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首先使用DeepArt网页或手机应用上传照片，选择素描风格滤镜如“Sketch”或“铅笔画”，系统自动转换后下载结果；也可通过Prisma等集成AI的软件导入照片，选用“Charcoal”等素描风格并调整参数后渲染导出。

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如果您希望将普通照片转换为具有艺术感的素描风格图像，可以借助DeepArt等基于深度学习的图像处理工具实现。这类工具通过神经网络算法模拟艺术家的绘画手法，将照片中的色彩和结构信息转化为类似手绘的线条与明暗表现。以下是实现照片转素描风格的具体操作方法：

通过DeepArt官方网站可以直接上传图片并应用素描风格滤镜，整个过程无需编程基础，适合初学者使用。

1、打开浏览器，访问DeepArt的官方网页平台。

2、点击“上传图片”按钮，选择本地的照片文件，建议使用清晰的人像或静物照片以获得更好的效果。

3、在风格选项中查找标记为“Sketch”、“Pencil Drawing”或“Line Art”的素描类风格模板。

4、选择素描风格后，系统会自动开始处理图像，处理时间通常在几分钟内，具体取决于服务器负载情况。

5、预览生成结果，若满意则点击下载按钮保存素描图像到本地设备。

DeepArt提供了iOS和Android版本的应用程序，用户可以在手机上直接完成照片到素描的转换，操作更加便捷。

1、在手机应用商店搜索“DeepArt”并安装官方应用程序。

2、启动应用后，授权其访问相册权限，以便导入需要转换的照片。

3、从相册中选取目标照片，进入编辑界面。

4、滑动风格列表，找到标注为“素描”或“铅笔画”的样式，点击应用该滤镜。

5、等待几秒钟至数十秒，应用程序将显示转换后的素描效果图。

6、确认效果符合预期后，点击保存按钮将图像导出至手机相册。

部分图像处理软件集成了与DeepArt类似的神经网络模型，也能实现高质量的照片转素描效果。

1、下载并安装支持AI风格迁移功能的图像软件，如PaintStudio、Prisma等。

2、导入需要处理的照片文件，进入风格化处理模块。

3、在风格库中选择“Sketch”或“Charcoal”等相关素描风格。

4、调整参数滑块，控制线条粗细、对比度和细节保留程度，以匹配个人审美需求。

5、执行渲染命令，等待软件完成图像转换过程。

6、查看输出结果，若效果理想则导出为常用图像格式（如PNG或JPEG）。

以上就是DeepArt如何将照片转为素描风格_DeepArt照片转素描详细操作指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

在使用电脑时，有时会遇到win11系统自动删除下载文件的情况，这种情况通常是因为系统的安全中心或防火墙误判文件为威胁并进行了拦截。解决这一问题的方法其实很简单，只需调整相关设置即可。

1、首先，点击屏幕左下角的“开始菜单”。

2、在弹出的菜单中选择“设置”选项。

3、进入设置界面后，左侧导航栏找到并点击“隐私和安全性”，然后继续选择“Windows安全中心”。

4、在Windows安全中心页面中，点击左侧菜单中的“病毒和威胁防护”。

5、最后，在右侧的设置中，将所有保护功能暂时关闭即可解决问题。

以上就是win11自动删除文件解决方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

使用条件编译结合gethostname和gethostbyname可跨平台获取本机IPv4地址，Windows需初始化Winsock，Linux直接调用网络API，该方法返回局域网IP；示例代码展示了基础实现，通过主机名解析IP并处理平台差异；对于多网卡或IPv6需求，应使用getifaddrs（Linux）或GetAdaptersAddresses（Windows）遍历接口信息，筛选有效非回环IPv4地址；为简化开发，推荐引入Boost.Asio库，通过模拟TCP连接获取本地地址，自动处理跨平台细节，提升稳定性和开发效率。

