《算法吞噬幻想乡:GPT-4o引发的艺术平权运动与版权核爆》
一、引言:现象级AI艺术事件的社会回响
GPT - 4o吉卜力风格刷屏现象
在当今数字化浪潮中,GPT - 4o吉卜力风格的作品在网络上掀起了一阵刷屏热潮。吉卜力工作室以其独特的水彩质感、奇幻氛围和孤独美学,在全球范围内拥有大量粉丝。而GPT - 4o强大的跨模态生成能力,让它能够精准复刻吉卜力的画风。
一时间,社交媒体上满是用GPT - 4o生成的吉卜力风格插画。这些作品无论是人物形象、场景描绘,还是色彩搭配,都与吉卜力经典作品如出一辙。普通用户只需输入简单的指令,就能在短时间内获得百张具有吉卜力风格的插画。这种便捷的创作方式,让每个人都能成为“宫崎骏”,实现了创作平权。
这股刷屏现象不仅局限于普通用户的创作分享,还引发了广泛的讨论。一些人惊叹于AI的强大能力,认为这是艺术创作的新变革;而另一些人则对AI复刻吉卜力画风表示担忧,重新审视宫崎骏2016年“AI侮辱生命”的言论。GPT - 4o吉卜力风格的刷屏,无疑成为了一个现象级的AI艺术事件,在社会上引起了强烈的回响。
技术突破:从DALL - E到GPT - 4o的跨模态生成能力跃迁
在AI艺术创作领域,从DALL - E到GPT - 4o实现了跨模态生成能力的显著跃迁。
DALL - E作为早期的图像生成模型,已经展现出强大的图像创作能力,能根据文本描述生成相应图像。它让人们看到AI在图像生成方面的潜力,开启了AI艺术创作的大门。然而,DALL - E的能力存在一定局限。它在处理复杂文本描述时,生成图像的准确性和细节丰富度不足,对于一些抽象概念的理解和转化为图像的能力较弱。
而GPT - 4o则实现了质的飞跃。它的跨模态生成能力更加强大,能够更精准地理解文本中的语义和情感信息,并将其转化为高质量的图像。在面对复杂的描述时,GPT - 4o可以生成细节丰富、逻辑连贯的图像,甚至能够捕捉到文本中的微妙情感和氛围。
例如,当描述一个充满奇幻色彩的场景时,DALL - E可能只能生成较为简单、粗糙的图像,而GPT - 4o能生成色彩绚丽、充满想象力的画面,仿佛将人们带入一个真实的奇幻世界。
此外,GPT - 4o在风格融合方面也表现出色。它可以轻松地将不同风格进行融合,创造出独特的艺术效果。就像在GPT - 4o吉卜力风格刷屏现象中,它能精准复刻吉卜力的水彩质感、奇幻氛围和孤独美学,让普通用户也能体验到创作具有吉卜力风格作品的乐趣。这种跨模态生成能力的提升,为AI艺术创作带来了更多可能性,也引发了大众对AI艺术的广泛关注和参与。
大众狂欢:普通用户秒变"宫崎骏"的创作平权运动
GPT - 4o吉卜力风格的刷屏,让普通用户迎来一场创作平权运动,仿佛人人都能成为“宫崎骏”。以往,创作具有吉卜力风格的艺术作品,需要专业的绘画技巧、长期的艺术学习和大量的时间投入,这使得艺术创作的门槛较高,普通大众很难涉足。
然而,AI技术的发展改变这一局面。GPT - 4o强大的跨模态生成能力,让普通用户只需输入简单的文本描述,就能在短时间内生成具有吉卜力风格的精美插画。这种便捷性打破传统艺术创作的壁垒,让更多人有机会参与到艺术创作中。
在这场创作平权运动中,普通用户不再是艺术作品的旁观者,而是成为创作者。他们可以根据自己的想法和创意,自由地表达内心的情感和想象。无论是讲述一个温馨的故事,还是描绘一个奇幻的世界,都能通过AI轻松实现。
而且,这种创作平权还体现在创作的多样性上。不同背景、不同文化的用户,都能借助AI创作出具有独特风格的作品,丰富艺术的表现形式。这不仅为艺术领域注入新的活力,也让更多人感受到艺术创作的乐趣和魅力。可以说,GPT - 4o让普通用户秒变“宫崎骏”,实现艺术创作的平权梦想。
争议焦点:当AI精准复刻吉卜力画风时,宫崎骏2016年"AI侮辱生命"言论的再审视
2016年,宫崎骏曾发表“AI侮辱生命”的言论,在当时并未引起广泛关注。然而,当AI精准复刻吉卜力画风,GPT - 4o吉卜力风格刷屏网络时,这一言论被重新推到大众视野,引发激烈讨论。
宫崎骏一直强调艺术创作是人类情感与生命体验的表达。在他看来,吉卜力工作室的作品饱含着创作者对生活的观察、对人性的思考以及对自然的敬畏,每一幅画面、每一个故事都是生命的结晶。而AI通过数据学习和算法生成的作品,只是对已有风格的模仿和拼凑,缺乏真正的情感和灵魂,是对生命的不尊重,所以才会称其“侮辱生命”。
如今AI能精准复刻吉卜力画风,看似是技术的巨大进步,但也让人们开始反思艺术创作的本质。一方面,AI的高效创作能力为艺术创作带来新的可能性,让更多人能参与到艺术创作中;另一方面,这种缺乏情感注入的创作方式,是否会让艺术变得空洞和肤浅?
