结果导致 JPG 图片压缩发绿、崩坏。与安卓上的应用无关，它们是受害者 专业版概要： 问题出在 Android 提供的压缩图片接口上，准确的说是一个 Android 里一个叫做 Skia 的库上。...现在就要说到 Android 系统到底为什么出了这个问题了。...Android 系统自起诞生以来就引入了名为 Skia 的图像库（Google 自家产品），用于处理图像，其中包括把图片压缩成 JPEG（平时说的 JPG）。...而 Skia 又是调用libjpeg-turbo 来实现真正的压缩过程的。...最可怕的是……在进行这个变换运算的最后一步，需要除以 256，而代码中，采用了右移操作代替除法以提高执行速度。 假如我们是 Skia 开发者，如何修复这个问题？
但是为什么iOS要基于UIView和CALayer提供两个平行的层级关系呢？为什么不用一个简单的层级来处理所有的事情呢？原因在于要做职责分离，这样能避免很多重复代码。...在iOS和MacOS两个平台上，事件和用户交互有很多地方的不同，基于多点触控的用户界面和基于鼠标键盘有着本质的区别，这就是为什么iOS有UIKit和UIView，而MacOS有APPKit和NSView...上面我们通过CALayer在一个普通的UIView中展示了一张图片。...通常而言，我们展示一张图片需要使用UIImageView，但是我们却可以利用CALayer在UIView上展示一张图片，是不是很有趣？...拼合能够提高图片的载入性能，毕竟载入一张大图比载入多张小图要快。
示意图 我们拿一张比较大的图片和一张比较小的图片来做例子，首先是一张比较大的图片，我用我公司地址的一张俯瞰图（我在杭州滨江，喜欢交朋友，距离近的可以找我玩，我请客，哈哈！）： ?...我先说一下我们平常怎么处理的 我们一般写一个div或者是别的元素，准备将一张图片作为背景图的时候，我们会这样写： css源码： .test1{ height: 40rem; width: 30rem...图片变形，当然还有很多的时候图片会出现失真的情况，所以基于这些问题，我们怎么简单的处理一下： 首先我们简单的做几个例子：实现一个这样的效果： ? 手机端实现这样的效果： ?...这是之前的比较小的图片，认真的可以发现我们最后一张是和之前的一张的宽度一样的，那么其实我们设置的时候不是的，我们写的是70rem的宽度，为什么会出现这样的情况呢？...是因为我们在设置一个比原图宽度还要宽的数值的时候，图片会出现失真的情况，为了避免这样的情况出现，所以他会显示原图的大小，而不会变化的很大！
； stream ：将压缩后的图片写到指定的输出流中； 返回值：boolean， 返回true表示成功将bitmap压缩到输出流中，然后可以通过Bitmap.Factory从相应的输入流中解析出来bitmap...上图中 是保存在 res/drawable-mdpi 目录下的一张 1920*1200，大小为 270Kb 的图片 为什么让你看这张图呢？ 因为眼睛?看累了，顺便。。。...、宽度跟原始图片宽高不一样，这是为什么呢？...在回头看我们上面那个问题，为什么图片原始宽高跟bitmap宽高不等，从我们打印的日志可知我们设备density=1.5 densityDpi=240，而图片放在drawable-mdpi ， 该bitmap...而我们只准备了一张图片放在mdpi或者hdpi中，那么我们这张图片会消耗多大内存呀！！！
理清这点蛮重要的，因为碰到过有人说，我一张图片就几 KB，虽然界面上显示了上百张，但为什么内存占用却这么高？...而当我们通过代码，将这张图片加载进内存时，会先解析图片文件本身的数据格式，然后还原为位图，也就是 Bitmap 对象，Bitmap 的大小取决于像素点的数据格式以及分辨率两者了。...图片内存大小 网上很多文章都会介绍说，计算一张图片占用的内存大小公式：分辨率 * 每个像素点的大小。 这句话，说对也对，说不对也不对，我只是觉得，不结合场景来说的话，直接就这样表达有点不严谨。...如果你们去看下 Bitmap.decodeResource() 源码，你们会发现，系统在加载 res 目录下的资源图片时，会根据图片存放的不同目录做一次分辨率的转换，而转换的规则是： 新图的高度 =...占有的内存就是 0.75M而不是 12M，足足节省了 15 倍 上面这段话摘抄自末尾给的链接那篇文章中，网上也有很多关于如何操作的讲解文章，这里就不细说了。
