存它的变形蒙版。 元数据 元数据是一组记录了创建日期、作者、描述文字等信息的数据，它也包括了 DPI (每英寸点数) 等文件格式的特有信息。 图像大小 图像大小包括了两个方面：画布的尺寸和分辨率，它们的大小直接影响 Krita 图像文件的体积。需要记录的像素越多，颜色的位深度越高，则生成的文件体 积越大。 DPI 与 PPI DPI 是 Dots per Inch (每英寸点数) 的缩写，而 向扩展。示例如下： 缩放图像至新尺寸 缩放图像大小 可对整个图像按比例缩放。如果你需要放大图像尺寸，应使用此 功能。例如，你的图像的分辨率原来是 72 PPI，你在这个低分辨率下面规划完 了大致的配色和构图，下一步就要刻画细节了，于是你可以在这里把分辨率调 高到 300 或者 400 PPI。 和所有显示了锁链按钮的对话框一样，这个对话框的锁链按钮用来锁定图像的 宽高比。点击该按钮可以解除锁定，让你可以单独控制宽度和高度的数值。 秒以内。你可以在菜单栏的 文件 ‣ 导入动画帧 导入分镜头脚本的画面，然后逐步绘 制。在起草阶段可以使用较低的分辨率，如 800×450 像素。你可以在开始勾线后才开始 使用高分辨率。 你应该在制作动画时刻留意内存的使用情况。Krita 窗口底部的状态栏有一条内存栏 (数 值为图像分辨率)，它用不同颜色显示了内存的占用情况，点击它还可以查看详情。不要 让内存栏被占满，否则 Krita 会被拖慢，甚至导致在某些电电脑上无法导出动画。你可

载和保存它的变形蒙版。 元数据 元数据是一组记录了创建日期、作者、描述文字等信息的数据，它也包括了 DPI (每英寸点数) 等文件格式的特有信息。 图像大小 图像大小包括了两个方面：画布的尺寸和分辨率，它们的大小直接影响 Krita 图像文件的体积。需要记录的像素越多，颜色的位深度越高，则生成的文件体 积越大。 DPI 与 PPI DPI 是 Dots per Inch (每英寸点数) 的缩写，而 向扩展。示例如下： 缩放图像至新尺寸 缩放图像大小 可对整个图像按比例缩放。如果你需要放大图像尺寸，应使用 此功能。例如，你的图像的分辨率原来是 72 PPI，你在这个低分辨率下面规划 完了大致的配色和构图，下一步就要刻画细节了，于是你可以在这里把分辨率 调高到 300 或者 400 PPI。 和所有显示了锁链按钮的对话框一样，这个对话框的锁链按钮用来锁定图像的 宽高比。点击该按钮可以解除锁定，让你可以单独控制宽度和高度的数值。 秒以内。你可以在菜单栏的 文件 ‣ 导入动画帧 导入分镜头 脚本的画面，然后逐步绘制。在起草阶段可以使用较低的分辨率，如 800×450 像素。你可以在开始勾线后才开始使用高分辨率。 你应该在制作动画时刻留意内存的使用情况。Krita 窗口底部的状态栏有一条 内存栏 (数值为图像分辨率)，它用不同颜色显示了内存的占用情况，点击它还 可以查看详情。不要让内存栏被占满，否则 Krita 会被拖慢，甚至导致在某些

载和保存它的变形蒙版。 元数据 元数据是一组记录了创建日期、作者、描述文字等信息的数据，它也包括了 DPI (每英寸点数) 等文件格式的特有信息。 图像大小 图像大小包括了两个方面：画布的尺寸和分辨率，它们的大小直接影响 Krita 图像文件的体积。需要记录的像素越多，颜色的位深度越高，则生成的文件体 积越大。 DPI 与 PPI DPI 是 Dots per Inch (每英寸点数) 的缩写，而 向扩展。示例如下： 缩放图像至新尺寸 缩放图像大小 可对整个图像按比例缩放。如果你需要放大图像尺寸，应使用 此功能。例如，你的图像的分辨率原来是 72 PPI，你在这个低分辨率下面规划 完了大致的配色和构图，下一步就要刻画细节了，于是你可以在这里把分辨率 调高到 300 或者 400 PPI。 和所有显示了锁链按钮的对话框一样，这个对话框的锁链按钮用来锁定图像的 宽高比。点击该按钮可以解除锁定，让你可以单独控制宽度和高度的数值。 秒以内。你可以在菜单栏的 文件 ‣ 导入动画帧 导入分镜头 脚本的画面，然后逐步绘制。在起草阶段可以使用较低的分辨率，如 800×450 像素。你可以在开始勾线后才开始使用高分辨率。 你应该在制作动画时刻留意内存的使用情况。Krita 窗口底部的状态栏有一条 内存栏 (数值为图像分辨率)，它用不同颜色显示了内存的占用情况，点击它还 可以查看详情。不要让内存栏被占满，否则 Krita 会被拖慢，甚至导致在某些

