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【实用】教你“全家桶”

本篇要点教你去掉广告,某度快照等等影响搜索体验的东西教你全家桶除了某度推荐个另一个比较大的搜索引擎某度作为国内搜索引擎来说,大家基本上都用过吧但是往往会出现这种情况,请看图 ? 方法二:仅限支持插件的浏览插件为“百度药丸”,附上链接(链接为谷歌商店链接,自行解决访问问题)https:chrome.google.comwebstoredetail%E7%99%BE%E5%BA% 全家桶 相信好多小伙伴都有在百度搜索软件安装的习惯吧(ps:包括小编,哇哈哈哈)但是我相信好多人都有一个A软件,然后完,安装完毕发现桌面多了不止A软件一个,会多出来B,C,D等等一堆不相关的软件 打开这个链接首先映入眼帘的是两个大大的按钮,这个不要点,这种要么的是那种p2p加速类的东西,反正不要管就好了?直接往拉? 这样次安装软件就会让你手动点同意了,但是不要无脑点了那个以后自动同意的对勾,那样你安装和不安装没啥区了搜索引擎推荐必应:https:cn.bing.com今天教程就这样吧,这篇文章就不在博客发了,避嫌

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小的目标检测(附论文

如今,根据无人机和飞行的广泛使用情况,使用航拍照片的应用程序非常畅销。 有研究者证明,新提出的方法基于以方法:YOLO算法,k-均值聚类,基于CNN的字母数字符号分类,取得了令人满意的结果。 在这种方法中,使用了轻量级版本的YOLOv4的YOLOv4-tiny-3l,可以检测特小的物体。这个解决方案让研究者在功能较弱的设备(如Nvidia Jetson)上以高FPS率进行推理。 因此,这些结果需要被编码在一个JSON文件中,如所示。 通过遥测技术从无人机GPS传感接收经纬度数据。此外,几何方程、校准后的技术信息和距离传感的测量可以指定更精确的定位值。© THE END 转请联系本公众号获得授权

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    【python 】python

    输入视频链接,python后台视频# encoding: utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8)import requestsimport 保存数据的路径及文件名path = uC:zhang.mp4f = open(path, wb)f.write(data)f.close() time2 = time.time() print uok,完成

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    Katalon Studio通过图片处理浏览文件弹出框

    有酒可以一起喝,架,我们可以一起打,但是你给我提IE,对不起我们不认!哈哈,从这句话就可以看出IE浏览的UI自动化的实施是多繁琐了吧? 最近博主在实施UI自动化项目,而且这个项目是一个历史悠久的系统,使用的就是IE8浏览。所以,在做到有关文件导出和的测试案例时,就遇到了问题。 解决问题IE浏览本身弹出的弹出框无法处理,因为是浏览本身的弹出框,所以这不是一个Alert,也不是一个JS弹出框。那么这个问题怎么处理呢?解决问题的基本思路:1.能不能当作Alert处理? 就在博主准备放弃这条案例的时候,突然发现Katalon Studio竟然有一种神级的功能:可以通过图片是的方式定位元素!这简直是一个惊奇的发现,之前从来没用过。 2.点击应用按钮(弹出提示的上一步),加个方法等待图片image_export出现,然后再点击图片image_export_open;至此,Katalon Studio通过图片的方式处理浏览文件弹出框实施成功

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    精选论文 | 生物特征【附打包

    论文推荐生物特征是人工智能的重要研究领域,也是近年来人工智能产业实际落地的主要领域,受到了学术界和工业界的高度关注。 两位讲者从算法和计算成像两个角度,为大家推荐了生物特征技术最新的代表性工作。你可以认真阅读,来现场和讲者面对面交流哦。 荐理由来自:任民10推荐理由:今年来利用深度学习进行虹膜的重要工作。推荐理由来自:任民

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    php 二维码(转)

