AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
数据库的作用 数据库的作用是保存并灵活运用数据（图 2.25）。除此之外，其作用还包括从保存的数据中找出与所指定条件相符的数据。另外，数据库还能把多条数据连在一起，把它们作为一个数据取出。 打个比方，已知与特定传感器相关的 ID，测量时间，以及温度传感器的值。光凭这些数据，是无法理解数据指的是哪个房间的温度的。因此就需要传感器的 ID 以及跟房间名字有关的数据。把这两条数据加在一起，才能知道某房间的温度。 图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。
该漏洞出现的原因是由于在 WordPress 的wp-includes/post.php文件中wp_delete_attachement()函数在接收删除文件参数时未进行安全处理，直接进行执行导致。
3D卵巢超声中的自动卵泡检测是一项具有挑战性的任务。只有在对相同数据进行测试时，才能对不同的卵泡检测方法进行客观比较。
【编者按】Nifty运营网站已经有很长一段时间，而在基于HTML5的WYSIWYG网页制作平台推出后，用户在该公司建立的网站已超过5400万个，同时其中大部分网站的日PV都不到100。鉴于每个网页的PV都很低，因此传统的缓存策略并不适用。然而即使是这样，该公司也只使用了4个 Web Server就完成了这些工作。近日，Wix首席后端工程师Aviran Mordo在“Wix Architecture at Scale”的演讲中分享了他们的策略，下面我们一起看High Scalability创始人Todd Ho
毕业之后，真的是误打误撞进入了互联网这个大环境。从第一份工作接触到Python开始，了解到它的强大之处，便主动地开始学习，最终还是走上了数据这个行业其中有一定的偶然性，但似乎也是多年前埋下的伏笔。
随着人工智能技术的不断发展，智能监控系统在城市管理和安全领域扮演着愈发重要的角色。其中，行人交通违法行为的监测与处理成为了一项备受关注的技术挑战。本文将探讨如何利用人工智能技术构建智能监控下的行人交通违法行为自动罚款系统，并提供相应的代码实例。
@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43226127
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
文件上传在项目中，一般有两个用武之地，分别为设置用户的头像和上传附件。本节我们演示如果进行用户头像的上传。 因为一个用户单独并且唯一对应了一个头像，是一对一的关系，所以我们需要去给tm_users表添
今天要给大家强烈安利一个作图利器，尤其便于论文中对比实验图的制作。它就是MulimgViewer多图像浏览器，在一个界面显示多个图像，方便图像的比较、筛选。
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
网站数据库和人脑一样重要。所有内容，如评论、文章、用户信息甚至垃圾评论，都存储在里面WordPress数据库中。其中一些对于网站正常运行至关重要，删除这些元素可能会导致网站崩溃或故障。
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
1系统简介 1.1功能简述 在Net软件开发过程中,大部分时间都是在编写代码,并且都是重复和冗杂的代码.比如:要实现在数据库中10个表的增删改查功能,大部分代码都是相同的,只需修改10%的代码量.此时若使用代码生成器即可完全解决此问题 在开发数据库型软件时,连接数据库是个必要的操作过程,但连接不同数据库,需要不同的工具.如:连接SQLServer使用微软提供的查询分析器,连接Oracle使用PL/SQL工具,连接MySql使用Navicat for MySQL工具.若是有这样的工具,能够同时连接多个数据库,
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616
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课堂是学生学习的主要场所,课堂学习是学生获取知识、培养能力、提高素质的主要渠道。系统科学的课堂考勤是保证各项教学计划有效落实和顺利执行的重要条件。有效的课堂考勤是创造良好学习氛围,形成良好班风、学风及增强学生的组织性和纪律性的必要条件,同时也是保证学校教学秩序的稳定、提高教学质量的重要措施。
EuclidesDB，一个多模型机器学习功能数据库，发布了0.1版本。EuclidesDB 0.1与PyTorch紧密耦合，为模型特征空间中包含和查询数据提供后端。
自增的整型字段，必填参数primary_key=True,则成为数据库的主键，无该字段时，django会自动创建主键id字段。
