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打印流水号文字（递增、递减）
标签文件的批量打印，常以流水号（序列号）文字来区分标签，以实现标签的唯一性。最简单的“递增”流水号样式如：0001、0002、0003、0004... 二、点选文字工具，在页面中拖拉画出一个文字，默认是000001，可以点击“文字属性”按钮或双击文字弹出文字窗口，修改字体、字号、颜色、文字内容等， 在属性栏下方的数据选项里勾选“流水号”选项，采用默认流水参数 四、点击“打印预览”按钮预览流水号效果： 怎么样，是不是很简单，标签尺寸改成需要的大小、文字改成要求的起始号就可以实现您的要求了，下面对流水号的各个参数做详细的说明： ★进制：默认为10进制(0~9 ★增减量：默认值是1，如果设置为2，效果为：001 003 005...这样流水，如果设置为3，就是001 004 007... ★复制：可以实现单条复制效果，如设置2效果： 001、001、002、002、003、003... ★循环流水阈值：作用是达到某个值时，归位重新递增或递减。
1.7K50编辑于 2023-05-31 - 来自专栏Node开发
图片文字识别(2)
上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。 (图片来源于百度，假数据) 可以看到我们传入图片url，最后可以转化为BASE64编码再调用接口可以成功解析到用户身份证文字信息。 2.如果图片需要进行保存，可以前端将图片转化为binary格式，后端先将图 片上传到服务器或者直接传到对象存储oss，然后获得图片路径，使用现 在的方法加载缓冲数据，进行BASE64编码最后调用接口解析图片文字信息 表格文字识别(内含两个接口) 自动识别表格线及表格内容，结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字内容。 本接口为异步接口，分为两个API：提交请求接口、获取结果接口。下面分别描述两个接口的使用方法。 但是我这里就不准备一一介绍了，有兴趣可以自行查看百度AI文字识别文档： https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/87932804 其实业务开发过程如果适当的引入人脸识别，文字识别等
54.4K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏浴巾的学习分享贴
item2更改主体文字颜色
由于远程连接的Linux服务器配置好oh-my-zsh之后，本地的现实也会改变，但是更改主体文字颜色等操作比较繁琐，因此通过更改本地终端，此处是item2，来更改本地的主体文字颜色，更简单 打开设置中的颜色设置 此处foreground（前景）即为主体文字颜色，默认为白色 更改为与右侧表中ansi color的bright green一致
1.9K10编辑于 2023-12-09 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积
[源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x01 概述 1.1 前文回顾 前文提到，目前分布式模型训练有几个必要并行技术： 流水并行，尤其是如何自动设定流水 ； 梯度累加（Gradient Accumulation）； 后向重计算； 1F1B 策略（我们将采用PipeDream分析）； 在前文中，我们介绍了Gpipe如何实施流水线并行技术。 在流水线并行下， Gradient Accumulation 使得不同 stage 之间可以并行执行不同的 micro-batch，通过多个 micro-batch的梯度累加使得下一个 micro-batch 的前向计算不需要依赖上一个 micro-batch 的反向计算，因此从而让各个阶段的计算不阻塞，可以畅通无阻的进行下去（当然在一个大 batch 的最后一次 micro-batch 还是会触发这个依赖）， 达到流水线的目的
2K30发布于 2021-08-30 - 来自专栏电子工程师成长日记
花样流水灯2：双灯左移右移与闪烁
学习了LED灯的左移和右移后，下面实现多种方式的花样流水灯。 硬件电路设计 结合51单片机最小系统的知识，利用AD19画好最小系统电路（未包括电源部分）。 本设计需要实现8个LED灯的点亮与熄灭。 程序设计 程序采用Keil5设计，8位LED实现花样流水灯的程序： /*----------------------------------------------- 名称：IO口高低电平控制 内容：2个led灯先左移，然后右移，然后同时闪烁 ------------------------------------------------*/ #include<reg52.h> //包含头文件 -----------*/ void Delay(unsigned int t) { while(--t); } 仿真实现 为了直观感受本设计实现的效果，这里利用protues8.7仿真实现花样流水灯
1.8K20编辑于 2022-07-21 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 Profile 计算结果具体如下图所示： 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 如何防止流水线瓶颈。 由木桶原理我们可以知道，一个流水线管道的吞吐量由这个流水线上最慢环节的吞吐量决定。 所以需要确保流水线中所有阶段都大致花费相同的计算时间，否则最慢的阶段将会成为整个流水线的瓶颈。 这个划分问题等价于最小化流水线的最慢阶段所花费的时间，并且具有最优子问题属性：在给定worker工作量前提下，吞吐量最大化的流水线由一系列子流水线构成，其中每一个子流水线针对较小worker工作量来最大化自己的输出
84230发布于 2021-09-08 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型
0x00 摘要 上一篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，本文我们介绍其自动平衡机制和模型分割。 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析 ] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5) --- 通信模块 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 本文图来自论文和github源码。
1.9K40发布于 2021-09-27 - 来自专栏瓜大三哥
流水灯
led <= 4'b1110; //LED1点灭 else if (timer == 32'd99_999_999) //计数器计到2秒 ， led <= 4'b1101; //LED2点灭 else if (timer == 32'd149_999_999) //计数器计到 P4 | IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<1> LOC = N5 | IOSTANDARD = "LVCMOS33"; NET led<2> FPGA下载 1.可以使用SPI flash进行下载 2.直接下载 ?
