vscode 在不同设备上共用自己的配置 介绍 code settings sync：是专门用来同步vacode配置到Gitee中的插件，通过这个插件，可以在任何新的设备，新的平台同步自己的配置，快速的构建自己熟悉的...使用 在插件库寻找下载code settings sync 在Gitee中创建Gist（代码片段管理服务） 因为Gitee的限制，不可以新建一个空的Gist，所以按照要求填好相关内容，即可创建成功创建...，别忘了每个键值对之间需要用“，”隔开，且对应值如果是非布尔值需要加上双引号“” 6....在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7....如果同步配置 这条命令一般发生在新设备之上，只需要完成步骤5即可，当然你可以不需要知道上一次的私人令牌是什么，重新生成一个就好（出于安全的考虑私人令牌的权限不可以给的太高，听从插件作者的建议，只需要在
对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...这里再说一下在不同的 MySQL 版本， EXPLAIN 和 OPTIMIZER TRACE 结果可能不同，这是 MySQL 本身设计上的不足导致的，EXPLAIN 更贴近最后的执行结果，OPTIMIZER...即每次更新，随机采集表以及表中的每个索引的 20 页数据，用于估算每个索引的查询消耗是多大以及全表扫描消耗是多大，控制单个表的配置是 STATS_SAMPLE_PAGES（在 CREATE TABLE...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...所以最好一开始就能估计出大表的量级，但是这个很难。 结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。
在做文章评论的功能时，会遇到很多兼容性的问题，在不同机型上的表现也很不一致，总结了以下这些问题。 1. 日期问题 对于yyyy-mm-dd hh:mm:ss 这种格式在ios系统不识别。...时间格式化的时候，在浏览器端处理好好的，到了手机端，就变成NAN，或者null，这种情况，是ios系统不能转化这种类型的时间。...键盘收起，页面卡住，不回落 ios12上，发现键盘收起的时候，页面会卡主，留下底部一片空白，稍微动一下页面，就会恢复。...3. ios12在微信小程序的webview，键盘收回，页面底部会留白 这个问题怀疑是页面的scroll设置了auto导致的。 解决方案：滚动一下页面，请参考链接，代码有效。...键盘遮挡输入框 输入框如果使用了fixed固定在底部，键盘顶起的时候，iphone上fixed会失效，导致页面滚动输入框会随着页面滚动，并且在部分机型上，输入框偶尔会被键盘遮挡，这种偶现的问题，很不友好
今天有同事跑过来说遇到了一个奇怪的bug，同样的程序在win7和win10上界面相差了2个像素 ---- 一开始我们以为是半像素或者是分辨率的问题。 结果调试了很久都没有结果。...不过意外的我们发现了另一个奇妙的东西。...下面两个图分别是在win7和win10情况下soonp获得的可视化树（已用demo替换） image.png image.png 有么有发现TabControl的子元素Grid多出了一个名字templateRoot...在代码里面查找，发现并没有这个名字的Grid，所以可以确定这个是来自TabControl的默认Style 所以我们找到win7和win10 下的默认主题 Aero和Aero2 查找方法可以参见博客默认的...当然对于这样子的问题的确不是很好定位，因此我们有两种可行的解决方案 1、尽量在关键界面使用自定义样式，对元素的呈现细节进行控制 2、在App.xaml中指定主题样式。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
2023-06-26：在大小为 n x n 的网格 grid 上，每个单元格都有一盏灯，最初灯都处于 关闭 状态 给你一个由灯的位置组成的二维数组 lamps 其中 lamps[i] = [rowi,...行 、同一 列 和两条 对角线 上的 所有其他单元格 另给你一个二维数组 queries ，其中 queries[j] = [rowj, colj] 对于第 j 个查询，如果单元格 [rowj, colj...在第 j 次查询之后 [按照查询的顺序] 关闭 位于单元格 grid[rowj][colj] 上 及相邻 8 个方向上（与单元格 grid[rowi][coli] 共享角或边）的任何灯。...3.遍历灯的位置，将灯的状态记录到相关的map中，并将点的状态记录到points map中。 4.创建一个结果数组 ans，用于存储每个查询的结果。 5.对于每一个查询位置，初始化结果为0。...时间复杂度分析: • 遍历灯的位置并初始化maps需要 O(lamps)，其中 lamps 是灯的数量。 • 对于每个查询位置，遍历周围的8个方向，检查是否有灯需要 O(1) 的时间。
