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2.软件系统设计 - UML - Diagram-As-Code利器 UML代码描述定义 Plantuml 、绘图绘图Mermaid
3.ROS2测试源码编译安装cartographer
4.遇见神器！工具工具cufflinks：一款美不胜收的源码源码用 Python 可视化工具包！
5.paint.net全功能揭秘
6.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

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       Python，绘图绘图一种简洁且功能强大的工具工具编程语言，以其二十年的源码源码用Apollo源码解读发展历史和成熟的特性，为各种任务提供了便捷。绘图绘图它的工具工具语法清晰，支持多种编程范式，源码源码用如命令式、绘图绘图面向对象、工具工具函数式等，源码源码用并内置垃圾回收机制。绘图绘图Python常用于脚本编写和系统管理，工具工具且在各种平台上都能运行，源码源码用可通过工具如py2exe等转换为独立程序。

       今年，社交网络上最火的并非名人，而是卡通形象小猪佩奇，尤其在短视频和社交网络上迅速走红。网络上涌现了关于小猪佩奇的绘画教程，其中九步画法尤其受到关注。博主尝试用Python的turtle模块，也就是海龟绘图，来挑战绘制小猪佩奇，尽管Python并非绘图专长，但这种跨领域的尝试富有挑战性。

       博主的海龟作图思路是先设定画板大小，颜色和笔触，然后依次画出小猪佩奇的各个部位。turtle模块通过控制海龟在屏幕上的移动和绘画，使得简单指令就能创造出复杂的图像，是xml源码破解初学者学习Python的有趣方式。以下是一部分代码示例：

       对于Python的学习路径，分为基础、进阶和项目实战阶段。基础阶段包括理解Python和面向对象编程，进阶则涉及Linux、Web开发工具和部署技术，框架阶段则学习如web.py、Django和Flask等。实战项目则涵盖了个人博客、微信开发和企业应用等。

       想要快速掌握Python，可以加入学习裙++获取更多资源和支持。Python的应用广泛，适合web开发、爬虫，对运维人员的自动化运维和测试也有帮助，而大数据分析和科学计算则需要专业背景，机器学习和人工智能则对学历和数学能力有较高要求。

软件系统设计 - UML - Diagram-As-Code利器 UML代码描述定义 Plantuml 、Mermaid

       推荐使用代码（纯文本语言）绘制UML图，能显著提升效率并实现源代码级别的版本控制与审计，相比UI工具绘图更便捷。

       介绍两款Diagram-As-Code利器：PlantUML与Mermaid。

       PlantUML是基于Java实现，功能成熟且集成工具广泛，支持本地与远程服务部署，还提供在线服务。支持丰富图表类型，从软件设计相关到高级定制，输出格式多样，包括PNG、SVG、房贷系统源码LaTeX等。特别适用于盲人设计与阅读UML图表。

       Mermaid使用JavaScript与Markdown，无需额外设置，支持常见图表类型，功能虽不及PlantUML全面，但足够满足基本需求。加载时间较长，若嵌入页面需注意。

       使用PlantUML与Mermaid能有效提升UML图绘制的效率与便捷性，是软件系统设计中不可或缺的工具。

ROS2测试源码编译安装cartographer

       Cartographer是一个跨平台、传感器配置提供实时同步定位和绘图(SLAM)的系统，具有回环检测优势，资源占用适中。

       选择源码编译安装方式，以适应后期项目修改和移植需求。首先，使用Ubuntu虚拟机测试验证。

       若国内访问github受限，可选择Gitee上的备份仓库进行下载。尝试多个版本，确认在Ubuntu humble版本下能够成功下载和安装。

       在安装过程中，需要下载依赖项。在Ubuntu上，首先安装libabsl-dev、libceres-dev以及liblua5.3-dev等包。对于ceres-solver，需确保CUDA、显卡加速和TBB指令集优化选项已配置。

       在开发板上，运行删除源码通过源码编译安装三方依赖。确保所有依赖包均正确安装，包括protobuf版本为v3.4.1分支。

       完成所有依赖安装后，开始编译Cartographer源码。首先下载官方数据集，注意ROS2格式的rosbag转换，使用rosbags工具进行转换。

       介绍ROSbag格式，ROS1的.rosbag文件为二进制存储格式，而ROS2使用SQLite数据库格式，支持跨平台和扩展性。两种格式转换方法，推荐使用rosbags工具，无需依赖ROS环境。

       测试Cartographer时，使用ros2命令启动示例launch文件，输入特定的bag文件名以加载数据集。测试3D数据集时，使用相应的launch文件和bag文件名。

       资源占用情况分析将后续进行。

遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       近几年以来，Python 可视化库丰富多样，应用广泛。cufflinks 库作为新秀，以其简单易用、图形美观、代码量小的gobject源码分析特色脱颖而出。只需一两行代码，就能生成精美的图表。以下是使用方法和示例。

       1.用法简单

       cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用，绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富，如 kind、title、xTitle、yTitle等。

       2.少量代码画出漂亮图形

       cufflinks 提供多种主题样式，包括 polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space 和 white。折线图、散点图、气泡图、子图、箱形图、直方图和 3D 图等均可轻松生成。

       3.丰富的绘图功能

       cufflinks 库功能丰富，更多细节和学习资源请访问 Github 链接：github.com/santosjorge/...