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
DLTK是用于医学图像的深度学习工具包，它扩展了TensorFlow， 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
由于有关caffe的开发资料实在太少，单单是这个问题就困扰了我半天。最后终于找到了一个大腿----beenfrog，也是一个正在学习caffe框架的研究人员。博客mark下，以后有问题可以去这里找。
新智元编译 来源：sciencemag.org 编译：肖琴 【新智元导读】20年后的你长什么样？北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了一个AI系统，采用生成对抗网络（GAN），可以根据
SQL 注入是一种网络安全漏洞，允许攻击者干扰应用程序对其数据库的查询。它通常允许攻击者查看他们通常无法检索的数据。这可能包括属于其他用户的数据，或应用程序本身能够访问的任何其他数据。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
世界正处于数字化的浪潮中，为了更好理解和分析大量数据，人们对于人工智能（AI）解决方案的需求呈爆炸式增长。
原文：https://medium.com/netflix-techblog/the-netflix-media-database-nmdb-9bf8e6d0944d
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
使用GD（或Imagick）重新处理图像并保存处理后的图像。 所有其他人对黑客来说只是有趣的无聊。
Win10 系统自带了一个剪贴板工具，可以保存剪贴板历史记录。但是其功能比较简陋，并且记录会在关机后清除，很不方便。
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
去年，在 QCon Plus 期间，我分享了我在谷歌工作的 10 多年里遇到的一些 微服务依赖管理中的陷阱和模式。这次演讲不是为了介绍任何特定产品或团队，而是为了分享我自己作为谷歌软件工程师的经验和个人学习成果。
本文介绍了深度学习与机器学习中开源图片数据库的汇总，包括ImageNet、CIFAR、MNIST、LFW、COCO、Pascal VOC、ImageNet、COCO、手写数字数据集、CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、手写数字数据集、ImageNet、Pascal VOC等数据集。这些数据集在训练和测试图片分类、目标检测、图像分割、场景分类、图像生成对抗网络、自然语言处理等任务中得到了广泛应用。同时，还介绍了一些流行的深度学习模型和数据集，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception、EfficientNet、NASNet、Panoptic、OpenImages、COCO、ImageNet等，以及数据集的处理和分析方法，如数据增强、数据清洗、数据集划分等。这些方法和模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用，可以帮助研究人员更好地利用数据集进行训练和测试，提高模型的泛化能力和鲁棒性，推动人工智能技术的发展。
在Python爬虫开发中，我们经常面临两个关键问题：如何有效地存储爬虫获取到的数据，以及如何应对网站的反爬虫策略。本文将通过问答方式，为您详细阐述这两个问题，并提供相应的解决方案。
在今年OPPO发布新款手机R15的同时，Polarr与OPPO新款手机一起发布了新软件泼辣相册SDK，这也成为手机智能相册的又一全新选择。 泼辣相册SDK是基于Polarr专有的智能算法开发，为用户提
最近的瓜可谓真有意思，南山头铁鹅也默默吞下下了1000瓶老干妈。此时用这张1000张老干妈辣椒酱图片组成的企鹅来表达最适合不过了
Landsat 卫星计划由美国地质勘探局 (USGS) 和美国国家航空航天局 (NASA) 管理，从 1972 年起至今，一直致力于采集覆盖整个地球的图像。这个海量资料档案库包含超过四百万图像，全部可通过公共下载渠道获得 - 但是对用户来说，找到最合适的图片是一大挑战。在本课程中，您作为一名城市规划师，正在研究东南亚人口稠密的城邦岛屿新加坡，并且您正在寻找支持发展规划项目的影像。使用 USGS Global Visualization Viewer (GloVis) 应用程序，您将标识并下载代表新加坡的 Landsat 图像。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
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