Metal 的另外一个好处是其预估 GPU 状态来避免多余的验证和编译。在 OpenGL 中，你需要依次设置 GPU 的状态，在每个绘制指令 (draw call) 之前需要验证新的状态。...Metal 选择了另一种方法，在渲染引擎初始化过程中，一组状态被烘焙 (bake) 至预估渲染的路径 (pass) 中。多个不同资源可以共同使用该渲染路径对象，但其它的状态是恒定的。...我我们只需要把模型数据的路径指定即可。...现在从文档上看，没有明确说是否线程安全，自己实验采样100个线程并行运行，没有发现异常情况，具体还需要等正式版发布后，再看看是否线程安全 六、遇到的一些问题 现在看模型的预测准确率还比较低，很多种情况都识别不了...，正式版应该能够修复 xcode9 beta版之后，导致xcode8的模拟器都不能够用了 设备上不能进行训练。
而Matt Damon和Minnie Driver的图像传达了完全不同的信息。如果你是喜剧迷并且看到了这张图片，则可以跳过。这就是为什么选择正确的标题图像如此重要的原因。...转码是将视频文件从一种格式转换为另一种格式，以使视频可以在不同平台和设备上观看的过程。Netflix一次性会在AWS中使用多达300,000个CPU用于视频转码，这比大多数超级计算机都大！...Netflix总共支持2200种设备。每个设备都具有在该类设备上观看效果最佳的视频格式。如果你在iPhone上观看Netflix，则会看到一个视频，该视频可为你提供最佳的iPhone观看体验。...如果你在快速网络上观看，则观看的视频质量会比在慢速网络上的观看质量更高。也有用于不同音频格式的文件。音频被编码为不同质量等级和不同语言。还包括字幕文件。视频可能具有多种不同语言的字幕。...每个视频都有很多不同的观看选项。你看到的内容取决于你的设备、网络质量、Netflix计划以及你的语言选择。 那到底有多少个文件呢？
当你在Netflix上寻找要看的视频时，您是否注意到每个视频都匹配有一个图像？这个图像叫做“封面图像”（header image）。 封面图像的目的是激发用户观看某一视频的兴趣。...下面是《怪奇物语》（Stranger Things）的几张不同的封面图像： 有一件事可能会让您会感到惊奇：每个视频的封面图像都是专门为你定制的。每个人看到的封面图像都是不同的。...Netflix现在共支持2200种不同的设备。它为每种设备都配置了播放效果最好的视频格式。如果你在iPhone上观看Netflix视频，你看到的视频采用的是在IPhone上播放效果最好的格式。...为什么Netflix不将所有的视频都复制到世界上的每个OCA中？它的视频量太过庞大，不可能储存在所有位置。2013年，Netflix的视频达到了3×10^15字节。...我不知道netflix现在所有的视频有多大，我认为变大了非常多。 这就是为什么Netflix要利用数据来预测用户想看什么视频，选择在各OCA上缓存哪些视频。 举个例子，《纸牌屋》是一部非常火的剧。
如果您使用的是高分辨率设备或浏览器缩放级别较高，浏览器将下载一个较大的图像，以确保在您的屏幕上显示良好，因为每个CSS像素实际上对应屏幕上的多个像素。...在小屏幕上，我的博客内容（包括图像）占据了整个屏幕的宽度，但在较大屏幕上，我将内容居中显示，并设置了一个有限的最大宽度。...这是我为这个博客添加响应式图像的代码方式，因为我的博客在较大的屏幕尺寸上受到最大宽度的限制。让我们看一个实际的示例。...例如，如果您的页面有一个宽度跨越整个页面的大标题，您可能希望在移动设备和桌面设备上显示不同的图像，因为您可以在桌面设备上使用更多细节的图像。这就是picture元素的用途。...但是，当您希望在不同的屏幕尺寸上显示不同的图像时，这可能会成为一个问题，这就是为什么picture元素是理想的选择。
因此，显然，作为边缘设备，大多数基于Jetson的嵌入式系统都连接有摄像头或其他视觉传感器，因此社区中的每个人都对像Llama、mini GPT-4以及许多新出现的多模态嵌入模型非常感兴趣。...我们可以看到这里有一整套不同的Jetson模块，您可以部署每个模块，而每个模块都恰好具有适合其memory容量的典型模型大小。...在这里，我正在使用Jetson进行实时刷新，这是在MS Coco数据集上索引的，包含了约27.5万张图像，整个过程大约花了我想是五到六个小时。...在检索和增强生成的搜索中，这取决于你的数据库中有多少项，有些数据库可能会变得非常庞大，尤其是在企业文档等情况下。在边缘设备上，我认为规模会较小，因为设备上的可用空间有限。...因此，一些高端的嵌入，如图像绑定，使用每个图像或文本作为一个包含1024个元素的向量，描述在Clip的多维嵌入空间中。Clip Large则使用768个元素。那是在这里演示的。所以这在规模上很好。
