一个在线的生成器, 可以生成非常漂亮的由一个个三角形组成的背景图, 有一些参数可以调整, 比如三角形的大小, 颜色等等; 如果没有太多要求, 就多点几次
Randomize按钮, 就能生成你想要的背景图了.
国外一家公司精心制作了一套共 36 张实体卡片,上面印着各种数据结构的图示, 包括链表, 堆栈, 二叉树等.
Brickit 是一个手机 APP, 它可以从一堆乐高积木块中自动扫描, 根据扫描结果推荐你可以组装出来的新造型, 并且会给出组装步骤以及你可以在那个位置找到需要的积木块.
所以, 如果你有一堆乐高积木, 直接倒在地上, 用这个 APP 扫描一下, 就可以选择感兴趣的造型开始新的组装.
下面是用户分享的他们组装的造型:
这个网站可以让你给你的图片进行重新打光, 你可以调整光的亮度 / 颜色 / 位置, 还可以添加新的光源;
一个 Visual Studio Code 风格的 epub 阅读器, UI 设计模仿经典的 VS Code 界面, 你可以导入 epub 文件进行阅读.
就是上面这张图片, 下载下来, 算一下它的 md5, 正好是图上的这一串
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据说是第一张包含自身 md5 值的图片.
如果你想入门 vim, 那么可以用这个网站熟悉 vim 的按键 / 操作
最近 Adobe 以 200 亿美元的价格收购了 Figma, 但是有一部分人认为这个价格太高了, 其中就包括一位原来 Adobe 公司的员工.
他觉得这个收购的背后另有其他原因, 一是他认为 Figma 大概估值是在 50 亿美元, 200 亿美元的价格就相当于以 4 倍的价格收购一个公司.
二是根据收购公告, Figma 在收购之后将并入 Adobe Creative Cloud, 但是 Figma 原 CEO 却没有报告给 Creative Cloud 的负责人, 而是报告给了Adobe 公司中另一个叫 David 的人.
经过调查之后发现, David 曾经是一个风投公司的合伙人, 而这个风投公司在 A, B, C, D, E 轮投资中都投资了 Figma.
所以这位前员工认为此次收购是 David 推动的, 背后可能有利益的原因.
当然, 前面的这些都是根据原文链接描述的翻译而来, 具体是什么我们不得而知.
另外, 最近一期的科技爱好者周刊倒是从技术方面解释了为什么Figma 赢了 Sketch, 观点很好.
人工智能模型 Stable Diffusion 一般都是用来生成图片, 文字到图片或者图片到图片, 这篇文章展示了用这个模型对图片进行压缩的效果.
结果发现这个模型是一个非常强大的有损图像压缩编解码器.
与其他图像压缩算法对比之后的结果都表示, 基于稳定扩散的图像压缩不仅尺寸更小, 而且画面更加清晰.
下面的几张对比图, 从左到右依次是 JPG, webp 和 Stable Diffusion
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可以去看看, 找到感兴趣的订阅几个, 丰富一下自己的信息来源, 我就刚看到一个拍猫的语雀专栏, 挺好.
完.