘密图像隐藏到一个封面图像中，然后完美地恢复所有秘密图像。这种高容量的隐藏很容易导致轮廓阴影或颜色失真，这使得多图像隐藏非常具有挑战性任务在本文中，我们提出了一种新的基于可逆神经网络的多图像隐藏框架，即DeepMIH。明确地我们开发了一个可逆隐藏神经网络（IHNN），创新地将图像的隐藏和揭示建模为其前向和后向过程，使它们完全耦合和可逆。IHNN非常灵活，可以根据需要级联多次实现了对多个图像的隐藏。为了增强不可见性，我们设计了一个重要度图（IM）模块来引导当前图像基于先前的图像隐藏结果进行隐藏。此外，我们发现隐藏在高频子带中的图像倾向于实现了更好的隐藏性能，从而提出了一种低频小波损失来约束在低频子带。实验结果表明，我们的DeepMIH在在各种数据集上隐藏不可见性、安全性和恢复准确性。 【DeepMIH: 多图像隐藏的深度可逆网络】 多图像隐藏技术是信息安全领域的一个重要研究方向，其目标是将多个秘密图像无痕迹地嵌入到一个封面图像中，以便于秘密信息的传输和存储，同时确保封面图像在视觉上与原始图像几乎无法区分。然而，高容量的图像隐藏往往会导致封面图像出现轮廓阴影或颜色失真，增加了多图像隐藏的难度。针对这一挑战，研究人员提出了DeepMIH，即深度可逆网络用于多图像隐藏的框架。 DeepMIH的核心是可逆隐藏神经网络（IHNN），这是一个创新的设计，它将图像的隐藏和揭示过程建模为前向和后向过程，这两个过程是完全耦合且可逆的。这意味着可以隐藏和恢复图像而不牺牲原始图像的质量。IHNN的灵活性在于，它可以被级联多次，以适应不同数量的秘密图像隐藏需求。 为了提高隐藏的不可见性，DeepMIH引入了重要度图（IM）模块。这个模块根据先前图像的隐藏结果来指导当前图像的隐藏，确保秘密信息的嵌入尽可能不引起视觉察觉。通过对图像的重要部分进行智能选择，可以有效地减少隐藏操作对封面图像的影响。 此外，研究发现，将图像隐藏在高频子带中可以实现更好的隐藏效果。因此，DeepMIH提出了低频小波损失，以限制秘密信息在低频子带中的存在，进一步提升隐藏的安全性。通过这种方式，可以确保秘密信息更安全地隐藏在难以察觉的高频部分，减少对低频成分的干扰，从而保持封面图像的视觉质量。 实验结果显示，DeepMIH在多种数据集上表现出卓越的性能，无论是在隐藏的不可见性、安全性还是恢复准确性方面，都明显优于其他现有的先进方法。这些成果对于改进图像隐藏技术，尤其是多图像隐藏的效率和安全性具有重要意义，为秘密通信和信息安全提供了更强大的工具。 DeepMIH通过深度可逆网络和创新的策略，成功解决了多图像隐藏中的难题，提高了隐藏质量和恢复准确率。这一工作不仅展示了深度学习在图像隐藏领域的潜力，也为未来的研究开辟了新的路径，如如何进一步优化可逆神经网络的设计，或者探索更复杂的隐藏策略以适应不同的应用场景。