从某种程度上说,宫崎骏的言论并非是对技术的否定,而是对艺术本质的坚守。在AI时代,我们需要重新审视艺术与生命的关系,思考如何在技术进步的同时,保持艺术创作中那份对生命的尊重和热爱。毕竟,艺术不仅仅是视觉上的呈现,更是人类情感与精神的寄托。
二、技术解构:AI如何吞噬人类艺术DNA
深度学习的数据掠夺机制
AI深度学习的数据掠夺机制是其实现跨模态生成能力的重要基础,也是引发诸多争议的源头。在生成吉卜力风格作品的过程中,AI通过多种方式进行数据掠夺。
一方面,AI会在互联网上广泛收集与吉卜力相关的各类数据,包括动画截图、海报、周边等视觉素材,以及相关的文字描述、评论等文本信息。这些数据来源广泛且复杂,很多时候并未经过版权所有者的授权。AI将这些海量数据进行整合和分析,从中提取出吉卜力风格的特征和模式。
另一方面,AI还会对收集到的数据进行深度挖掘和处理。它会分析吉卜力作品中色彩的搭配、线条的运用、场景的构建等元素,将这些元素转化为计算机能够理解和处理的参数。通过不断地调整和优化这些参数,AI逐渐学会了如何模仿吉卜力的风格进行创作。
这种数据掠夺机制虽然让AI能够快速学习和模仿吉卜力风格,但也引发了一系列问题。它侵犯了版权所有者的权益,破坏了艺术创作的生态环境。同时,过度依赖数据掠夺也可能导致AI创作的作品缺乏真正的创新和灵魂。
风格解析:水彩质感/奇幻氛围/孤独美学的参数化拆解
在AI艺术创作领域,训练数据如同肥沃土壤,滋养着AI模型成长。然而,GPT - 4o在生成吉卜力风格作品背后,存在着使用未授权吉卜力素材进行隐秘训练的情况。
吉卜力工作室的作品以独特水彩质感、奇幻氛围和孤独美学闻名于世,深受全球观众喜爱。这些作品蕴含着创作者大量心血与创意,本应受到严格版权保护。但在AI训练过程中,部分数据收集者为追求模型效果,未经授权将吉卜力作品素材纳入训练数据。
这种行为如同在黑暗中进行的交易,数据来源不透明,形成一个黑箱。AI开发者可能为获取更多数据,从各种渠道收集素材,其中不乏吉卜力未公开或未授权使用的画面。这些素材被转化为数字代码,成为训练模型的养分,让AI能够精准复刻吉卜力画风。
未授权素材的使用对吉卜力工作室和创作者造成伤害。吉卜力工作室投入大量人力、物力和时间创作作品,本应通过合法途径获得收益和认可。而AI使用未授权素材生成类似作品,可能抢占市场份额,影响原创作品商业价值。这也侵犯创作者知识产权,违背创作初衷和权益。
AI训练数据黑箱问题亟待解决。需要建立更加透明、规范的数据收集和使用机制,确保AI发展在合法、合规轨道上进行,保护创作者权益和艺术创作生态。
训练数据黑箱:吉卜力未授权素材的隐秘喂养
在AI艺术领域,GPT - 4o展现出惊人创作速度,10秒就能生成百张插画,这与设计师数月手绘形成鲜明对比,也引发对创作替代临界点的思考。
设计师手绘是一个漫长且需要投入大量精力的过程。从构思创意、收集素材,到一笔一划勾勒线条、上色润色,每一个步骤都饱含着设计师的心血和情感。一幅高质量插画往往需要设计师花费数月时间精心打磨,期间还可能面临灵感枯竭、反复修改等问题。
而AI凭借强大计算能力和深度学习算法,能在极短时间内生成大量插画。它可以快速调用数据库中的各种元素,按照预设风格和参数组合出一幅幅作品。这种高效创作方式在一些对时间要求极高的场景中具有明显优势,比如电商海报、快速更新的社交媒体内容等。
然而,这并不意味着AI能完全替代设计师。虽然AI能快速生成插画,但在创意深度、情感表达和文化内涵方面,与设计师手绘仍存在差距。设计师的创作是基于自身生活经验、文化背景和情感体验,每一幅作品都蕴含着独特灵魂。
