本次更新后,摹客RP的界面与功能模块进行了重大调整,将摹客RP从协作平台中独立了出来。
Canva是一款在线设计海报,banner,名片等的应用,可以帮助你轻松完成你想要的设计图案,庆幸的是,这个应用有中文版本
搜索查询是使用 key:value 模式构建的,最后是可选的原始搜索。每个 key:value 都是一个 token,可选的原始搜索本身就是一个 token。key:value 对 tokens 被视为 issue 或 event 属性。可选的原始搜索被视为单个 token 并搜索事件标题/消息(title/message)。
iPhone SDK提供了三个类来管理位置信息:CLLocation CLLocationManager 和 CLLHeading(不常用)。除了使用GPS来获取当前的位置信息外,iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS的精度最高,可以精确到米级别,但是也最耗电。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要? 有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下,模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年,由于数据是公司最重要的资产之一,开发人员也经常
有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。
选自hasty.ai 作者:Vladimir Lyashenko 机器之心编译 编辑:陈萍 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要? 有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下,模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年,由于数据是公司最重要的资
图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释,必须需要一个专用的注释工具,现在有很多图像注释工具。
在应用开发中,地图开发是经常需要使用的“组件”,Google Map虽然有官方教程,无奈用不起来,原因你懂的~~那么国内比较出名的是就是百度地图和高德地图,由于个人喜好,所以选择了高德地图LBS,废话
摘 要 在过去的三年中,Pinterest 已经针对几款视觉搜索和推荐服务做出了相关的实验,其中就包括 Related Pins (2014)、Similar Looks (2015)、Flashlight (2016)以及 Lens (2017)。本论文旨在对上述几款服务背后的视觉发现引擎做出简要的概述,同时对技术决策和产品决策背后的理论做出分析, 如物体检测和交互式用户界面的使用。最终我们得出以下结论:视觉发现引擎极大地提升了搜索和推荐任务的互动性。 关键词: 视觉搜索、推荐系统、卷积特征、物体检测 介
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时,为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的,并且标注必须是准确的。因此,数据集中的所有图像都需要人为监督。不过,这并不意味着机
Camtasia Studio提供了强大的屏幕录像、视频的剪辑和编辑、视频菜单制作、视频剧场和视频播放功能等。它能在任何颜色模式下轻松地记录屏幕动作,包括影像、音效、鼠标移动的轨迹,解说声音等等,另外,它还具有及时播放和编辑压缩的功能,可对视频片段进行剪接、添加转场效果,是一款功能强大的屏幕录像软件!TechSmith Camtasia 2022可在 Windows 和 Mac 上录制和创建具有专业水平的视频,
无论是开发2D还是开发3D游戏,首先必须弄清楚坐标系的概念。在Cocos2d-x中,需要了解的有OpenGL坐标系、世界坐标系和节点坐标系。
编者按:数据已经成为我们个人生活、业务和工作中越来越重要的一个部分。那些需要花时间解决棘手问题的人将依靠数据来帮助他们理解这个世界,并有所创新。本文作者 Bill Pardi 负责微软数据科学方面工
最近,FAIR 开放了 LVIS,一个大规模细粒度词汇集标记数据集,该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注,包含 164k 大小的图像。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
使用Camtasia,您可以毫不费力地在计算机的显示器上录制专业的活动视频。除了录制视频外,Camtasia还允许您从外部源将高清视频导入到录制中。Camtasia的独特之处在于它可以创建包含可单击链接的交互式视频,以生成适用于教室或工作场所的动态视频内容。(Win10,Win11 兼容)最近发布了Camtasia2023版本,新增超过130个过滤效果,将标注、文本和其他元素组合在一起,轻松处理大型项目和视频文件。