修复Unity2019之后透明度点击失效bug

在C++和QML的世界里，优化图像加载速度是一个常见的挑战，特别是在开发用户界面时，快速、流畅的图像展示能够显著提升用户体验。本篇将深入探讨如何通过改进QML中的`Image`控件，利用预解释（pre-parsing）和预读取（pre-fetching）策略来提升图片加载速度。 QML是Qt框架的一部分，它提供了一种声明式编程语言，用于构建富交互式用户界面。`Image`控件是QML中最基础的图像元素，用于显示静态或动态图像。然而，原生的`Image`控件在处理大量或者大尺寸图片时可能会出现加载延迟，影响性能。 预解释（pre-parsing）是一种技术，用于提前解析图像数据，以便系统可以了解图像的元信息，如宽度、高度和格式，而无需完全加载图像。这可以在实际显示图像之前进行，减少了用户等待的时间。在QML中，我们可以通过创建一个`Image`组件并设置其`source`属性为即将加载的图像URL，然后使用`Component.onCompleted`信号来触发预解释。例如： ```qml Image { id: previewImage source: "path/to/image.jpg" onStatusChanged: { if (status === Image.Error) { console.error("Error loading image"); } else if (status === Image.Loaded) { console.log("Image pre-parsed successfully"); } } } ``` 预读取（pre-fetching）则是在实际显示图像之前加载相邻或后续的图像。这有助于在用户滚动或导航时减少延迟，因为图像已经在后台加载好了。在QML中，可以创建一个队列管理器来处理预读取，根据用户的滚动方向和速度决定何时加载下一张图片。例如： ```qml Item { id: prefetchManager property var prefetchQueue: [] function addForPrefetch(url) { prefetchQueue.push(url); // 检查队列并开始加载 checkPrefetchQueue(); } function checkPrefetchQueue() { // 模拟预读取逻辑，如检查是否在视口内，网络状态等 // ... if (shouldPrefetchNext) { Image { source: prefetchQueue.pop() // 监听加载完成，成功或失败后移除 onStatusChanged: { if (status === Image.Loaded || status === Image.Error) { prefetchQueue.shift(); } } } } } } ``` 在`JQQmlImage-master`这个压缩包中，可能包含了自定义的QML图像组件或相关的示例代码，用于演示如何实现预解释和预读取功能。通过研究这些代码，你可以更好地理解如何在实践中应用这些优化策略。 总结起来，通过预解释和预读取，我们可以显著提高QML中`Image`控件的加载速度，提供更流畅的用户体验。预解释允许我们在不完全加载图像的情况下获取元数据，而预读取则可以预先加载用户可能需要的图像，减少延迟。在C++和QML的项目中，这种优化对于处理大量图像或高分辨率图片的场景尤其重要。

xcode could not locate developer disk image for this device - iPhoneOS.platform/DeviceSupport/14-2 14.3 - 14.5 在开发iOS应用时，Xcode是Apple提供的官方集成开发环境（IDE），它允许开发者编译、调试以及打包应用程序。开发者磁盘映像（Developer Disk Image）是Xcode用来支持iOS设备调试的一个重要组成部分。该磁盘映像包含了特定版本iOS系统的所有系统文件，允许开发者在模拟器和真实设备上测试他们的应用程序。 当Xcode报告无法定位到此设备的开发者磁盘映像时，通常意味着用户正在尝试调试或运行应用程序的设备上安装了Xcode未包含磁盘映像的iOS版本。具体到这个文件信息，问题发生在尝试在iOS 14.2的设备上进行开发，而Xcode没有安装对应版本的开发者磁盘映像。同时，描述中提到了iOS版本14.3至14.5，暗示磁盘映像缺失的问题可能也存在于这些版本中。 开发者通常需要确保他们使用的Xcode版本支持他们想要测试的iOS设备上的所有版本。如果Xcode版本过旧，则可能不包含最新iOS版本的磁盘映像。解决这个问题通常需要用户更新Xcode到最新版本，因为新版本的Xcode应该会包含更多更新的iOS版本的磁盘映像。同时，用户也应当确认Xcode支持的最低iOS版本和自己设备上安装的iOS版本是否匹配。 Apple官方会定期发布Xcode的新版本，以便开发者能够支持最新的iOS设备和系统版本。开发者可以通过Apple Developer网站或者Mac App Store下载最新版本的Xcode。此外，为了优化开发过程，开发者可能还会安装iOS SDK，它提供了API文档、示例代码以及必要的工具来构建和测试iOS应用。 为了支持不同版本的iOS，Apple在Xcode中预装了多个开发者磁盘映像。当Xcode未能找到匹配的设备支持映像时，意味着开发者将无法在该iOS版本的设备上进行调试。此时，开发者可能需要从旧版本的Xcode安装包中提取丢失的磁盘映像，或者调整Xcode设置，通过命令行工具手动下载和安装对应版本的磁盘映像。 由于压缩包文件的文件名称列表中包含14.5、14.4、14.3，可以推断这些文件可能包含了这些iOS版本的开发者磁盘映像。开发者在遇到类似问题时，可尝试将这些映像文件放置到Xcode支持文件夹中对应的子目录下。同时，需要注意的是，开发者在处理磁盘映像时，应当遵循Apple官方指导，避免使用非官方途径获取和安装磁盘映像，因为这可能导致开发过程中的不稳定性和安全风险。 解决开发者磁盘映像缺失的问题，不仅可以恢复调试功能，还能确保应用的兼容性和稳定性测试。这是开发者在iOS应用开发过程中需要格外关注的一个环节，确保他们的应用能够在目标用户群体的设备上正常运行，提供良好的用户体验。