创作替代临界点并非简单由速度决定。在一些对创意和情感要求较高的领域,如艺术展览插画、高端品牌宣传画等,设计师手绘仍不可替代。但在标准化、模式化的创作场景中,AI可能逐渐占据主导地位。
创作替代临界点:10秒生成百张插画 vs 设计师数月手绘
在AI艺术发展浪潮中,艺术家们对未经授权的AI训练表达强烈不满。约1.1万名艺术家联名抗议,这一行动反映他们对自身权益的捍卫和对艺术创作环境的担忧。
AI在训练过程中大量使用艺术家作品作为数据,却未获得授权。这意味着艺术家的心血被随意利用,他们的创作成果成为AI学习的素材,却没有得到应有的尊重和回报。艺术家们依靠创作谋生,作品是他们的经济来源和艺术表达途径。未经授权的使用侵犯他们的版权,损害他们的经济利益。
从艺术创作角度看,这种行为破坏艺术创作生态。AI通过学习大量作品生成类似风格作品,可能导致艺术风格单一化,抑制艺术家的创新。艺术家们花费大量时间和精力探索独特风格和表达方式,而AI可能在短时间内模仿出相似效果,这对他们的创作热情是巨大打击。
艺术家联名抗议是对这种不公平现象的有力回应,他们希望通过集体行动引起社会关注,推动相关法律法规完善,保障自身权益,维护健康的艺术创作环境。
三、伦理困境:原创与模仿的模糊边界
版权法理真空
(1)日本著作权法:保护具体作品不保护风格
在AI艺术的讨论中,反方认为AI艺术是缺乏人性温度的技术拼贴。艺术创作一直以来都是人类情感与思想的表达,画家通过笔触传递内心的喜怒哀乐,作家用文字抒发对世界的感悟。而AI艺术是基于算法和大量数据生成,虽能模仿各种风格,却难以注入人类的情感与灵魂。
以吉卜力风格的AI艺术为例,吉卜力作品中蕴含着宫崎骏对自然、人性、梦想的深刻思考和独特情感。这些情感是创作者在生活经历、人生感悟中逐渐积累沉淀,在创作过程中自然流露。AI只是对吉卜力风格的色彩、线条、构图等元素进行分析和组合,生成看似相似的作品,但无法理解这些作品背后的情感内涵和人文关怀。
AI艺术创作过程是机械的,按照预设程序和算法运行,没有创作的主动性和情感投入。它不能像人类艺术家那样在创作中不断探索、尝试、反思,根据自己的情感和想法随时调整创作方向。所以,反方觉得AI艺术只是技术层面的拼凑,缺乏真正的艺术价值和人性温度。
(2)艺术家联名抗议:1.1万人反对未经授权的AI训练
在创意行业中,标准化插画、电商海报和游戏原画领域正面临着被AI替代的高风险。
标准化插画通常遵循固定的风格和模式,具有较高的重复性和规律性。AI能够快速学习这些特征,按照既定的规则生成大量相似风格的插画。比如在一些儿童读物、卡通形象绘制中,AI可以在短时间内生成符合要求的插画,且质量较为稳定,这使得传统插画师在这类工作上的竞争力下降。
电商海报的设计往往需要在短时间内完成,并且要符合特定的营销需求和视觉规范。AI可以根据预设的模板和关键词,迅速生成各种风格的海报,满足不同电商平台的要求。相比之下,设计师手动设计海报需要花费更多的时间和精力,在效率上难以与AI抗衡。
游戏原画在角色设计、场景绘制等方面也存在一定的标准化流程。AI可以通过学习大量的游戏原画作品,掌握其中的风格和技巧,快速生成游戏所需的原画素材。对于一些小型游戏开发团队来说,使用AI生成原画能够降低成本和时间投入,这对传统游戏原画师的工作构成了威胁。
这些高危领域的工作特点决定其容易被AI替代,创意工作者需积极应对这一挑战。
艺术本质论战
(1)反方:缺乏人性温度的技术拼贴
在创意行业中,建筑与园林设计领域属于较难被AI替代的安全区,这主要源于其对哲学思考的高度需求。
建筑设计并非只是简单的空间组合与外观塑造,它承载着人类社会的文化、历史和价值观。每一座建筑都要考虑当地的风土人情、地理环境以及使用者的需求和体验。例如,在设计一座历史文化街区的建筑时,设计师需要深入了解该地区的历史脉络,将传统元素与现代功能巧妙融合,这种对文化内涵的挖掘和传承需要设计师具备深厚的人文素养和哲学思考能力,而这正是AI目前难以企及的。
