第一步，将”hua.php””snowfall.js”文件上传到当前主题根目录hua文件夹中
哈，大家元旦节快乐哈！ 那先放例程吧 [源码来自:源码之家] 原地址：HTML5 canvas圣诞节雪花网页背景代码 – 源码之家 使用方法： 先用 <script> 标签加载js文件 <script type="text/javascript" src="js/snow.min.js"></script> 然后在html里任意位置添加 <canvas id="snowFallTop" class="snowFall snowFallTop" width="1220" height="162" st
飘落动画效果插件引用： <script src="https://cdn.bootcss.com/JQuery-Snowfall/1.7.4/snowfall.jquery.min.js"></script> 注意：需要引用jQuery，要在插件之前引用安装。 1 // 当窗口尺寸改变时重新执行函数，避免出现不好的用户体验 2 // 因比较消耗cpu，本站没有采用这种方式 3 function floated(){ 4 $
参考：https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81742322
朋友圈都在晒下雪，今天，MixLab 教大家如何在屏幕上看雪。 使用 chrome 的扩展，注入下雪的代码到任意网页，如下图： 如何实现的？ chrome 扩展主要的文件是 manifest.jso
下载好后可以直接放入网站跟目录；自定义都可以 然后将以下代发放入路径：主题目录functions.php文件
在这个数字时代，爱情表白方式也随之改变。在过去，我们可能会写情书或亲自表达情感，但现在，我们可以利用互联网和编程技术来创造独特而有趣的方式来表达爱意。本篇博客将介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个令人惊喜的爱心表白网页。
先在电脑桌面新建一个记事本,然后打开记事本，将上面代码复制粘贴记事本，修改文件后缀为.html，然后用浏览器打开该文件即可
MDX 是一种文档格式，可以在 Markdown 文档中无缝地插入 JSX 代码。
欢迎来到本篇技术博客！今天，我们将一起学习如何使用HTML、CSS和JavaScript来创造一个有趣的高考加油倒计时网页。我们将增加祝福语句和下雪背景效果，为高考考生送上美好的祝福。让我们开始吧！
今天是圣诞节，首先，张戈在这里祝所有朋友节日快乐！ 虽然我对圣诞节并不感冒，不过既然是公开的博客，那还是搞搞气氛吧！测试了网上找的几个代码，下面分享一下我个人比较满意的 2 种。 看代码之前，先分享一
冬天到了，或者圣诞节到了，很多网站会用到雪花特效， 今天我就分享两款觉得比较好的雪花js特效代码给大家， 当然不是小弟原创的，得感谢原创作者的无私奉献 一、下雪特效代码① 该特效的雪花是有雪花的八角形状的 <script type="text/javascript"> (function($){ $.fn.snow = function(options){ var $flake = $('').css({'position': 'absolute','z-inde
上班期间也没时间去更新博客，元旦休假的时候就写点内容，分享一段 WordPress 博客网站下雪特效，喜欢的话也可以拿到你的网站去使用。 <script type="text/javascript"> /* 控制下雪 */ function snowFall(snow) { /* 可配置属性 */ snow = snow || {}; this.maxFlake = snow.maxFlake || 200; /* 最多片数 */
高考是每个学生都会经历的一次重要考试，它标志着一个人学业的结束和新的人生阶段的开始。为了庆祝高考的临近，我设计了一个令人兴奋和有趣的倒计时网页，旨在为学生们带来欢乐和动力。
无论你有多少存储空间，它总有可能被填满。在大多数个人设备上，磁盘被照片、视频和音乐填满，但在服务器上，由于用户账户和日志文件数据，空间减少是很正常的。无论你是负责管理一个多用户系统，还是只负责自己的笔记本电脑，你都可以用 du 命令检查磁盘的使用情况。
在这个例子中，当前目录总共占用了 60KB，其中 12KB 被子目录 .backups 占用。
在 MDX 出现之前，将 JSX 与 Markdown 混合书写时，Markdown 的优势就不存在了。 通常采是用基于模板字符串的方式，因此就需要大量的转义和繁琐的语法。
在这个名为《生日快乐：穿越奇妙时光的温暖庆祝》的博客中，我将以独特的创意和令人难忘的效果，为你带来一场难以忘怀的生日庆祝活动。通过令人陶醉的视觉效果、动人的文字和倒计时提醒，希望为你的生日庆祝增添温暖、喜悦和难忘的回忆。
近来，在研究在线IDE颇有收获，打算写个专栏文章， 手摸手打造类码上掘金在线IDE ,有兴趣的jym 可以关注动态，后续会有更多的文章