在C++中获取本机IP地址，跨平台实现需要考虑Windows和Linux/Unix系统的差异。直接使用平台相关的API虽然高效，但不利于代码移植。下面介绍一种通用思路，结合条件编译处理不同系统，稳定获取本地IPv4地址。

核心思路是通过gethostname获取主机名，再用gethostbyname（或现代替代函数）解析IP地址。注意：该方法获取的是局域网IP，非公网IP。

示例代码：

}

上述方法可能只返回第一个IP，若机器有多个网卡或需支持IPv6，应使用getifaddrs（Linux）或GetAdaptersAddresses（Windows）遍历所有接口。

• Linux下包含<ifaddrs.h>，调用getifaddrs获取链表，过滤AF_INET类型地址
• Windows需使用iphlpapi.lib中的GetAdaptersAddresses，结构更复杂，但可获取详细信息
• 优先选择非回环、非零配置的IPv4地址（如排除127.0.0.1和169.254.x.x）

若项目允许引入外部依赖，推荐使用Boost.Asio。它封装了底层细节，提供统一接口：

此方法通过模拟连接获取绑定地址，适用于大多数场景，且自动处理跨平台问题。

基本上就这些。选择原生API适合轻量需求，用Boost则开发更快、稳定性更高。

以上就是c++++中如何获取本机IP地址_跨平台获取本地IP地址方案的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

Go语言中通过crypto包实现数据哈希与校验，示例展示SHA256字符串哈希生成、文件MD5校验值计算及通用hash.Hash接口复用方法，推荐使用SHA256等安全算法。

在Go语言中，生成数据的散列值（哈希值）和校验值是常见的需求，常用于数据完整性验证、文件指纹识别等场景。Go标准库 crypto 提供了多种哈希算法支持，如 MD5、SHA1、SHA256、SHA512 等。下面通过示例展示如何使用这些算法生成散列值并进行校验。

SHA256 是目前广泛使用的安全哈希算法之一。以下代码演示如何为字符串生成 SHA256 哈希：

输出结果为一个64位小写十六进制字符串，表示该字符串的唯一摘要。

对于大文件，通常需要逐块读取以避免内存溢出。以下是计算文件 MD5 值的示例：

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这段代码打开指定文件，使用 io.Copy 将内容写入 MD5 哈希器，最终输出十六进制格式的校验值。

Go 的 hash.Hash 接口允许你编写通用的哈希处理逻辑。你可以轻松切换不同算法：

通过传入不同的哈希实例（如 sha1.New() 或 sha256.New()），可以复用 computeHash 函数。

基本上就这些。Go 的哈希库设计简洁，结合标准 I/O 操作即可高效完成常见任务。注意：MD5 和 SHA1 已不推荐用于安全敏感场景，建议优先使用 SHA256 或更高强度算法。

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近日，一位知名数码博主披露了2025年第三季度（6月至8月）中国千元以内智能手机市场的最新份额排名。数据显示，小米以超过三成的市场份额稳居榜首，达到30.28%，在百元机市场实现“断层领先”。vivo和OPPO分别位居第二和第三，竞争格局相对稳定。

小米之所以能在入门级市场持续领跑，得益于其长期以来对性价比路线的坚持，尤其是REDMI系列在产品力与价格之间的精准平衡。此前已有数据显示，从2025年第一季度到第二季度，小米是唯一在该价位段实现份额增长的头部品牌，而OPPO、vivo、荣耀等均出现不同程度的下滑。

排在第二的是vivo（包含子品牌iQOO），市场份额为16.82%。vivo通过iQOO品牌进一步强化了在中低端市场的布局，并依托广泛的线下渠道网络，提升了百元机领域的渗透率。OPPO则以13.96%的占比位列第三，其产品在线设计、快充技术等方面仍具备一定吸引力，但与小米之间仍有明显差距。