可能只是为了提高图片裁剪成功率，保证一张轮廓图片真实的包含一张人脸，或可能只是简单从你的数据集中发现包含指定人物的图片（在这种情况下）。 哪一个人脸识别软件服务供应商对你的项目来说是最好的呢？...注意：当 Google 和 IBM 返回边界框坐标时，Amazon 会返回坐标作为整体图像宽度/高度的比率。我不知道为什么，但这没什么大不了的。...为什么成功率低？首先，我的数据集中确实有很多棘手的图像。其次，我们不应该忘记，作为人类，我们有着两百万年的进化背景来帮助理解什么是什么。...Google 会返回覆盖大部分头部的边界框，而不仅仅是脸部。 微软的示例图像 # 34692 ? 微软（以及 IBM 和亚马逊）关注的是脸部而不是头部。 你对此有什么看法？...在一个乐队的这张（漂亮的）照片中，亚马逊和谷歌都没有发现乐队主唱的脸，而相反发现的是他的纹身。而微软根本没有发现任何面孔。只有 IBM 成功并正确地检测到了前面那个人的脸（而不是他的纹身）。
而实现以上过程，我们只用了26张图和20分钟的训练时间。 可见，AI目前最大的问题不是“不够聪明”，而是“书读得太少”。...为什么AI会带来一次视觉创作的范式转移呢？...虽然荒野乱斗、方块形态、仙人掌、怪物，都不是生僻的概念，但是互联网上几乎没有一张同时结合了以上几个特征的设计方案。 而AI生成就不一样了，AI很擅长视觉特征的高维组合。...500px是一个版权保护很好的摄影网站，当你在这个图片上点击右键想保存的时候，他会提醒你这是某位艺术家的原创作品。 而计算机会怎么获取这张图片呢？...因为AI学习的是图片内容和提示词的对应关系，因此与其花大量时间创作一张包含很多内容、画面特征复杂、很难用一句画描述清楚的作品，不如创作很多小作品。
我们可以通过计算器计算1080*1620的数值，当然得出的结果并不是5248800，因为我们还缺少一步，乘上3个通道值，因为我们的图片是需要有RGB三个通道的图片构成。...numpy是一个做科学计算的数据计算包，通过numpy可以简单的去做很多运算。我们在读取这个图片时所存储的内容就是很多个0-255的数据组成的，这就是这个图片在这里最原始的样子。...三、了解视频读取方法 3.1 了解视频与图片有什么关系 其实视频就是很多张图片而组成的，多张图片呈现流畅的视觉感受我们就可以叫做视频。...；这种呈现出来流程的视觉效果让我们感受不出来是在看一张张的图片。...我们在使用pr进行视频剪辑的时候很容易感受到这种一张张图片，这种没一张张图片我们称为每一帧。如图： ? 我们每次左右移动一个帧那么就是一张图片，流程的图片就形成了视频动画。
那么网站访问速度为什么会慢，是因为什么原因导致的快与慢呢，今天华专网络就来分析分析，聊一聊。...而影响最大的是图片的加载，所以一般来讲图片尽量小些，如果你一张图片都几十M，可想而知，一般控制在200-300K为宜，在这个大小，图片质量也是可以保证的，不过一般也影响不大。...冗余的代码过多 有些公司做的网站用的是智能建站系统，拖拽式建站，这样会导致很多的冗余代码，从而造成网站访问速度不理想，这种网站还夹杂了大量的无用JS，也有些网络开源网站，非常的卡。...究其原因，因为这种网站通常做的功能非常多，不是很简约，长期的使用导致大量的冗余代码。...外部引用多而质量不高 有些网站建设公司直接引用了外部的JS，样式或图片，而非本地，网站加载的时候还要加载外部链接，试想如果外部链接一旦无法打开，或是卡的话，那自然也会影响网站访问了。
然后进入第二层，会识别出图像中一些基本的组成元素，比如眼睛、耳朵、鼻子。最后，会生成一个对象模型，也就是一张张完整的脸。 ?...为什么超分辨率可以通过多拍几张图像，就能提高图片分辨率呢？ 这牵涉到抖动。我们经常说的拍照防抖动，其实防的是较明显的抖动，但微小的抖动始终存在。...有人可能会问，我们手机都能前后置两千万，为什么需要超分辨率技术呢？这种技术应用场景是不是不多？ 其实不是。了解摄影的人都知道。...例如老电影 但是，有很多情况下，我们只有一张图像，无法拍摄多张，那么如何做超分辨率呢？...其中有很多个图片增强层。可以理解为，一张模糊的图片，经过多个增强层，一级级变得更加清晰，最终得出高清图片。大家可以在名为tyshiwo的 Github 上找到源码。 ?