园林设计同样如此,它追求的是人与自然的和谐共生,营造出一种独特的意境。设计师要根据不同的地形、气候和植物特性,打造出富有生命力和情感的景观空间。像苏州园林,其设计理念蕴含着中国传统哲学中的阴阳、虚实、动静等思想,每一处布局都经过精心考量,旨在让人们在其中感受到自然之美和心灵的宁静。这种对意境的营造和情感的表达,依赖于设计师的个人感悟和哲学智慧,AI无法真正理解和创造。
所以,建筑与园林设计凭借其对哲学思考的依赖,成为创意行业中相对安全、不易被AI替代的领域。
(2)正方:数字时代的集体无意识创作
在创意行业,全网趋同的吉卜力/赛博朋克美学正引发一场风格内卷危机。随着AI技术发展,大量创作者借助AI工具快速生成具有吉卜力或赛博朋克风格的作品,这些风格在网络上迅速传播并流行起来。
这种风格趋同使得市场上充斥着相似的作品,导致创意的多样性被严重削弱。创作者们为了迎合大众喜好和市场趋势,纷纷采用这些热门风格,而忽视了自身独特风格的探索和发展。长此以往,整个创意行业的创新活力受到抑制,新的艺术风格和表现形式难以诞生。
对于创作者个人而言,风格内卷意味着竞争加剧。大家都在相似的风格领域内竞争,想要脱颖而出变得更加困难。为了获得关注和认可,创作者不得不投入更多的时间和精力在细节上打磨,导致创作成本不断增加,而收益却未必能相应提高。
此外,风格趋同还会影响受众的审美体验。当他们看到的作品都是相似的风格和表现手法时,容易产生审美疲劳,对创意行业的兴趣和热情也会逐渐降低。这种风格内卷危机若不加以解决,将对创意行业的健康发展造成严重威胁。
四、产业地震:创意阶层的生存重构
职业替代图谱
(1)高危领域:标准化插画/电商海报/游戏原画
AI的发展高度依赖训练数据,一旦新的人类作品供应不足,AI将面临训练数据枯竭的严峻问题。AI的学习和创作基于大量已有数据,若缺乏新的人类作品作为“养分”,它只能不断重复利用旧有数据进行训练。
这会导致AI生成的内容陷入同质化的死循环。以吉卜力风格的AI创作为例,若没有新的吉卜力风格作品或其他新颖艺术作品输入,AI生成的插画、动画等会越来越相似,失去创新活力。原本吉卜力风格独特的水彩质感、奇幻氛围和孤独美学,会在不断重复中变得单调乏味。
训练数据枯竭还会阻碍AI技术的进一步发展。AI需要新的数据来学习新的艺术表现手法、风格和创意,没有新人类作品的喂养,AI难以突破现有的创作局限,无法实现跨模态生成能力的进一步提升。
从更广泛的文化层面看,这会造成文化生态链的断裂。AI艺术与人类艺术相互影响、相互促进,当AI因数据枯竭无法产出有价值的作品,会影响整个艺术创作环境,抑制人类艺术家的创作灵感,形成恶性循环。
(2)安全区:需要哲学思考的建筑/园林设计
快餐式AI艺术正以惊人速度在大众文化中蔓延,对人类深度审美造成严重消解,引发审美惰性。
AI艺术创作速度极快,能在短时间内生成大量作品。这使得人们接触艺术作品的数量呈爆发式增长,但也让人们习惯了这种快速获取艺术的方式,不再愿意花费时间和精力去深入欣赏和理解艺术作品。就像吃快餐一样,人们追求的是快速满足,而忽略了食物的品质和营养。
AI艺术往往遵循既定算法和模式,作品风格和表现形式趋于同质化。长期接触这类作品,人们的审美视野变得狭窄,难以欣赏和理解那些具有独特风格和深度内涵的艺术作品。人们的审美逐渐被AI艺术所塑造,形成一种固定的审美模式,缺乏对不同艺术风格和表现形式的包容和欣赏能力。
深度审美需要人们用心去感受、思考和体验艺术作品,从中领悟艺术的真谛和价值。然而,快餐式AI艺术让人们变得浮躁和功利,只追求表面的视觉享受,而忽略了艺术作品背后的文化内涵和精神价值。这种审美惰性一旦形成,将对人类的文化和艺术发展产生负面影响。