发表于Earth and Space Science的一项新研究运用机器学习方法，基于卫星被动式微波探测仪观测数据，并通过高质量的星载雷达提供的降雪数据进行训练，来获取全球降雪的发生和速率。
可以将代码内容保存到空间里并命名为china-lantern.js然后使用代码调用它，该代码可以放在头部或尾部文件里
既然是社工那肯定不是使用工具去看图片 ，换个思路 百度识图找一下大概是在哪是 — “西安的大雁塔”
ENCODE官方提供了chip_seq分析的pipeline以供参考，在peak calling前的预处理环节，流程示意如下
Muñoz-Sabater, J., Dutra, E., Agustí-Panareda, A., Albergel, C., Arduini, G., Balsamo, G., Boussetta, S., Choulga, M., Harrigan, S., Hersbach, H., Martens, B., Miralles, D. G., Piles, M., Rodríguez-Fernández, N. J., Zsoter, E., Buontempo, C., and Thépaut, J.-N.: ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications, Earth Syst. Sci. Data, 13, 4349–4383, https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021, 2021.
Disco Diffusion 是发布于 Google Colab 平台的一款利用人工智能深度学习进行数字艺术创作的工具，它是基于 MIT 许可协议的开源工具，可以在 Google Drive 直接运行，也可以部署到本地运行，目前最新的版本是 Disco Diffusion v5.4。
由于ECMWF对于ERA5数据的下载速度限制以及数据量巨大短时间难以下载获取等原因，因此开展ERA5数据共享Project，将近一两年内个人与课题组下载、整理的ERA5(~11TB)、ERA5-Land（~16TB）数据共享出来，在ECMWF的使用条款中合法的复制与分发都是符合规定的，不存在数据使用上的法律纠纷问题(https://cds.climate.copernicus.eu/api/v2/terms/static/licence-to-use-copernicus-products.pdf)。由于数据量太大，目前仅支持硬盘拷贝，暂不支持百度云盘分享（文件数量过多，无法分享；非会员下载过慢失去了二次分发的意义；数据会被百度云自动屏蔽，沟通成本高...）。如需自备硬盘拷贝，采取顺丰到付方式获取；数据详细信息请看后文，请扫描下方二维码可获取ERA5数据，加好友请备注：“ERA5”。
buk-RNAseq和sc-RNAseq联合分析在许多文章中已经屡见不鲜了，这周介绍两种利用单细胞数据对bulk进行反卷积方法的基本实现
最近要处理一个100K*1M 左右大小的矩阵，这个矩阵的行为病人记录，列则是每个突变位点的突变信息，记录为0,1,2。
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分： ERA5常规变量中国区域再分析数据，16TB左右 (更新ing) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据，16TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率全球区域（4个变量）再分析数据，18TB 另外，GPM L3降水数据半小时/逐日的已上传至百度云盘（~4TB）可免费获取。 春节后继续更新数据更新至2021年全年！ 1.ERA5常规变量属性： 数据大小：16 TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不
1 网页简介：基于 HTML+CSS+JavaScript 制作七夕情人节表白网页、生日祝福、七夕告白、 求婚、浪漫爱情3D相册、炫酷代码 ,快来制作一款高端的表白网页送(他/她)浪漫的告白,制作修改简单,可自行更换背景音乐,文字和图片即可使用
The FLDAS dataset (McNally et al. 2017), was designed to assist with food security assessments in data-sparse, developing country settings. It includes information on many climate-related variables including moisture content, humidity, evapotranspiration, average soil temperature, total precipitation rate, etc.