    近段需要写一个通过PHP来二维码的功能,在网上查了很久才解决问题。以此来记录来解决问题的方法。 然后是在github上找到了一个叫 php-qrcode-detector-decoder 的扩展,安装方法和使用方法如,但安装完成后,只能只有二维码的图片;但是不能一张图片中的二维码(就是图中只有一小部分是二维码 )而实现的,我也顺利的找到了 Zxing library 的GitHub地址,其中包括了很多语言的二维码,有兴趣的可以自己去看。 面来说我们用到的 php-zxing 扩展。 getImagePath 获取图像的路径**例如$decodedData->getImageValue(); 二维码的内容本文转自:https:www.jianshu.comp91eb7452548a 如需转

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    人脸案例:接口返回“图片错误”

    当用户传入URL参数时,腾讯云人脸产品会通过代理服务,模拟公网请求去该URL对应的图片,为了保证服务性能和用户体验,云侧在业务逻辑上对耗时进行了阈值设置,一旦时间超过4.5s,即会返回 3.用户使用CDN服务保证请求速率,但是偶现错误,是因为CDN产商的问题,需要联系CDN厂商排障。4.用户的图片服务在海外,腾讯云人脸图片代理服务在国内,可能会导致超时。 上述四类原因是导致图片错误的高频原因,用户可以首先根据上述情况进行具体排查。人脸产品服务本身问题当然,如果出现了某一时间段内,超时普遍增多,也有一定可能是腾讯云人脸代理本身的问题。 不过从人脸产品发布至今,从未发生过代理服务不稳定导致大面积报错,一方面是因为人脸产品的服务保证稳定性、高可用性等,另一方面是人脸对现网各种报错情况有实时监控和告警,大盘的整体监控情况一直很稳定 这样腾讯云人脸服务就无须图片,自然就没有超时,服务会将用户传入的base64解码还原成图片。

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    AI技术 | 弱光的人脸准确检测(附论文

    它在以人为中心的重,人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展,但人脸检测仍然具有挑战性,尤其是在恶劣光照条件的图像。 为了对不利光照条件的人脸检测算法进行系统评估,最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE,它显示了最先进的人脸检测有明显的性能降。 例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成,并指出了端到端“增强检测”解决方案。 从I和初始隐藏状态H=0开始,REG递归生成递归的T中间伪曝光I,表述为:其中,Fθ和Gω分表示该模块的编码和解码,并具有对应的参数θ和ω。 直观地说,MED提供了面部位置信息来引导REG,以便面部区域可以被特地增强来进行检测。图的最右栏显示了一个示例检测结果。

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    精选论文 | 三维视觉之点云【附PDF

    关注文章公众号 回复SFFAI25论文获取本主题精选论文最近,由于自动驾驶,机人等的发展,3d视觉逐渐引起了研究人员和工程师的关注。 在传统卷积网络中,训练后的卷积滤波权重固定不变。这篇工作提出了一个新卷积框架(图1),在测试阶段,卷积滤波的权重根据输入数据而动态生成。 卷积滤波的权重根据输入的三维点以及边属性动态生成,捕获图结构信息,整个流程简单来说就是三维点—图—边属性—卷积权重。该工作构建的图卷积不受图数据不规则性的影响,同时满足卷积操作的范式,非常值得一读。

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    清华大学张长水教授:机学习和图像(附视频、PPT

    注:张长水-机学习和图像PPT链接: https:pan.baidu.coms1D495P0tsg1ZLPAPpIjHUYA 密码: 5cgn演讲视频:视频时长约半个小时,建议使用wifi观看张长水 这些新闻仿佛告诉我们,图像的问题已经解决了,然而很多高科技做图像公司都还在高薪聘用掌握机学习的人才。图像问题解决了吗?我们看看现在图像还有些什么问题。 我们如果需要去路上的交通标志,就要在不同的环境,不同的光照,比如说早晨、中午、晚上,逆光还是背光,不同的视角,是否有遮挡,所有的因素都要考虑到,来采集数据。 比如清华大学的“清”,只有一个模板图像,是否能够把文字做好。更极端的例子,能不能做到一个样本都没有,也就是说,机在没有见过狗的情况,是否能把狗出来,这都是研究人员关心的事情。 注:后台回复关键词“0427”,完整版PPT。