Ultralytics最近在围绕其名称的争议中推出了YOLOv5。就上下文而言,约瑟夫·雷德蒙(Joseph Redmon)创建了YOLO(您只看一次)的前三个版本。此后,Alexey Bochkovskiy在Darknet上创建了YOLOv4,与以前的迭代相比,它拥有更高的平均精度(AP)和更快的结果。
文章索引 4.1.1 状态栏 4.1.2 导航栏 4.1.3 工具栏 4.1.4 工具栏与导航标准按钮 4.1.5 标签栏 4.1.6 标签栏标准图标 4.1.7 搜索栏 4.1.8 范围栏 4.2.1 活动 4.2.2 活动视图控制器 4.2.3 集合视图 4.2.4 容器视图控制器 4.2.5 图片视图 4.2.6 地图视图 4.2.7 页面视图控制器 4.2.8 浮出层 4.2.9 滚动视图(Scroll View) 4.2.10 分栏视图控制器 4.2.11 表格视图 4.2.12 文本视图 4.2
随着深度学习的进一步发展,我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近,FAIR 开放了 LVIS,一个大规模细粒度词汇集标记数据集,该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注,包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析,AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
我在前面两篇文章中详细介绍了 今日头条适配方案 和 SmallestWidth 限定符适配方案 的原理,并验证了它们的可行性,以及总结了它们各自的优缺点,可以说这两个方案都是目前比较优秀、比较主流的 Android 屏幕适配方案,而且它们都已经拥有了一定的用户基数
单说 Snipaste 是一款截图工具其实并不准确,这款小巧的工具功能异常强大。它不仅可以快速截图,还集成了标注和贴图功能。
【磐创AI导读】:本文分享了一个mask rcnn实战项目。想要学习更多的机器学习、深度学习知识
近年来,基于扩散模型(Diffusion Models)的图像生成模型层出不穷,展现出令人惊艳的生成效果。然而,现有相关研究模型代码框架存在过度碎片化的问题,缺乏统一的框架体系,导致出现「迁移难」、「门槛高」、「质量差」的代码实现难题。
Java注解(Annotation)又称Java标注,是JDK5.0约会的一种注释机制。 和Javadoc不同,Java标注可以通过反射获取标注内容。在编译器生成类文件时,标注可以被嵌入到字节码中。 Java虚拟机可以保留注释内容,在运行时可以获取到注释内容。当然它也支持自定义Java注释。
在对象检测工作中,标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程,有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签,从而节省大量时间。
多边形地图是填充地图的一种补充,基于地理均码,数据文件绘制一个多边形的区域,实现自定义的填充地图。也可以这样理解:以矢量数据为基础,轮廓界线为多边形的一类地图。
没有更多开场白,直接说下我对它的理解。 Dagger2 是一个Android依赖注入框架。而android开发当前非常流行的非MVP模式莫属了,Dagger2的目标便是将MVP中的V P 进一步解耦,
最近,Ultralytics推出了YOLOv5,但它的名字却引发了争议。为了了解背景,《YOLO》(你只能看一次)的前三个版本是由约瑟夫·雷蒙(Joseph Redmon)创作的。在此之后,Alexey Bochkovskiy在darknet上创建了YOLOv4,号称比之前的迭代具有更高的平均精度(AP)和更快的结果。
我想要给大家分享一个我们在Greppy一直使用的测试版工具,其被称之为”Greepy Metaverse“,其通过快速、简便地为机器学习生成大量训练数据,来辅助计算机视觉目标识别/语义分割/对象分割(旁白:如果可以的话,我们也希望能够为你的项目提供帮助 - 给我发邮件(matt@greppy.co 或者在领英(LinkedIn)中搜索联系我))。 如果你已经做过图像识别,你应该知道数据集的数量和准确性是重要的。你的所有场景也都需要标注,这意味着有上千或者上万张图片。这时间和精力对于我们小团队来说是不可估量的。
该项目专注于汽车划痕检测,与不同类型产品的自主质量检测系统的开发同步。例如,在停车场,这种检测为客户提供了汽车安全无虞的保证;此外,如果发生什么情况,检测系统将有助于仔细处理这种情况。
#171、在任务列表创建用户任务区分代码 原文链接:You can use the Task List to create User Tasks that are separate from your code 操作步骤: 每个用户任务保存在 .suo 文件里面,它并不保存在代码里面,在.suo 文件里保存了用户的自定义解决方案的配置,同时不会签入源码控制。 创建用户任务的方法,打开菜单“视图+任务列表”,在任务列表窗口的下拉列表框中选择“用户任务”,然后单击“创建用户任务”按钮,在“说明”列输入任务内