       以下是部分图表示例代码：

       折线图代码：df.iplot(kind='lines')

       散点图代码：df.iplot(kind='scatter')

       气泡图代码：df.iplot(kind='bubble')

       子图代码：df.iplot(kind='subplots')

       箱形图代码：df.iplot(kind='box')

       直方图代码：df.iplot(kind='hist')

       3D图代码：df.iplot(kind='3d')

       交流群

       加入 Python 学习交流群，微信：dkl。加群时请备注：方向+学校/公司+知乎。

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       整理不易，有所收获，点个赞和爱心❤️，更多精彩欢迎关注。

paint.net全功能揭秘

       Paint.NET，起源于年春，最初由华盛顿大学发起的一项计算机高级图形设计项目，由Rick Brewster等维护者不断推进。如今Rick在微软工作，其背景包括微软成员及微软赞助，使得Paint.NET逐渐受到关注。在最新发布的v2.5 Beta 4版本中，我们来探索这款工具的疯狂与梦想。

       Paint.NET的工具面板与Photoshop（PS）相似，基础功能包括选取、移动、魔棒、文字、色彩吸管等共项，尽管在数量和参数调整上与PS有所差距，但日常基本应用已经足够。例如，克隆工具的使用方式与PS一致，只需Ctrl+鼠标左键选择“源”，然后鼠标左键进行克隆。

       Paint.NET的选取工具包含矩形、椭圆、套索和魔棒，选定区域会以浅蓝色显示，边沿有动态标识。文字功能虽不全面，但中文支持较好，安装的字体能正常使用，字体移动采用独特的十字光标方式，操作便捷。引入“层”概念后，用户可以设置参数如名称、显示、混合模式和透明度，提升了创作灵活性。

       历史面板功能强大，只要有足够的硬盘空间，用户可以无限次回退操作。作为创作工具，Paint.NET提供了种笔刷样式，基本能满足不同需求，但笔刷效果可能稍显不足，让人期待更多改进。几何绘图工具包括直线、矩形、圆角矩形、椭圆和自定义形状，通过三种模式选择，能产生丰富多样的效果。

扩展资料

       Paint.NET是Windows 平台上的一个图像和照片处理软件,它由华盛顿州立大学的学生开发和维护并由微软公司提供项目指导，早期定位于MSPaint的免费替代软件，现在逐渐发展为一个功能强大且易用的的图像和照片处理软件，支持图层,无限制的历史记录，特效，和许多实用工具，并且开放源代码和完全免费，界面看起来有点像Photoshop.用来开发Paint.NET的语言是C#，而安装程序和界面整合相关功能所用的开发语言是C++。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）

       AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、灵活性和高效性，我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它，满足粉丝对新功能的需求。

       首先，确保你的设备配置：Mac M1或M2，内存8GB以上，至少GB可用硬盘，GB更佳，且内外网访问流畅。接下来，按步骤操作：

       在Terminal中安装Homebrew，如果已安装，则跳过。

       通过命令行安装Python和Git。

       从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。

       下载基础模型，如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。

       在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。

       运行webui.sh启动应用，可能需要一段时间下载插件。

       访问本地URL .0.0.1:，通过浏览器打开稳定扩散webui界面。

       遇到问题时，可参考常见问题解答：

       免费使用，无需付费，无nsfw限制，无排队等待。

       关闭电脑后重开，重复上述步骤即可。

       网络问题检查网络连接，如遇下载错误，按指导修改launch.py。

       提高绘图质量，可通过下载更多模型包和优化提示词。

       切换模型：下载并替换checkpoint文件，刷新选择新模型。

       优化速度：调整图像大小，关闭hirex.fix，减少后台占用。

       想深入了解提示词编写和更高级功能，后续文章会详细介绍。如有任何疑问，可参考我们的其他教程。

       我们已经分享了多个教程，包括Windows和Mac的本地部署方法，以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索，掌握AI绘画的魅力吧！

       

参考资料：

Bilibili教程链接