77490发布于 2018-02-24 - 来自专栏我在本科期间写的文章
永夜星河主题特效2（星河背景 + 闪烁文字+点击星星 + 文字弹出特效）
图片展示 星河背景 + 闪烁文字+点击星星 + 文字弹出特效 <! font-family: 'Arial', sans-serif; position: relative; /* background: url('yyxhbk2. 动态文字彩蛋： 点击后随机显示一句温暖的“彩蛋文字”，比如“你是我心中的星河女主角！”、“星星为你闪烁！”等。 文字位置根据鼠标点击动态生成，显示后自动消失。 视觉效果： 页面背景使用渐变模拟夜空，标题文字带有“光晕”效果。 特效简单又有趣，文字内容可以根据对方喜好自定义，增强专属感。 自定义文字内容： 修改 getRandomText 函数中的文字内容，加入你想说的专属话语。 增强趣味性： 可以加入背景音乐（如《永夜星河》的主题曲）。 添加剧中角色图片作为背景装饰。
67210编辑于 2024-11-17 - 来自专栏iot-me
u8g2使用sendbuffer文字底部显示不全,只能显示半行文字
如图只能显示一行文字,而且这行文字底部也是缺少的 代码是这样的 U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_HW_I2C u8g2(U8G2_R0, /* reset=*/ U8X8_PIN_NONE ); //U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_SW_I2C u8g2(U8G2_R0, /* clock=*/ SCL, /* data=*/ SDA, /* reset=*/ U8X8 SSD1306_128X64_NONAME_1_HW_I2C u8g2 buffer介绍 将这里的1改成F就可以显示全部了 U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_HW_I2C u8g2(U8G2_R0, /* reset=*/ U8X8_PIN_NONE); 结果 修改后 U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_HW_I2C u8g2(U8G2_R0, / * reset=*/ U8X8_PIN_NONE); //U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_SW_I2C u8g2(U8G2_R0, /* clock=*/ SCL, /* data
2.2K10编辑于 2023-04-22 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
opencv+python 添加文字 cv2.putText
import cv2img = cv2.imread('caijian.jpg')font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXimgzi = cv2.putText(img, '000 ', (50, 300), font, 1.2, (255, 255, 255), 2)无论是cv2.imshow('',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 或是cv2.imshow('',imgzi)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()结果看到的图都是带有文字的说明：进行putText操作之后，读取原图像也是具有文字显示的但是原图的文件并没有被改变图 ，文字内容， 坐标 ，字体，大小，颜色，字体厚度 cv2.imshow('origin',img) # 显示原始图像cv2.waitKey()cv2.imshow(' putText',imgzi) # 显示添加文字操作的图像cv2.waitKey()cv2.imshow('backup',img2) # 显示原图像的备份cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows
5.8K30编辑于 2022-09-03 - 来自专栏dino.c的专栏
用Win2D实现镂空文字
前言 之前用PointLight做了一个番茄钟，效果还不错，具体可见这篇文章： [UWP]使用PointLight并实现动画效果 后来试玩了Win2D，这次就用Win2D实现文字的镂空效果，配合PointLight 实现镂空文字的核心思想是使用CanvasGeometry.CreateText从TextLayout获取一个Geometry，然后使用DrawGeometry将它画到DrawingSurface。 2. 参考例子 Win2D Gallery提供了大量Win2D的Sample，这次就参考了其中的文字镂空效果例子，地址和运行效果如下： https://github.com/microsoft/Win2D-Samples 实现步骤 Sample的代码量虽多，其实核心并不复杂，下面讲讲需要用到的API： 3.1 CanvasDevice.GetSharedDevice 因为要用到Win2D，所以首先要引用Win2D.uwp
81620发布于 2019-11-27 - ---- image.png 内嵌的多媒体对象来自专栏sktj
bootstrap 排版 图片+文字类文章 常用样式 2
image.png image.png
<h2>多媒体对象</h2>多媒体对象可以设置头部、居中、底部对齐，对应的类分别是 "media-top
<h2>内嵌多媒体对象</h2> < style="width:45px">RUNOOB-2
1.7K40发布于 2019-07-05
overlay2 在打包发布流水线中的应用