创意工作者异化
(1)工具依赖症:设计师沦为AI参数调试员
数字水印在保护艺术家创作方面扮演着至关重要的角色,可将其视为艺术家可追溯的创作基因库。在AI艺术盛行的当下,艺术家的作品极易被非法使用和复制,数字水印则为解决这一问题提供了有效途径。
数字水印是一种将特定信息嵌入到数字作品中的技术,这些信息通常是不可见的,但可以通过特定的工具进行提取和识别。对于艺术家而言,数字水印就像是作品的“身份证”,包含了作品的创作信息、艺术家的身份等关键内容。当作品在网络上传播时,即使被多次复制和修改,水印信息依然存在,能够帮助艺术家追踪作品的流向。
一旦发现自己的作品被未经授权使用,艺术家可以通过提取水印信息来证明作品的归属权。这在版权纠纷中具有重要的法律意义,为艺术家维护自身权益提供了有力的证据。而且,数字水印还能起到一定的威慑作用,让潜在的侵权者不敢轻易对作品下手。通过这种方式,数字水印为艺术家的创作提供了一个安全的保护网,确保他们的创作成果得到应有的尊重和保护。
(2)风格内卷危机:全网趋同的吉卜力/赛博朋克美学
建立训练数据授权体系可参考音乐版权集体管理制度。在音乐领域,版权集体管理组织发挥着重要作用,它们代表众多音乐创作者与使用者进行授权谈判、收取费用并分配给创作者。这种模式有效解决了音乐版权授权的复杂性和分散性问题。
对于AI训练数据授权,可借鉴此模式成立专门的数据管理组织。该组织负责收集创作者的数据,与AI开发者进行授权协商。创作者将自己的数据交由组织管理,组织根据数据的使用情况向开发者收取费用,并按照一定规则分配给创作者。
这样做能让创作者获得合理报酬,激励他们继续创作新作品,为AI提供丰富训练数据。同时,AI开发者也能通过正规途径获取数据,避免使用未授权素材引发的法律风险和伦理争议。而且,数据管理组织可制定统一的数据使用标准和规范,保障数据使用的透明度和公正性,促进AI行业健康有序发展。
五、文明危机:当原创动力系统崩溃
文化生态链断裂
(1)训练数据枯竭:若无新人类作品喂养,AI将陷入死循环
在人机协作的模式中,AI可作为灵感加速器发挥重要作用,同时保留人类的情感决策权。AI拥有强大的数据处理和分析能力,能在短时间内搜索并整合海量信息,为创作者提供丰富多样的创意灵感。比如在绘画领域,AI可以快速生成不同风格、不同主题的草图,为艺术家开拓创作思路,让他们从传统的构思束缚中解脱出来。
然而,艺术创作不仅仅是技巧和形式的展现,更重要的是情感的表达和传递。人类具有独特的情感体验和价值观,这些是AI无法复制的。在创作过程中,人类能够根据自己的情感和生活经历,对AI提供的灵感进行筛选和加工,赋予作品灵魂和深度。例如,一位画家在创作一幅关于故乡的画作时,AI可能提供了多种画面风格和元素,但画家会根据自己对故乡的情感记忆,选择最能表达内心感受的方式进行创作。
所以,在人机协作中,AI负责提供灵感和技术支持,而人类则凭借情感决策权把控作品的情感方向和艺术价值,实现人机优势互补,共同推动艺术创作的发展。
(2)青少年创造力萎缩:教育系统检测到的原创能力退化
在AI技术飞速发展的当下,创意工作者需要培养元创作能力,实现从技术执行到概念原创的转变。以往,许多创意工作者主要负责技术执行,按照既定的要求和风格完成作品。然而,AI在技术执行方面展现出强大的能力,能够快速生成大量符合特定风格的作品,这使得单纯的技术执行人员面临被替代的风险。
元创作能力强调的是概念原创,即从无到有地创造出独特的创意和概念。这需要创意工作者具备敏锐的洞察力、丰富的想象力和深厚的文化底蕴。例如,在设计一个项目时,元创作者能够挖掘出独特的主题和故事,为作品赋予灵魂和深度,而不仅仅是追求表面的视觉效果。