值得注意的是，“Others”类别合计占据25.47%的市场份额，反映出其他中小品牌在此价位段仍有一定存在感。荣耀以12.19%的份额排名第五，虽然尚未恢复至此前高位，但已显现出回升趋势。华为和realme在百元机市场的参与度较低，份额均未突破1%，显示其战略重心不在这一区间。

业内观察指出，尽管vivo和OPPO正在加码入门级产品线，短期内仍难以挑战小米的主导地位。同时，随着荣耀逐步发力中低端市场，未来竞争或生变数。总体来看，小米在该领域的优势有望延续，但面对日益多样化的需求，持续创新将成为维持领先的关键。

以上就是小米夺6-8月国内百元机市场第一 vivo、OPPO紧随其后的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

核心是将含聚合函数的查询结果作为另一查询的输入，用于根据集合属性筛选个体数据或进行复杂分析。

SQL聚合函数和子查询结合查询的核心，其实就是将一个查询（通常包含聚合函数）的结果作为另一个查询的输入或条件，从而实现多阶段、更复杂的数据筛选、计算或分析。简而言之，当你需要根据一个“集合的属性”（聚合结果）来筛选或处理“个体数据”，或者在一个查询中使用另一个查询的

以上就是SQL 聚合函数和子查询结合查询怎么写？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

Java异常体系基于Throwable类，其子类Error表示严重系统问题如OutOfMemoryError，通常不处理；Exception表示可处理异常，分为检查异常（如IOException）需强制处理和非检查异常（如NullPointerException）由程序逻辑错误导致，编译器不强制捕获。

Java中的异常处理机制基于一个完整的类继承体系，其核心是类。所有异常和错误都直接或间接继承自这个类，它是整个异常体系的根。

是Java中所有可抛出异常的超类。只有它的子类才能被关键字抛出，也才能被语句捕获。它有两个主要子类： 和 。

表示程序无法处理的严重问题，比如虚拟机错误（）、栈溢出（）等。这类问题一般与程序逻辑无关，由JVM抛出，应用程序通常不做捕获或处理。

代表程序运行中可能遇到的异常情况，可以分为两大类：

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• 检查异常（Checked Exception）：继承自但不是的子类。编译器强制要求处理，例如、。
• 非检查异常（Unchecked Exception）：包括及其子类，如、。编译器不强制处理，但建议合理预防。

理解这一继承结构有助于正确设计异常处理逻辑。比如，方法声明中使用时应明确检查异常；而运行时异常更多依赖编码规范和边界判断来避免。

基本上就这些。掌握这条主线，就能清晰区分哪些异常需要显式处理，哪些属于程序缺陷导致的问题。

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C++ lambda捕获外部变量时需谨慎管理生命周期，避免悬空引用。值捕获[=]或[var]创建副本，安全但有开销；引用捕获[&]或[&var]共享原变量，易致悬空引用；this捕获可能使this指针失效；C++14广义捕获[var=expr]可转移所有权，结合std::shared_ptr或std::weak_ptr能有效管理跨作用域资源，确保lambda执行时数据有效。

C++的lambda表达式，无疑是现代C++中最强大、也最容易让人“踩坑”的特性之一。尤其是涉及到捕获外部变量的生命周期管理，这简直是面试官和实际项目中屡试不爽的“杀手锏”。在我看来，理解并正确处理这一点，是区分一个C++开发者是否真正掌握这门语言的关键。简而言之，当你在lambda中捕获外部变量时，你必须清楚地知道这个变量的生命周期，以及你选择的捕获方式（值捕获还是引用捕获）将如何影响lambda执行时变量的有效性。稍有不慎，就可能导致悬空引用，引发难以追踪的运行时错误。

要有效管理C++ lambda中捕获外部变量的生命周期，核心在于根据lambda的预期使用场景和被捕获变量的生命周期，选择最合适的捕获方式。这通常意味着在值捕获（ 或 ）和引用捕获（ 或 ）之间做出明智的权衡，并在必要时引入智能指针（如或）来明确所有权。