输出字幕信息： Stream #0:2(zho): Subtitle: mov_text (tx3g / 0x67337874), 1280x108, 0 kb/s (default) 分辨率=宽x高 用ffmpeg相关的ffprobe ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=height,width 0) 协 议 发 布 all right reserved ， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 08:31:51 获取视频属性 用ffprobe获取视频分辨率 宽度和高度 ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=width,height - of csv=s=x:p=0 video_file ffmpeg -t 3 -ss 00:00:02 -i small.webm small-clip.gif 转化高质量 GIF 默认转化是中等质量模式，若要转化出高质量的 gif，可以修改比特率 ffmpeg -i small.mp4 -b 2048k small.gif crifan.com ， 使 用 署 名 4.0 国 际 (CC BY 4.0) 协 议 发 布 all right

和保存它的变形蒙版。 元数据 元数据是一组记录了创建日期、作者、描述文字等信息的数据，它也包括了 DPI (每英寸点数) 等文件格式的特有信息。 图像大小 图像大小包括了两个方面：画布的尺寸和分辨率，它们的大小直接影响 Krita 文档的体积。需要记录的像素越多，颜色的位深度越高，则生成的文件体积越 大。 DPI 与 PPI DPI 是 Dots Per Inch，每英寸点数的缩写，而 PPI 向扩展。示例如下： 缩放图像至新尺寸 缩放图像大小 可对整个图像按比例缩放。如果你需要放大图像尺寸，应使用 此功能。例如，你的图像的分辨率原来是 72 PPI，你在这个低分辨率下面规划 完了大致的配色和构图，下一步就要刻画细节了，于是你可以在这里把分辨率 调高到 300 或者 400 PPI。 和所有显示了锁链按钮的对话框一样，这个对话框的锁链按钮用来锁定图像的 宽高比。点击该按钮可以解除锁定，让你可以单独控制宽度和高度的数值。 此我们可以通过制作一组步态循环来入门 Krita 的动画功能。 初始设置 首先我们要创建一个新文档： 打开新建文档对话框，在自定义文档的尺寸页面上，把文档尺寸设为 1280 x 1024，分辨率设为 72 ppi (因为它将用于屏幕显示)，把文档名字命名 为“walkcycle” (步态循环)。 接下来我们要切换到内容页面。在这里指定一个看起来舒服的背景色，然后选 中“作为画布颜色”。这样

输出字幕信息： Stream #0:2(zho): Subtitle: mov_text (tx3g / 0x67337874), 1280x108, 0 kb/s (default) 分辨率=宽x高 用ffmpeg相关的ffprobe ffprobe -v error -select_streams v:0 - show_entries stream=height,width -of BY 4.0)协议发布 all right reserved， powered by Gitbook最后更新： 2021-09-14 08:31:51 获取视频属性 用ffprobe获取视频分辨率 宽度和高度 ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries gif ffmpeg -t 3 -ss 00:00:02 -i small.webm small-clip.gif 转化高质量 GIF 默认转化是中等质量模式，若要转化出高质量的 gif，可以修改比特率 ffmpeg -i small.mp4 -b 2048k small.gif ffmpeg -i small.mp4 -b 2048k small.gif crifan.com，使用署名4.0国际(CC