其实不然，要求严格的公司会要求缩放比例完全相同，简单说就是，在每个手机上的每一行的字数都要一样。接下来，我们就要细说移动端适配的前世今生 1、为什么要移动端适配？...当修改图像的某区域，实际上是在修改该区域内的像素。对这些像素修改的好与坏将决定最终图片的质量。单位面积内的像素越多，图像的效果就越好。...这样就暴露出来一个问题，我们如果手机分辨率翻倍，我们的图像不就要被缩小一倍，我们难道要在每个设备上就出个设计稿，每个设备的分辨不尽相同啊，其实你担忧的问题，我们的乔帮主在很多年前就想到了。...1px边框问题 当我们css里写的1px的时候，由于它是逻辑像素，导致我们的逻辑像素根据这个设备像素比（dpr）去映射到设备上就为2px，或者3px，由于每个设备的屏幕尺寸不一样，就导致每个物理像素渲染出来的大小也不同...这个方案只是个过渡方案，为什么说是过渡方案 因为当年viewport在低版本安卓设备上还有兼容问题，而vw，vh还没能实现所有浏览器兼容，所以flexible方案用rem来模拟vmin来实现在不同设备等比缩放的
还有另一个区别，直到最近才被广泛讨论：这些图像也是用不同的显微镜整片扫描仪获得的。 这是为什么？首先，因为有许多显微扫描仪制造商，并且他们都提供了优质的产品。因此，我们有有多种产品可供选择。...如果在正常光线条件下用两部智能手机拍摄场景照片，则图像看起来非常相似。 最初，我我也对昂贵的显微扫描仪有所期望。因为在我们的理解里这些设备应完全照原样捕获硬件显微镜载玻片，甚至可以控制光线条件等。...部分答案是肯定的:使用不同的扫描仪造成的色域移位。 我做了一个小数据实验来证明这一点:我在上图所示的TUPAC16数据集的图像上训练了一个RetinaNet 模型。我们要完成的任务是检测有丝分裂。...以下是我们得到的结果: ? 在TUPAC16数据集上训练与在同一扫描仪上训练时，在使用不同扫描仪获得的图像上有丝分裂检测(F1分数)的表现。...对MIDOG挑战集的图像进行推理时，在TUPAC16上训练的RetinaNet模型表示的t-SNE图。 让我为你解释一下这个图:每个图像(集合的随机样本)都被输入到网络中，并由图中的单个点表示。
此外，最新的高端移动设备已内置 GPU，它们在运行机器学习计算时比我的 Mac Book Pro 还要快。 ? 表 1. 不同手机设备处理单元对比 深度学习在边缘设备上的应用正在扩展。...每个卷积，比如 Conv2D、DepthwiseConv2D 和 Conv2DTranspose，在不同处理器上有着相似的速度趋势吗？ 答案是否定的。如果处理器不同，一些运算可以非常快，另一些则很慢。...那么，如果你想在移动设备中使用深度学习发布应用，强烈推荐使用多种主流设备评估速度。下面，我将分享 MobileUNet 的评估结果。 我在以下几种设备上进行了评估。...如果准确率更重要，则选择另一个可能的条件，如大小 192、alpha 为 0.5。 每个设备也可以使用不同的模型，不过我不建议，因为这样复杂度太高。...因此，在不久的将来深度学习将会变得更加便捷。 不过，并非所有设备都具备高性能 GPU，因此可能需要一些性能调整。使用真正的设备度量性能非常重要，因为每个处理器具备不同的特性。
在我的演讲之前，先给大家看一段有趣的视频。大家看这辆车开进我们会场，正从我的左侧往右侧开过来，上面没有人，它自平衡行走，看起来有点诡异。为什么我们会做这样有趣的自行车？...八年以后新的一代教皇重新选举，同样是那批信众，我们看到移动互联网怎么改变世界，每个人都连接了他的设备，这些设备无时无刻都在产生数据。...今天在座的每个人跟我一样连接平均两到三个设备，我的口袋里面就有两个手机。 但是这个数据到2020年，呈现不断爆炸性增长的趋势，甚至有比这个预测更加夸张的。...前段时间乌镇大会上孙正义说到，2020年每个人要连接1000个设备。这个不一定那么夸张，每个钮扣可能都是一个智能的连接设备。移动互联网时代万物互联，随之而来的就是数据的爆增。...大家可能会关心，在过去几年里面，技术的发展在图像分类这个领域是一个怎样的量变到质变的过程，我们还是看图像分类的例子。这边我给大家演示的是在最近这几年，世界上最好的成绩是怎么样变化的。