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    】苹果发布Turi Create机学习框架,5行代码开发图像

    这一框架有可视化界面,非常简单易用,可以让开发者更容易构建机学习模型,甚至可以用仅仅数行代码就可以开发出一个图像模型。 该机学习库有很多优点:易于使用:专注于任务而不是算法;可视化:内置的流式可视化功能可以探索您的数据;灵活性:支持文本、图像、音频、视频和传感数据;快速和可扩展:在单个机上能处理大规模数据;准备部署 示例:使用几行代码的图像分类如果您希望您的应用程序图像中的特定目标,则可以使用面几行代码构建自己的模型:import turicreate as tc # Load data data = tc.SFrame 一般情况,你需要添加以代码:export LD_LIBRARY_PATH=usrlocalcudalib64:$LD_LIBRARY_PATH如果您将cuDNN文件安装到一个单独的目录中,请确保将它单独添加到另一个目录中 一步是卸mxnet,并安装支持cuda的mxnet-cu80包:(venv) pip uninstall -y mxnet(venv) pip install mxnet-cu80==0.11.0确保安装了

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    精选论文 | 情感语音与合成【附打包

    情感语音要求从语音中准确的人类所具有的情感表达,有助于机对于我们语义的理解;而情感语音合成则是为了使得机合成的语音更加自然,更加具有温度。 因此6月1日(周六),《SFFAI31期-情感语音与合成论坛》邀请两位出色的博士生(黄健,郑艺斌),分从情感语音与合成两个维度来给带大家了解人机交互。 推荐理由:语音情感特征对于正确的语音情感具有重要的作用,因此学习到鲁棒的语音情感特征具有重要的作用。 推荐理由:语音情感是一个低资源的任务,情感数据量较小。本文提出利用半监督自编码来提高语音情感的准确率。 实验结果表明,CTC模型能够有效地语音情感状态,并且将一些非情感表达时刻未非情感状态,并取得了良好的效果。推荐理由来自:黄健5?

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    用于视觉的上文转换网络

    在这项工作中,我们设计了一个新颖的Transformer式模块,即Contextual Transformer(CoT)模块,用于视觉。 这种设计充分地利用了输入键之间的上文信息来指导动态注意力矩阵的学习,从而加强了视觉表征的能力。从技术上讲,CoT块首先通过3×3卷积对输入键进行上文编码,从而形成输入的静态上文表示。 静态和动态上文表示的融合最终被作为输出。

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    从人脸到行人重一个风口

    是用一个摄像头的照片 去认其他摄像头是否再次出现了这个人。 图像由检测自动检测并切割,包含一些检测误差(接近实际使用情况)。训练数据中一共有751人,测试集中有750人。所以在训练集中,平均每类(每个人)有17.2张训练数据。 而实点图就可以通过重来实现:主动输入小朋友的照片,检索多个不同位置的摄像头的当前帧,找到熊孩子的出现摄像头。最后联系摄像头的位置,就可以定位孩子了。这个应用同样也可以用来找小偷/保护vip等等。 这大概是最早的重的成功案例。对照西游记的话,那大概就是大师兄三打白骨精的故事了。重的难点在于,我们没有大师兄的火眼金睛。多个摄像头拍摄行人的角度不同,图像中的行人可能72变。 能不能用人脸做重?理论上是可以的。但是有两个原因导致人脸较难应用:首先,广泛存在后脑勺和侧脸的情况,做正脸的人脸难。