当lambda的生命周期不会超过被捕获变量的生命周期时，引用捕获（）可以很方便，因为它避免了复制开销。但一旦lambda可能在被捕获变量销毁之后才执行（例如，作为异步回调、存储在容器中或传递给另一个线程），那么引用捕获就成了定时炸弹，因为你最终会得到一个悬空引用。在这种情况下，值捕获（）通常是更安全的选择，因为它创建了变量的一个副本，确保了lambda执行时数据的有效性。对于那些无法复制但可以移动的资源（比如），C++14引入的广义捕获（）就显得尤为重要，它允许你将所有权从外部作用域转移到lambda内部。更进一步，如果多个lambda或代码块需要共享一个资源的生命周期，是理想的解决方案，通过捕获的副本，确保资源在所有共享者都销毁之前不会被释放。

C++ lambda提供了几种捕获模式，每种模式对外部变量的生命周期管理都有着截然不同的影响，理解它们是避免陷阱的第一步。

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• 值捕获 ( 或 ):

  • ：默认以值方式捕获所有在lambda体中使用的外部变量。
  • ：显式以值方式捕获特定的变量。
  • 生命周期影响：当lambda被创建时，被捕获的变量会进行一次拷贝。这意味着lambda内部操作的是这个副本，而不是原始变量。因此，即使原始变量在其作用域结束后被销毁，lambda内部的副本依然存在，直到lambda自身被销毁。这通常是最安全的捕获方式，尤其当lambda的生命周期可能长于原始变量时。缺点是对于大型对象或不可拷贝的对象，会有性能开销或无法使用。

• 引用捕获 ( 或 ):

  • ：默认以引用方式捕获所有在lambda体中使用的外部变量。
  • ：显式以引用方式捕获特定的变量。
  • 生命周期影响：lambda内部持有的是对原始变量的引用。这意味着lambda在执行时会直接访问原始变量。如果原始变量在lambda执行之前就已经被销毁（例如，它是一个局部变量，而lambda被传递到另一个线程或作为异步回调），那么lambda内部的引用就会变成悬空引用（dangling reference），访问它会导致未定义行为。这是最常见的lambda生命周期陷阱。

• 捕获 ():

  • 以值方式捕获当前对象的指针。
  • 生命周期影响：lambda内部可以访问当前对象的成员变量和成员函数。这本质上也是一种值捕获，捕获的是一个指针的副本。如果lambda的生命周期超过了指向的对象的生命周期，那么指针就会变成悬空指针。这和引用捕获的风险类似，只是作用于对象本身。

• 广义捕获 (C++14 ):

  • 允许你用任意表达式初始化捕获的变量。这在捕获等移动语义的类型时非常有用，或者用于创建一些只有在lambda内部才需要的局部变量。
  • 生命周期影响：捕获的变量（）的生命周期与lambda本身绑定。如果是一个移动操作（如），那么所有权就从外部作用域转移到了lambda内部。这提供了一种非常灵活且安全的方式来管理复杂资源的所有权。

选择哪种捕获方式，真的要看你打算怎么用这个lambda。如果只是在当前作用域内立即执行，引用捕获可能没问题。但如果lambda要“逃逸”出当前作用域，比如作为回调函数或者被传递到其他线程，那么值捕获或者通过智能指针进行所有权管理几乎是强制性的。

安全地管理lambda中外部变量的生命周期，核心在于明确所有权和预期寿命，避免悬空引用或指针。这需要一些策略和技巧，而不是简单地选择一种捕获方式。

1. 优先考虑值捕获 ( 或 )：
   这是最直接且通常最安全的选项。如果被捕获的变量是小对象，或者其拷贝开销可以接受，并且你不需要修改原始变量，那么值捕获是首选。它保证了lambda在执行时拥有其所需数据的一个独立副本，与外部变量的生命周期无关。