培养元创作能力,创意工作者要不断拓宽自己的视野,接触不同领域的知识和文化,激发创新思维。同时,要敢于突破传统的思维模式,勇于尝试新的创意和表现手法。在人机协作的模式下,将AI作为辅助工具,利用其强大的数据处理和分析能力,为概念原创提供支持。通过从技术执行转向概念原创,创意工作者能在AI时代找到自己的核心竞争力,实现自身价值。
人类认知退化
(1)审美惰性:快餐式AI艺术对深度审美的消解
吉卜力争议为我们揭示艺术本质提供了深刻视角。艺术绝非仅仅是视觉符号的堆砌,它更是生命体验的容器。在GPT - 4o吉卜力风格刷屏事件中,AI能精准复刻吉卜力画风,生成大量看似精美的插画。然而,这些作品虽在视觉上与吉卜力风格高度相似,却缺失了艺术中至关重要的生命体验。
宫崎骏的作品之所以能打动无数人,是因为其中蕴含着他对生活、自然、人性的深刻感悟和独特体验。每一幅画面、每一个故事都是他生命历程的映照,饱含着情感与思考。而AI创作只是基于数据的模仿和生成,缺乏创作者亲身经历的情感注入。
艺术是创作者将自身生命体验通过各种形式表达出来的过程,它承载着人类的情感、价值观和精神追求。吉卜力争议提醒我们,在追求艺术形式和技术创新的同时,不能忽视艺术的核心——生命体验。只有当艺术与生命体验紧密相连,才能真正触动人心,具有永恒的价值。
(2)意义消解:当所有艺术都能被机器生产,创作价值何在
在AI时代,当机器能够完美模仿人类,甚至在某些艺术创作领域超越人类时,我们不得不思考什么才是不可替代的人性之光。
人性之光首先体现在情感的深度与复杂性上。机器可以模仿人类的情感表达,但无法真正体验爱、悲伤、喜悦等丰富情感。人类在生活中经历的酸甜苦辣,会融入到创作中,赋予作品独特的灵魂。比如梵高的画作,饱含着他对生活的热爱与痛苦,这种情感的深度是机器难以企及的。
其次,人类的创造力源于对未知的好奇和探索精神。我们不断突破现有的认知边界,创造出全新的概念和形式。而机器的创作往往基于已有的数据和模式,缺乏真正的创新。
再者,人类的道德和伦理观念也是人性之光的重要体现。在创作过程中,我们会考虑作品对社会和他人的影响,遵循一定的道德准则。而机器没有道德意识,可能会产生一些违背公序良俗的作品。
在这个技术飞速发展的时代,我们要坚守这些人性之光,让艺术不仅仅是技术的展示,更是人类情感、创造力和道德的表达。
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tree命令
tree [选项] [目录...] 指定要显示的目录。如果没有指定目录,tree 会显示当前目录及其子目录结构。 常用选项 -a 显示所有文件和目录,包括隐藏文件(以 . 开头的文件)。 -d 只显示目录,不显示文件。 -L LEVEL …...
【Vue.js】组件数据通信:基于Props 实现父组件→子组件传递数据(最基础案例)
概览 前言父子通信流程关键技术点关键规则 实战1. 在父组件中注册子组件2. 子组件接收父组件传入的数据补充与总结 前言 在 Vue 3 中,父组件向子组件传递数据是通过props实现的。父组件在子组件的标签上绑定数据,子组件通过定义props接收这些数据。这种…...
信创时代技术栈选择与前景分析:国产替代背景下的战略路径与实践指南
🧑 博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C, C#, Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C、C#等开发语言,熟悉Java常用开…...