它有一些很酷的特征，比如说能够灵活直观地构建图像框架，支持线程、队列和异步运算。可以在CPU GPU或任何支持TensorFlow的设备上运行。...我调出一张图，这是训练数据集中的第6张图。实际输出是这样。这是数字8的图片，如果看到原始的输入图像，输入图像中的值都代表图像中的一个特定像素。从0到1，代表这个图像多暗。如果是0，像素则为白色。...我将对两者都运行argmax函数，这将在输出的每个向量中得出0或者1。最后得出我的神经网络正确率为91%，这实际上很糟糕。十个图像中有一个是不正确的，但这是一个非常简单的例子。...模型并行会分解模型的不同部分，然后在不同设备不同机器上训练相同的数据。数据并行则是在多台机器上运行相同的模型，并拆分数据。两者都有不同的优缺点。 ? 在谷歌，我们倾向于使用数据并行。...但是模型并行性适用于许多不同类型的任务。TensorFlow两者都支持。我不会介绍过多的细节，比如数据并行、同步模型、异步模型。如果你感兴趣的话，可以之后和我聊聊。
一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...机器人以及类似设备上的图像识别就是一个严重得多的问题。由于这些设备的摄像头的指向是完全随机的，在 ImageNet 上训练的模型表现可谓是非常糟糕。...与第一层一样，第二层也有很多过滤器，它们表示的是更高一级的概念，像「朝上的一瓣」、「朝右的一瓣」等等。这很难用图来表示，笼统来讲就是会输出一个有很多通道的层，每个通道都表征着这一级别的概念。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释，但对类似的问题，比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢？最近我对一种可以替代池化，被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。...我希望这能帮到大家，欢迎大家在评论区或 Twitter 上对此提出改善的建议。 via petewarden.com，AI 科技评论编译。
一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...机器人以及类似设备上的图像识别就是一个严重得多的问题。由于这些设备的摄像头的指向是完全随机的，在 ImageNet 上训练的模型表现可谓是非常糟糕。...与第一层一样，第二层也有很多过滤器，它们表示的是更高一级的概念，像「朝上的一瓣」、「朝右的一瓣」等等。这很难用图来表示，笼统来讲就是会输出一个有很多通道的层，每个通道都表征着这一级别的概念。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释，但对类似的问题，比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢？最近我对一种可以替代池化，被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。...我希望这能帮到大家，欢迎大家在评论区或 Twitter 上对此提出改善的建议。 via petewarden.com，AI 研习社编译。
作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是有其独特的优势。与Google FaceNet和Facebook DeepFace不同，它主要聚焦在移动设备上的实时人脸识别，旨在用少量数据实现高准确率。...这个项目是在考虑移动设备的情况下创建的，所以让我们来看一些使这个库快速准确的内部实现，并列举一些案例来说明为什么你可能想要在你的项目中使用它。...除了开源之外，OpenFace还有一个特别的好处，那就是该模型的开发主要集中在移动设备上的实时人脸识别，因此可以在很少的数据的情况下以高精度训练模型。 ?...显然，提前在所有的图片上训练神经网络十分关键，因为在移动设备或任何其他实时场景下不可能训练500,000个图像来检索所需的面部表示。...他是通过训练三个不同的图像来实现的，其中一个是已知的人脸图像，称为锚图像，然后同一个人的另一个图像具有正的表示，而最后一张是一个不同人的图像，具有负的表示。
美颜中最常见的祛痘、磨皮技术原理是什么样的？ 从图像处理的角度看，什么是“痘”和“斑”？ 一张图像可以看作是一个二维的数据集合，其中每个元素都是一个像素点。...移动平台上用深度学习替换机器学习算法： 具体到应用层面，在移动设备上，采用机器学习进行人脸识别，是目前的主流做法。将深度学习迁移到移动设备上，这算是时下的研究热点。...所以你看很多平台算法都大同小异，但是为什么最终出来的美颜效果让人感觉还是有差异，其实就是说里面有很多细节在，需要花时间优化，特别是用户的需求是什么，怎样更漂亮。...至于卡西欧自拍神器，据我所知这个应该使用的是厂商自己的系统。我分析整个运行流程和 Android 系统相似。它的效果比较好，除了算法之外，在硬件上应该也有自己独特的处理元件。...在移动设备上，使用深度学习来实现一些图像识别的功能，这是时下的一个研究热点。
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