本案例中我们使用了来自 UCI 机器学习数据库中的波士顿房屋信息数据。该 数据集统计了波士顿郊区不动产税、城镇人均犯罪率等共计13个特征指标和平 均房价，我们通过机器学习找到特征指标和房价之间的关系，进而预测该地区 房价，这是一个典型线性回归计算案例。 以下是数据集中的字段含义, 特征变量为: CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例 INDUS: 城镇非零售商用土地的比例 计算需求方下载预测结果 5. 计算模型的均方根误差 6. 计算预测的准确率 每个步骤对应的客户端命令详情参考 操作 Distributed AI 。 模型评估 通过预测任务，获得了模型的预测结果，我们将置信度设置为0.5，通过计算 预测值与真实值的分类准确率来评估模型优劣。 预测任务执行完成后，同时输出了鸢尾花品种分类模型的预测结果，在测试集 上准确率为 100%。 部署架构 PaddleDTX 主要由

本案例中我们使用了来自 UCI 机器学习数据库中的波士顿房屋信息数据。该 数据集统计了波士顿郊区不动产税、城镇人均犯罪率等共计13个特征指标和平 均房价，我们通过机器学习找到特征指标和房价之间的关系，进而预测该地区 房价，这是一个典型线性回归计算案例。 以下是数据集中的字段含义, 特征变量为: CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例 INDUS: 城镇非零售商用土地的比例 计算需求方下载预测结果 5. 计算模型的均方根误差 6. 计算预测的准确率 每个步骤对应的客户端命令详情参考 操作 Distributed AI 。 模型评估 通过预测任务，获得了模型的预测结果，我们将置信度设置为0.5，通过计算 预测值与真实值的分类准确率来评估模型优劣。 预测任务执行完成后，同时输出了鸢尾花品种分类模型的预测结果，在测试集 上准确率为 100%。 部署架构 PaddleDTX 主要由

例えば、ピクセルブラシエンジンは簡素で基本的な作業のほとんどをこなせま すが、もし多く塗る場合、色ぼかしブラシエンジンの方が有用でしょう。ピク セルブラシより遅いといっても、色の混ぜ合わせは色の調製混合を必要とする 作業を効率的にしてくれます。 もしそれとは全く違うものが欲しければ、スケッチブラシエンジンは乱雑な線 を作り出すのにもってこいで、形ブラシエンジンは平らを素早く作れます。 Krita のブラシエンジンの中にも 統的な塗りでは、最も効 率的な色には3つあり: シアンブルーとマゼンタレッドとイエロー(CMY)です。 コンピュータも3原色を使用しそれぞれの量を特定しながら色を保存していきま す。しかし、コンピュータの画面は自ら光を放っています。つまりより明るく なって 加法混色 する必要があり、色を合わせれば合わせるほど白になっていき ます。これによりコンピュータで使われる最も効率的な3つの原色は、赤、緑、 の関係をどのように示すかの違いであり、たいていは3つのチャンネルを持って います。この例外はグレースケールで、コンピュータはどれだけ色が白いかだ けを記録すればよいためです。グレースケールがメモリをより効率的に利用す る理由でもあります。 実際、それぞれのチャンネルを分けて見ると、グレースケール画像のように見 え、代わりに白がどれだけ赤であるかを表しており、緑や青も同様です。 Krita はとても複雑な色管理システムを持っており、ここ

； 4. 利用读写集确保普通合约调用支持并发执行，充分利用计算机多核特性； 5. 权限系统 实现一个去中心化，区块链内置的合约账号权限系统。特点如下： 1. 支持多种权限模型，比如背书数、背书率、AK集合、CA鉴权、社区治理 等； 2. 支持完善的账号权限管理，比如账号的创建、添加和删除AK、设置AK权 重、权限模型； 3. 支持设置合约调用权限，添加和删除AK、设置AK权重、权限模型； SIGN_THRESHOLD = 1; // 签名阈值策略 SIGN_AKSET = 2; // AKSet签名策略 SIGN_RATE = 3; // 签名率策略 SIGN_SUM = 4; // 签名个数策略 CA_SERVER = 5; // CA服务器鉴权 COMMUNITY_VOTE = 6; // message PermissionModel { PermissionRule rule = 1; double acceptValue = 2; // 取决于用哪种rule, 可以表示签名率， 签名数或权重阈值 } // AK集的表示方法 message AkSet { repeated string aks = 1; //一堆公钥 } message AkSets {