Python内置方法干货总结
如果你还在为提升Python代码能力发愁,那么掌握内置方法就是你的捷径!很多初学者和进阶者忽略了这一“宝藏”,其实,Python的内置方法不仅能让你代码更简洁,还能大幅提升开发效率。今天,咱们就来一次系统梳理…...
小草GrassRouter多卡聚合路由器聚合卫星、MESH网络应用解决方案
一、多网融合解决方案 卫星网络融合 支持接入卫星通信模块,在无地面网络覆盖的极端场景(如偏远山区、海洋救援)下,形成“5G卫星”双链路冗余传输,卫星链路可作为核心通信备份,确保关键指令和视频数据实…...
Spring反射机制
Spring反射机制 反射机制是加载类时,在运行时动态地获取类的信息,并且可以操作类或对象的属性、方法、构造函数等成员的能力。在 Java 里,反射机制的实现主要依赖于 java.lang.reflect 包下的多个类,以及 java.lang 包中的 Class…...
PCB硬件电路设计_pcb布线设计
1.MCU最小系统电路 这些电路都会非常接近MCU,他们的可靠性决定了MCU能否正常工作。 外围电路,为了布线整齐美观,尽量避免打过多的通孔。在布局的时候走线的顺序和元器件顺序尽可能的保持一直避免走线交叉。 2.晶振电路布线 一般情况下我们…...
Qt开发:XML文件的写入与读取
文章目录 一、使用 QDomDocument操作节点1.1 将信息写入XML文件中1.2.从XML文件中读取信息 二、使用 QXmlStreamWriter操作节点2.1 将信息写入XML文件中2.2 从XML文件中读取信息 三、总结 一、使用 QDomDocument操作节点 1.1 将信息写入XML文件中 #include <QDomDocument&…...
PCI/PXI 总线的可编程电阻卡
701X 系列是阿尔泰科技基于 PCI/PXI 总线的可编程电阻卡,多种电阻范围可选,稳定性好;准确 度低至 0.2%;分辨率设置精细,可低至 0.125Ω,适用于传感器仿真应用。 701X 系列高精度程控电阻模块具有高设置分辨…...
火语言RPA--腾讯云存储
【组件功能】:存储本地文件至腾讯云 选择本地文件,通过腾讯云存储配置上传至腾讯云对象存储的指定地域指定存储桶指定路径。 配置预览 配置说明 SecretId 支持T或# 前往官网获取或创建。参考链接:https://console.cloud.tencent.com/cam/…...
使用POI和EasyExcel使用导入
1.使用POI导入 1.1导入依赖 <dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml</artifactId><version>4.1.2</version></dependency> 1.2创建工具类 package com.ruoyi.common.utils.poi;import org.ap…...
AWS PrivateLink vs Lattice:深度解析两大网络服务的异同
导语: 在AWS的网络服务生态中,PrivateLink和Lattice都是备受关注的解决方案。本文将深入探讨这两项服务的核心特性、应用场景以及它们之间的关键区别,帮助您在复杂的网络架构设计中做出明智的选择。 一、AWS PrivateLink 概述 定义 AWS PrivateLink 是一种网络服务,允许您…...
Linux系统编程---exec簇:进程的加载与替换
1、exec簇基础 在Linux中,用于加载并执行指定程序的API有exec簇和system函数。 exec簇的进程替换不会创建一个新的进程,只是加载新的程序代码和数据,替换当前进程执行的程序代码。 system函数的进程替换是创建一个新的子进程,然后…...
C++ 之 【模拟实现 list(节点、迭代器、常见接口)】(将三个模板放在同一个命名空间就实现 list 啦)
1.前提准备 (1) list 的底层结构一般是带头双向循环链表 (1)为避免命名冲突,需要创建一个命名空间来存放模拟实现的 list (2)下面模拟实现list时,声明和定义不分离(具体原因后续讲解) 2.完整实现 2.1 链表节点 template<class T>//节点写成类模板…...
数字图像处理 -- 眼底图像血管分割方法
算法框架 基于深度学习的 U-Net 架构,结合注意力机制(Attention Gate)与多尺度特征提取,以提高细小血管的检测能力。整体流程如下: 输入图像预处理:提取绿色通道 & CLAHE 增强数据增强:旋…...