在这期间产品打包发布流水线做了很多优化，其中最突出的是镜像同步的优化，将镜像同步的速度提升了 5 到 15 倍。大大缩短了整个产品的发布耗时，也得到了同事们的一致好评。 我们的产品打包时会有一个镜像列表，并根据这个镜像列表在 CI/CD 的流水线镜像仓库里将镜像同步到一个发布归档的镜像仓库和一个打包的镜像仓库。 其镜像同步的流程如下图所示： 第一次是从 CI/CD 流水线镜像仓库（cicd.registry.local）中拉取镜像并 push 到发布归档的镜像仓库(archive.registry.local) 总之 overlay2 大法好！根据 overlay2 的特性，我们可以将历史的数据当作 overlay2 里的 lowerdir 来使用。 /bin/bash v2=$1 v2=${v2:="/var/lib/registry/docker/registry/v2"} cd ${v2} all_blobs=/tmp/all_blobs.list
打印流水条码
流水条码也称流水一维码，是企业生产中进行批次管理的常用方式，比如：A00001，A00002，A00003....， 如果一个个输入效率太低，不符合实际生产需要，那么如何实现快速批量打印流水呢？ 利用Label mx条码软件打印就简单了，制作步骤是：1.设置条码的起始号码；2.选择条码流水属性；3.设置流水数量。 ★增减量：默认值是1，如果设置为2，效果为：001 003 005...这样流水，如果设置为3，就是001 004 007... ★复制：可以实现单条复制效果，如设置2效果： 001、001、002、002、003、003...★循环流水阈值：作用是达到某个值时，归位重新递增或递减。 注意：打印流水号或流水条码、二维码的时候，流水数量在“打印设置”里设置，这里设置“份数”是复制的意思，不会达到流水效果， 而是在打印设置窗口里设置“打印数量”。
2.Jenkins进阶之流水线pipeline语法入门学习
2.Jenkins 2.x 开始支持 pipeline as code ,可以通过代码来配置流水线了。 Q: 为什么要使用Pipeline? 当执行流水线时，该目录被添加到类路径下。 2、vars 目录定义可从流水线访问的全局变量的脚本。 Hello-World 实践 Step 1.在Jenkins的WEB UI -> 新建任务 -> simple-pipeline-demo 任务名称 -> 选择流水线 -> 确定 Step 2.在 Dashboard ，包含整条流水线的逻辑。 agent 部分：指定流水线的执行位置（Jenkins agent）。流水线中的每个阶段都必须在某个地方（物理机、虚拟机或Docker容器）执行。 stage 部分：阶段，代表流水线的阶段。
流水线设计的概念_流水线原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。 所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。 如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。
流水线设计思想_全自动流水线
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。 （面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。 在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。 如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。 而如果采用流水点设计思想，当第一个步骤生产完，开始第二个步骤的时候，第一个步骤开始实现下一个产品的第一个步骤，后面的步骤一样，就相当于每个步骤不等待。
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
8s，12s，10s减半，所以新流水线的周期选取为12s／2s＝6s），新流水线生产6辆汽车所花费的周期为12－1＝11，所花费的整体时间为11＊6＝66s，相对于上例的96s提升了30s，至此，我们已从理论上和实际上找到了增加流水线级数确实可以提高工作效率的依据 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s 我们知道任何一种产品的生产都存在良品率这个问题，就如本文所举的例子，如果在汽车的生产过程中轮胎流水线上的一级轮胎报废了，这时我们可以在轮胎流水线的末端增加一个任务，然后用本属于第2辆车的轮胎组装给第1辆车 A L1的概念是 A L1 里存着实际数据 当L1 满了时 再存L2 所以大家看到A CPU 的L1比较的大 为128K 因为L1比L2的延迟小速度快 所以在缓存上 A CPU 比 I CPU的效率更高 而说起L2 的大小 我强调 INTEL CPU 超大L2 其实在一般使用中并没起到什么作用 反而成了来浪费消费者钱的用途。
通过流水线部署2节点RabbitMQ镜像集群（Ubuntu）
这里需要注意，因为RabbitMQ集群节点之间的通信是基于节点名的，所以在安装前，节点需要做以下准备工作： 每个节点设置好主机名，比如：node1、node2 每个节点设置好主机名的DNS解析 机器准备 节点的主机名设置为 node1、node2。 节点名可以通过DNS解析。 这样节点2才能和节点1通信。 rabbit@node1 rabbit@node2 Versions rabbit@node1: RabbitMQ 3.9.15 on Erlang 24.3.3 rabbit@node2: RabbitMQ 流水线安装 通过 Y20持续部署系统，把以上步骤编排为流水线 部署RabbitMQ镜像集群，可以实现自动部署。 下面演示一下，更多细节请登录 y20.work 视频内容
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