2. 使用 进行共享所有权管理：
   当多个lambda或异步操作需要共享一个对象的生命周期，并且该对象可能比任何单个lambda都活得长，或者你无法确定哪个lambda会是最后一个使用者时，是理想的选择。将对象包装在中，然后以值方式捕获这个的副本。

3. 使用广义捕获 () 转移所有权：
   对于这类具有独占所有权的资源，或者当你希望lambda完全接管某个变量的所有权时，广义捕获是完美的。通过将资源的所有权转移到lambda内部。

4. 谨慎使用 捕获，尤其是在异步或跨作用域场景：
   我个人会尽可能避免在异步操作或回调中直接使用。如果非用不可，必须确保被捕获变量的生命周期绝对长于lambda的执行。这通常意味着被捕获的变量是全局变量、静态变量，或者是那些你明确知道其生命周期会延续到lambda执行完成之后的对象。对于捕获，也需要同样的警惕，如果对象本身可能在lambda执行前被销毁，那么同样危险。

即便我们小心翼翼，lambda的生命周期陷阱依然无处不在，尤其是在复杂的并发和异步编程中。理解这些陷阱并掌握调试技巧至关重要。

1. 悬空引用 (Dangling Reference)：
   这是最经典的陷阱。当lambda以引用方式（或）捕获了一个局部变量，而这个lambda被传递到另一个线程，或者作为异步回调注册，并且在局部变量作用域结束后才执行时，就会发生悬空引用。访问这个引用会导致未定义行为，通常表现为程序崩溃、数据损坏或看似随机的错误。

2. 指针的悬空 (Dangling )：
   当一个成员函数中的lambda捕获了（显式或隐式），并且这个lambda在对象被销毁后才执行时，指针就会指向一块无效的内存。这和悬空引用的原理类似，只是作用于整个对象。这在异步回调中尤其常见，比如一个GUI按钮的点击事件处理函数，如果对象在点击前被删除，那么回调就会失败。

   安全的做法通常是捕获，如果本身是通过管理的。

3. 捕获临时对象引用：
   虽然不如前两者常见，但如果你不小心捕获了某个函数返回的临时对象的引用，这个临时对象会在完整表达式结束时被销毁，同样会导致悬空引用。

调试技巧：

• AddressSanitizer (ASan) / Valgrind：这些工具是检测内存错误（包括悬空引用、访问已释放内存）的利器。在开发和测试阶段启用它们，可以有效地发现这类生命周期问题。ASan通常能提供非常精确的错误报告，指出哪里发生了非法内存访问。

• 代码审查：特别关注所有使用和捕获的lambda，尤其是那些被传递给异步API或存储起来的lambda。问自己一个问题：被捕获的变量在lambda执行时是否一定存活？

• 明确的生命周期管理：强制自己思考并记录每个lambda的预期生命周期。如果lambda可能“逃逸”出当前作用域，那么就应该默认使用值捕获或智能指针。

• 打印调试信息：在关键点打印被捕获变量的地址和lambda的创建/执行时间。这有助于跟踪变量的生命周期和lambda的执行顺序。

• 单元测试：编写专门的单元测试来模拟生命周期问题。例如，创建一个lambda，让其捕获的变量立即销毁，然后尝试执行lambda，观察是否发生崩溃。

• 使用 (针对的悬空问题)：如果一个对象通过管理，并且你需要在lambda中安全地访问它，但又不想增加其引用计数（避免循环引用或延长其生命周期），可以捕获一个。在lambda内部，先尝试获取，如果成功，说明对象仍然存活。

  这虽然增加了代码的复杂性，但在需要安全地从异步回调中访问且不阻止对象销毁时，是非常有效的模式。

总的来说，C++ lambda的生命周期管理是一个需要持续警惕的领域。没有银弹，只有根据具体场景做出深思熟虑的选择，并辅以严谨的测试和调试。

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