基于ffmpeg的音视频编码
1 音频编码 本质上是由pcm文件转到一个协议文件 比如说aac协议 1.1 音频基本知识回归 比特率 比特率是指单位时间内传输或处理的比特(bit)数量,通常用 bps(bits per second,比特每秒)来表示。它是衡量数…...
Android wifi开发调试总结
Android wifi开发调试简单总结 文章目录 Android wifi开发调试简单总结一、前言二、wifi demo开发1、开关和连接2、wifi开启主要流程3 、wifi主要广播4、相关日志5、demo示例 三、其他1、Wifi开发小结2、其他wifi知识小结(1)Android无线Wifi开发…...
LLVIP、KAIST、M3FD数据集
LLVIP、KAIST、M3FD数据集 (可见光红外,双模态数据集,已配准已对齐已清洗,已处理为txt格式,YOLO可直接训练) 电子产品,一经出售,概不退换 算法设计、毕业设计、期刊专利!…...
datasets 数据处理封装后,统一处理流程以避免Dataset Map顺序依赖问题
文章目录 处理流程说明小结 在实际项目中,我们常常需要对数据集进行预处理。为了规范操作,我封装了一个基础数据集处理类: class DatasetAbstract:"""所有数据集都应包含以下几个字段:* question:用户…...
【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第四章(3)| 多变量线性回归
机器学习(Machine Learning) 简要声明 基于吴恩达教授(Andrew Ng)课程视频 BiliBili课程资源 文章目录 机器学习(Machine Learning)简要声明 三、特征工程与多项式回归(一)特征工程:从数据中发…...
将本地Springboot项目部署到Linux服务器
1、打包后端项目 在IDEA的终端上执行命令 mvn clean package "-Dmaven.test.skiptrue" 在target目录下查看jar包是否存在 2、idea运行jar包(可选) 在IDEA的终端上执行命令 # 进入jar包所在目录 E:\LzpWorkspaces\lzp-records> cd .\tar…...
无人设备遥控器之实时数据保护技术篇
无人设备遥控器的实时数据保护技术是保障设备安全运行、避免信息泄露或恶意干扰的核心手段,其核心目标是在复杂电磁环境和网络攻击威胁下,确保指令传输的完整性、保密性和抗干扰性。 一、技术实现路径 链路层加密与认证 动态密钥协商:采用…...
【优秀三方库研读】【性能优化点滴】odygrd/quill 解决伪共享
一、伪共享(False Sharing)问题本质 当不同CPU核心频繁修改**同一缓存行(Cache Line)**中的不同变量时,会导致严重的性能下降。现代CPU的缓存系统以缓存行(通常64字节)为单位操作内存ÿ…...
JavaScript性能优化实战(6):网络请求与资源加载优化
引言 在现代Web应用开发中,网络性能已成为影响用户体验的关键因素。据统计,用户等待页面加载的耐心通常不超过3秒,超过这个时间,约40%的用户会选择离开。此外,Google的研究表明,页面加载时间每增加0.5秒,流量就会下降约20%。因此,优化网络请求和资源加载不仅关乎用户体…...
re题(49)BUUCTF-crackMe
BUUCTF在线评测 int wmain() {FILE *v0; // eaxFILE *v1; // eaxchar v3; // [esp3h] [ebp-405h]char v4[256]; // [esp4h] [ebp-404h] BYREFchar Format[256]; // [esp104h] [ebp-304h] BYREFchar v6[256]; // [esp204h] [ebp-204h] BYREFchar v7[256]; // [esp304h] [ebp-10…...
Python中的单例模式:深入探索元类与装饰器实现
《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! 解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界 单例模式(Singleton Pattern)是设计模式中的一种重要模式,确保一个类在整个应用中只有一个实例,并且提供全局访问点。Python语言作为一…...
深入解析 Babylon.js 中的 TransformNode.lookAt 方法
在 3D 开发中,控制对象朝向是一个基础但关键的需求。Babylon.js 作为一款强大的 Web3D 引擎,提供了 TransformNode.lookAt 方法来实现这一功能。本文将全面解析这个方法的使用技巧、参数含义以及常见应用场景。 方法基础 TransformNode.lookAt 的基本签…...
SpringCloud组件——Gateway
一.网关 1.问题提出 我们通过Eureka,Nacos解决了服务注册,服务发现的问题,使用SpringCloud LoadBalance解决了负载均衡的问题,使用OpenFeign解决了远程调用的问题。 但是当前所有微服务的接口都是直接对外暴露的,可…...