LiDAR是真实世界三维感知任务的重要传感器之一，但当光学介质中存在水或雪粒子时，这些粒子与激光束相互作用，具体表现为吸收、反射或折射激光束。这种相互作用产生了两种显著的影响：一是导致LiDAR的接收到的物体反射功率发生衰减；二是粒子的后向散射造成接收功率出现伪最大值，进而在不同于目标真实距离的范围内产生伪回波。因此，由于强烈的噪声干扰，捕获的点云会发生与正常天气下相差较大的域移位，从而导致测量质量严重下降。这一现象对3D目标检测等高级任务的性能产生不利的影响。接下来将介绍三个与之相关的研究工作：
ERA5在4月14号发布的官方修正数据后，经过逐一匹对和校验，针对潜在可能存在缺陷的数据还是全部进行了重新下载，气象学家公众号分发的27TB数据中，目前只有再分析数据的常规变量中61个文件可能需要替换(数据量共计2.5GB，受影响区域为条状，通常不在中国区域，影响甚微！)，高分辨率的ERA5-LAND完全不受影响。望周知！针对气象学家公众号已分发数据的修正数据已经上传到百度云盘了。
目前，气象学家公众号分发的ERA5数据分为三部分： ERA5常规变量中国区域再分析数据，18TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率中国区域再分析数据，34TB左右 (更新完成) ERA5-land陆面高分辨率全球区域（4个变量）再分析数据，18TB 1.ERA5常规变量属性： 数据大小：16.5 TB （4块5TB盘拷贝） 数据格式：NetCDF (.nc) 存储方式：不同变量分开存放,每天1个文件(24时次) 时间：1979.1.1-2022.3.10 范围：70°E-140°E；0-
链(chains) : 链不仅仅是单个 LLM 调用，还包括一系列调用（无论是调用 LLM 还是不同的实用工具）,可以与其他工具集成并提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。在一个任务当中很少能够单个LLM调用能够完成任务，还需要其他一系列调用，很多复杂场景会分解多个操作，第一个链的结果要带入第二个链的输入。例如我们需要写一篇文章,我们将写文章拆解为两部,首先输出提纲,再根据提纲完善内容,那这里会有两次LLM,每次的LLM给到的prompt是不一样的,所以每次LLM前通过PromptTemplate进行格式化后再传递给LLM.
代码已上传至 github 【https://github.com/wanqihua/koa-canvas】
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.01759v2.pdf
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
圣诞树代码--下雪 实例如下： 站长源码网 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Minimalistic Winter Snowfall</title> <style> body { background: #134; margin: 0 auto; box-shadow: none; }
省流：Midjourney 在2023年12月21日发布了 V6 版本，是 Midjourney 团队从头开始训练的第三个模型。目前 V5.2 和 V6 之间暂无 benchmark 对比，因此本次大部分改进都是通过肉眼的感官去体验。
简介：近些年，“共享单车”模式迅速地在全球各大城市中流行起来，但随着资本的逐步退潮，共享单车企业需寻求新的盈利模式，首要任务便是探究共享单车使用量的影响因素。本案例使用Matplotlib包和Seaborn的可视化库，对首尔地区一共享单车公司在2017年到2018年的使用量数据集进行可视化分析，并利用线性回归等模型预测单车使用量，得出共享单车使用量影响因素分析结论。
readLines()函数读入文本文件，结果好像是一个向量，文件中的每行是向量中的一个元素。
雷锋网 AI 科技评论按：上一篇文章中我们简单介绍了 OpenAI 的新语言模型 GPT-2，它虽然没有什么技术上的突破，但是依靠超大的参数规模和训练数据，无监督训练后生成/续写文本的效果非常好，简直以假乱真。
贝叶斯棱镜法作为一种工具可以根据scRNA数据(作为先验模型)去推断bulkRNA数据中肿瘤微环境组成(不同免疫细胞组分/不同细胞群)和基因表达情况。
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2022年底，OpenAI发布自然语言对话应用ChatGPT，并在今年3月迭代推出GPT-4，迅速吸引了各行业与公众的关注。全球范围内大模型风云骤起，资金、技术、人才持续涌入，科技公司布局不断，纷纷推出自家的大模型。据估算，到2030年，AIGC市场规模有望突破万亿元。
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