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    QMD音乐

    使用方法打开软件搜索你想要听或者的歌曲点击这款App体验非常棒优点:简洁实用 ??地址:QMD 1.4.4.apk

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    前端文件

    看着掘金很多人在近期不断的分享有关的文章,我总结了自己的经验,根据不同情况,总结了一篇算是前端文件的通篇,如果你对这方面完全不懂或者没有任何方案,那么本文会给你一个很不错的启示。 方案一 :原生提交,后端返回文件流这种方式是利用form.submit直接向后端提交,后端返回文件流生成的文件,后端处理成功后会直接返回到页面,浏览会整理并打开自己的保存文件机制 。 在源码中,我们可以看到在这个模块中针对各个浏览和相应的属性是否支持进行了比较全面的兼容。其对应的文件方案包括了以几种。 github托管地址:https:github.comeligreyFileSaver.js 在模块的介绍中:详细说明了浏览支持的情况,以及可以支持的范围,保存为的文件类型,与其我们去用基础知踩雷 拓展思考:在大家的公司里有没有遇到过类似的需求,按照我之前的经验是本来是想后端返回一个生成之后的文件地址,但后端的回复是由于采用了负均衡,这个地址再去请求时不一定会请求到这个服务,所以之前的前后端协调方案是放到了阿里云

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    AIoT的人脸方案()

    PLAY这是本文的半部分,本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸方案,并介绍了方案的软硬件环境和框架。 在MCU人脸模型通过增加层数降低参数复杂度的前提,这样的量化证明存在比较大的精度降风险,对于我们模型的量化测试发现精度降了2个百分点,尤其是在最后全连接层的输出精度衰减较大,无法接受,所以我们暂时放弃了使用移位作为 综合上面两个大的优化方向的提升,我们在保持低精度损耗的前提终于得到了令人满意的人脸性能,基于i.MX RT的人脸从最初的9.8秒提升到现在的472毫秒,嗯——总算没让老板买GPU服务的钱白花 软件的核心流程图是MCU人脸算法的核心流程图:? 目前觉得我们的这个MCU人脸方案更好一些。以是两个方案的一些参数对比: ?总结总体来说,基于恩智浦MCU的人脸方案将会带给客户一个高性价比的选择。

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    IE8indexOf的问题

    1、为Array原型添加indexOf方法(如果学过面向对象,相当于给Array类添加实例方法),方法体如:添加数组IndexOf方法if (!

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    禅与奶罩艺术(

    编者按:本文接上期禅与奶罩艺术(上),作者 Kaiser,景略集智总经理,原文于集智网专栏,雷锋网 AI 研习社已获授权。 过拟合欠拟合之前介绍了卷积提取边缘特征的基本原理,但这还远远不足以从图片中出奶罩,因为并不是所有奶罩都像柏木由纪的那么简单朴实,而是存在很多种不同的款式,这不是单从边缘就能出来的。?? 如果一个物体没有类似肩带的结构,被认作奶罩的概率便会降。?引入过多不必要的特征,导致模型泛化能力(Generalization)降,这一问题叫作“过拟合”(Overfitting)。 我想,如果真的有那一天,机人也会发展出宗教吧(遁入智瞳)。反过来的情况叫“欠拟合”(Underfitting),就是没有学习到真正的规律,听风就是雨。 所以这里改用手写数字项目作为案例,搭建简单的卷积神经网络,并且对比Dropout的效果。该项目是Kaggle的入门级比赛,且用到了著名的MNIST手写数字数据集。

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    了解《语音》必看的6篇论文【附打包地址】

    论文推荐“ 《SFFAI 78期-语音专题》来自中科院自动化研究所的田正坤同学推荐的文章主要关注于语音领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。” 关注文章公众号回复SFFAI78获取本主题精选论文01推荐理由:本文介绍单调注意力机制,通过限制注意力机制的单调性,实现了语音的流式解码。 通过判断是否达到触发的阈值,如果达到阈值则在当前位置进行切分,如果没有达到阈值,则记录当前位置所包含的信息量,然后跳转到一时刻并重复上述计算。 —— 田正坤04推荐理由:本文通过逐块解码的方式来实现流式解码,将编码序列切分为等长的块,在块内进行注意力的计算,如果预测得到空格标记则表示当前块解码完成,并跳转到一个块,重复上述计算直到最后一个块解码结束 —— 田正坤05推荐理由:本文最先将非递归网络引入语音任务,并提出了使用两种非递归网络的解码思路。

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