在本系列博客的第1部分中,我们介绍了这样一种想法,即Kubernetes运营商(在大规模部署时)可以消耗大量资源,无论是实际资源消耗还是可调度容量的消耗。我们还介绍了一种想法,即无服务器技术可以通过在活动控制器部署空闲时减少其规模来减少对Kubernetes集群的影响。在本文中,我们将基于闲置时将Pod实例的数量缩放为零的想法,介绍一种无需进行源修改即可减少现有控制器的资源开销的技术。
只不过,注释是程序猿自己写的,解释说明的对象是自己或者是其他程序猿。而注解就不一样了,注解是一种很官方的解释,由JDK或者是咱们程序猿按照特定的格式定义,可以给咱们程序猿看,但更重要的是给JVM看,JVM看了之后就会按照相应的注解信息去解释或执行被标注的程序。
Camtasia软件2023最新版是一款电脑屏幕录制与视频剪辑的软件,功能强大且操作简单。可以使用该软件对视频进行添加滚动字幕的效果,并且还可以选择注释标注的样式、主题以及形状等。在内置的视频编辑器中对视频进行剪辑时还可以拖放文本、添加效果、添加过渡等操作。剪辑结束后可以一键导出视频,支持的多种格式和视频分辨率的选择(如图1所示)。
选自pbpython 机器之心编译 参与:路雪、蒋思源 Matplotlib 能创建非常多的可视化图表,它也有一个丰富的 Python 工具生态环境,很多更高级的可视化工具使用 Matplotlib 作为基础库。因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。有很多不同的选项,如何选择正确的选项是一个挑战。例如,两年前这篇文章《Overview of Python Visua
Matplotlib 能创建非常多的可视化图表,它也有一个丰富的 Python 工具生态环境,很多更高级的可视化工具使用 Matplotlib 作为基础库。因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。
Java注解是JDK1.5引入的一种注释机制,它不会改变编译器的编译方式,Java编译器对包含注解和不包含注解的代码会生成相同的Java虚拟机指令。在实际应用中,注解只是一种标识,具体的操作需要借助其他工具来解析和处理。
目前有很多开源的标注工具,但只解决了数据标注链路中的部分环节。对于可流程化的标注作业来说,除了支撑图像、文本和音视频的标注外,还需考虑数据的存取、人员的分配、标注进度管理和标注看板等内容。
本周 GitHub 趋势榜精彩至极,先是 JetBrains 开源的图像渲染引擎 Skia 有了 Java 封装,一开源便获得 500+ star,再是支持开发者在页面展示网站运行状态,实时报告的 upptime 凭借单日 1k star 进账,上了 Trending 榜。另类 Kubernetes 发行版——K0s 也是颇为出色,一周获得了近 2k star。清华大学研究团队开源的 26 亿参数规模的中文语言模型 (CPM-LM) ,表现也很抢眼。最后,一定要提下超强的屏幕录制和注释工具:Screenity,无压力在录制画面写注释,添加人脸视频窗口。…
这个警告信息通常在调用Matplotlib的某些函数时出现,会提醒我们传递给函数的参数应该使用布尔值(True/False),而不是字符串 'on' 或 'true'。虽然这个警告并不会影响绘图结果,但在某些情况下,我们可能希望消除这个警告信息。
截图,这种再寻常不过的事情。有着很多的软件供我们选择,在之前的文章中给大家介绍了常用的几款截图软件,今天安利一款新的截图软件——ShareX, ShareX功能多到夸张内建有萤幕撷图的功能,还支援圆角方形、椭圆形、三角形、多边形等等的撷取范围,也还有萤幕录影的功能,能将图片输出成动态的 GIF 档案。在萤幕撷图之后有各种动作的设定,有浮水印、边框、注解、复制到剪贴簿、列印图片、存档、另存新档与上传图片,这些功能老实说颇实在的,能有比较广泛的应用。
经胸超声心动图是一种常用的无创检查方法,用于评估心脏结构和功能。在诊断卵圆孔未闭时,医生会仔细检查心房之间的解剖结构,特别是注视是否存在卵圆孔未闭。卵圆孔是胎儿时期两个心房之间的通道,正常情况下在出生后应该闭合,但有时会残留未闭。医生会观察血流在心房之间的情况。在卵圆孔未闭的情况下,可能会出现血流从左心房到右心房的现象,这种情况称为左向右分流。通过超声心动图可以评估分流的程度和影响。
这时一篇2015年的论文,但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法,SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。
目前我们可以在网络上搜索到大量制作好的数据集,那么如何快速制作属于自己的数据集呢?
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师,都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率,保证用户良好的体验。 iOS设计规范系列共10篇。本文是第10篇,介绍拓展程序(Extensions)。
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