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图片在线转换SVG单页HTML源码 介绍图片转换SVG网页HTML源码，只是把位图包装成了矢量图的格式。直接把位图的每个像素塞进去svg，这样生成的放大后会样糊。源码<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>SVG图片生成器</title> <style> body { display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; background-color: #f7f7f7; font-family: Arial, sans-serif; } .container { text-align: center; padding: 20px; background-color: #fff; box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1); } h1 { margin-top: 0; } input[type="file"] { margin-bottom: 10px; display: none; } label { display: inline-block; padding: 10px 20px; background-color: #007bff; color: #fff; cursor: pointer; } .avatar { margin-top: 10px; max-width: 100%; height: auto; } .download-button { margin-top: 10px; display: none; } </style> </head> <body> <div class="container"> <h1>SVG图片生成器</h1> <label for="upload">选择图片</label> <input id="upload" type="file" required accept="image/gif, image/jpeg, image/png"> <img class="avatar" src="" alt="Avatar Preview"> <a class="download-button" href="#" download="noavatar.svg">下载 SVG</a> </div> <script> document.getElementById('upload').addEventListener('change', function() { var file = this.files[0]; if (file) { var reader = new FileReader(); reader.readAsDataURL(file); reader.addEventListener('load', function() { var dataURL = this.result; var svgCode = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="120" height="120"><image xlink:href="'+dataURL+'" height="120" width="120"/></svg>'; var blob = new Blob([svgCode], {type: 'image/svg+xml'}); var url = URL.createObjectURL(blob); document.querySelector('.avatar').src = url; document.querySelector('.download-button').style.display = 'inline-block'; document.querySelector('.download-button').href = url; }); } }); </script> </body> </html> -
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DeepSeek本地部署，小白也能搞定！ 前言DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，堪称”AI界的六边形战士”。DeepSeek 身上的标签有很多，其中最具代表性的标签有以下两个：低成本（不挑硬件、开源）高性能（推理能力极强、回答准确）怎么部署本地大模型？在本地部署 DeepSeek 只需要以下三步：安装 Ollama。部署 DeepSeek。使用 DeepSeek：这里我们使用 ChatBox 客户端操作 DeepSeek（此步骤非必须）。Ollama、DeepSeek 和 ChatBox 之间的关系如下：Ollama 是“大管家”，负责把 DeepSeek 安装到你的电脑上。DeepSeek 是“超级大脑”，住在 Ollama 搭建好的环境里，帮你做各种事情。ChatBox 是“聊天工具”，让你更方便地和 DeepSeek 交流。安装OllamaOllama 是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地运行大模型，简化了在 Docker 容器内部署和管理大语言模型（LLM）的过程。PS：Ollama 就是大模型届的“Docker”。Ollama 优点如下：易于使用： 即使是没有经验的用户也能轻松上手，无需开发即可直接与模型进行交互。 轻量级： 代码简洁，运行时占用资源少，能够在本地高效运行，不需要大量的计算资源。 可扩展： 支持多种模型架构，并易于添加新模型或更新现有模型，还支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型，具有较高的灵活性。 预构建模型库： 包含一系列预先训练好的大型语言模型，可用于各种任务，如文本生成、翻译、问答等，方便在本地运行大型语言模型。Ollama 官网：https://ollama.com/下载并安装Ollama下载地址：https://ollama.com/用户根据自己的操作系统选择对应的安装包，然后安装 Ollama 软件即可。安装完成之后，你的电脑上就会有这样一个 Ollama 应用点击应用就会运行 Ollama，此时在你电脑状态栏就可以看到 Ollama 的小图标，测试 Ollama 有没有安装成功，使用命令窗口输入“ollama -v”指令，能够正常响应并显示 Ollama 版本号就说明安装成功了部署DeepSeekOllama 支持大模型列表：https://ollama.com/libraryDeepSeek版本介绍Ollama 支持大模型列表：https://ollama.com/library选择 DeepSeek 大模型版本，如下表格所示：
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苹果cmsV10 觅知专享版MXoneV10.8魔改版二开短视大气海报样式模板主题 前言最近使用之前 mxoneV5.2 模板觉得特别单调，社长之前一直都想使用想有一款大气的模板样式，但是奈何很多都不进行开发了，其实正常，因为模板一旦没有动力更新，久而久之就有视觉疲劳，因为社长自己基于 mxonev5.2 模板参考了很多大佬给出的样式，优化更新了出炉了现在MXoneV10 版本，功能也加了一些，主要是前端样式会更好看一些更大气全新 MXoneV10 安装教程说明：1、将 template 和 static 上传到你的网站根目录下解压2、进入 cms 程序后台网站参数配置–基本设置–网站模板：网站模板选择 mxone 模板目录填写 html3、网站模板选择好之后一定要先访问前台就是你的网站，然后再进入后台设置4、主题后台地址： 苹果 cms 后台点击，自定义菜单配置mxoneX 觅知主题,/admin.php/admin/mxone/mxoneset示例：admin.php 改成你登录后台的 xxx.php如果你的 cms 后台入口是 123456.php 那就模板后台地址就是：mxoneX 觅知主题,/123456.php/admin/mxone/mxoneset隐藏内容，请前往内页查看详情
