ios 26的tabbar 背景透明

 if#available(iOS 13.0, *){

            let appearance = UITabBarAppearance()

            appearance.configureWithTransparentBackground()

            // 移除阴影和边框

            appearance.shadowColor = .clear

            appearance.shadowImage = UIImage()

            appearance.backgroundImage = UIImage()

            // 设置标准外观

            tabBar.standardAppearance = appearance

            // iOS 15 需要设置 scrollEdgeAppearance

            if#available(iOS 15.0, *) {

                tabBar.scrollEdgeAppearance = appearance

            }

            appearance.backgroundImage = UIImage()

            appearance.shadowImage = UIImage()

            appearance.backgroundColor = .clear

            tabBar.standardAppearance = appearance

        }else{

           tabBar.isTranslucent = true

           tabBar.backgroundColor = .clear

        }

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Cursor vs Claude Code vs Codex:三款 AI 编程工具深度对比

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图:三款工具各有所长,选对工具事半功倍 前言 上一篇我们聊了「为什么每个开发者都要学会用 AI 写代码」,今天进入实战:市面上最热门的三款 AI 编程工具——Cursor、Claude Code、GitHub Copilot/Codex,到底有什么区别?该怎么选? 这三款工具代表了 AI 编程的三种不同路径: * Cursor → AI 原生 IDE,改造你的编辑器 * Claude Code → 终端 AI Agent,帮你跑腿干活 * GitHub Copilot / Codex → 嵌入式助手,融入现有工作流 让我们逐一拆解。 一、Cursor:AI 原生 IDE 的代表 图:Cursor 基于 VS

PyTorch生成式人工智能(10)——CyclelGAN详解与实现

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PyTorch生成式人工智能(10)——CyclelGAN详解与实现 * 0. 前言 * 1. CycleGAN 与循环一致性损失 * 1.1 CycleGAN 架构 * 1.2 循环一致性损失 * 2. 名人面孔数据集 * 2.1 数据集下载 * 2.2 数据集处理 * 3. 构建 CycleGAN 模型 * 3.1 创建判别器 * 3.2 创建生成器 * 4. 使用 CycleGAN 实现跨域转换 * 4.1 训练 CycleGAN * 4.2 跨域转换 * 小结 * 系列链接 0. 前言 CycleGAN 的关键创新在于,

【AI深究】K-近邻算法(KNN)详细全流程详解与案例(附大量Python代码演示)| 回归/分类、原理与算法流程、案例与完整代码演示 |K值选择与模型表现、距离度量的选择与影响、加权KNN、工程建议

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大家好,我是爱酱。本篇我们将系统讲解K-近邻算法(KNN),内容涵盖原理、数学公式、案例流程、代码实现和工程建议,适合新手和进阶者学习。详细内容涵盖:K值选择与模型表现、距离度量的选择与影响、加权KNN,分类跟回归任务都会覆盖到! 注:本文章含大量数学算式、大量详细例子说明及大量代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 注:本文章颇长超过8500字、以及大量Python代码、非常耗时制作,建议先收藏再慢慢观看。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 一、KNN算法简介 K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种非参数化、懒惰学习的监督学习算法,可用于分类和回归任务。KNN的核心思想是:对一个新样本,找到训练集中距离最近的K个邻居,根据这些邻居的类别或数值来预测新样本的类别或数值。 * 分类任务(Classification):采用多数投票原则,K个邻居中出现最多的类别为预测类别。 * 回归任务(Regression):取K个邻居的均值作为预测值。

科研党沸腾!AutoFigure让AI一键画出Nature级别的论文插图,告别PPT地狱

前天发了一个PaperBanana文章: PaperBanana:AI科研人员画图终于不用头疼了 今天又刷到一篇ICLR 2026的论文,看完直接坐不住了。作为天天跟论文打交道的人,谁没为画一张像样的方法图熬过夜?现在终于有人把这事儿给彻底解决了——AutoFigure,一个能从长文本直接生成publication-ready科研插图的AI框架。 讲真,这次不是又来刷榜的那种工作。团队直接放了个大招:不仅搞出了第一个专门针对科研插图生成的benchmark FigureBench(3300对高质量文本-图片数据),还真的做出了一个能用的系统。最关键的是,人类专家评测显示,66.7%的生成结果达到了可以直接放进正式论文的标准。这可不是吹的,是实打实让10个一作来评价自己论文的图,然后给出的数据。 科研可视化这座大山,终于有人动了 咱们先聊聊为啥要做这个。科研插图有多重要?一张好图能让审稿人3分钟看懂你的核心思想,防止理解偏差。但问题是,画一张高质量的科研插图,往往要花好几天时间,还得同时具备专业知识和设计能力。 之前也有些相关工作,比如Paper2Fig100k、ACL-