重排会重新根据CSSOM和DOM来计算布局树，生成一张图片会将整个渲染流水线都执行一遍。 重绘在生成一张图片的过程中，少了重新布局的阶段，但依然会进重新计算绘制消息，会比重排效率高。...，一个图层就是一张图片，最后合成线程就将一张张图片进行合成一张图片，将最终生成的图片发送至显卡的后缓冲区。...分块 通常页面内容比显示器内容要大很多，若等待所有图片都生成完毕再通过和合成生成一张图片的话，开销会很大，因此合成线程会优先绘制靠近视口的图块，且在首次合成图块的时候使用了一个低分辨率的图片。...利用分层技术优化代码 当对一些元素进行几何形状变换、透明度变换、缩放等操作时，使用JS操作会牵扯到整个渲染流水线，而使用CSS则只会经过合成线程的合成阶段，效率要大很多。...PWA提供了一个渐进式的过渡方案，让Web应用逐步具有本地应用的能力，且根据技术的演进，采用渐进式的方式逐步支持各项新技术，不断实现本地应用特性，是一个非常缓和的渐进式策略，而不是一步到位。
我们理解数据库的时候，往往会从表的结构入手去理解。数据库当中存储的是一张张的表，表呢是一行行数据组成的，而每一行数据都有固定的字段。...但是为什么它会被叫做关系型数据库，而不是表结构数据库呢？ 因为在数据库当中，关系要比表结构更重要。表结构只是一种形式，而数据库当中核心的设计理念其实是关系。...这也是为什么我们学习数据库的时候都需要从ER图开始，而不是上来就讲数据库使用的方法，或者是SQL语言的细节。如果你想不明白这句话的含义，也没有关系，我们先放一放，最后再回到这个话题来。...我们回顾一下这个例子，为什么我们的查询会很复杂，其实就和数据库的核心理念有关。...我们再回到文章开头的那个问题，为什么我们在学习数据库的时候需要先从ER图开始，而不是直接学习数据库的原理和它的使用方法呢？ 我想理解了上面的例子之后，再来看这个问题应该会简单许多。
商品数量级这么大的原因有很多，比如，同一个商品通常会有数种不同的版本型号，再比如，商家为了促销需要，可能会反复上下架同一个商品，或者为同一个商品加上不同的“马甲”，这些原因都导致了SKU数量巨大。...能不能像保存订单数据那样，设计一张商品表，把这些数据全部存放进去？或者说，一张表存不下就再加几张子表，这样存储行不行？其实并不是不可以，现今的一线电商企业，在发展的早期阶段采用的就是这种存储结构。...这些属性都是固定的，不太可能会因为需求改变或不同的商品而变化。而且这部分数据不会太大，所以，建议在数据库中建一张表来保存商品的基本信息。...国内很多云厂商提供的对象存储，对图片和视频都进行了大量有针对性的优化。...其中最有用的是缩放图片和视频转码，只需要把图片和视频存放到对象存储中，就可以随时获得任意尺寸大小的图片，视频也会自动转码成各种格式和码率的版本，适配各种App和场景，使用体验非常好。
1）机器学习的好处是可以预测 如果你只是给图片中朋友的脸打标签的话，这并不是在使用机器学习模型。如果你上传新照片然后突然它告诉你图片里面的每个人都是谁的话，那就是机器学习了。...下次他们看见时（不是你用来训练他们的那根因为你已经吃掉了）就会知道这是香蕉。机器学习也是类似的机制。你给它看尽可能多的香蕉图片，告诉它这是香蕉，然后用一张它没有受过训练的香蕉图片测试它。...为什么？ 我试着用一些例子来解释一下这两个概念： 脸部识别——输入是一张面孔的图像，机器学习模型识别出人并且返回那个人的姓名。 脸部检测——输入是一张面孔的图像，模型返回一个包围它发现的那张脸的方框。...你训练机器学习模型把一堆输入数据（像一张照片或者一篇新闻）放进某一类里面。一些模型会提供若干类作为结果，二有的每次只会返回一个类别。...它可能会让第一层进行像素分组，第二层执行边界检测，第三种去弄清楚鼻子，诸如此类……但这一切都是它自己完成的。真令人惊艳。 ? 但这还不是全部。一条安全的经验法则是当你听到深度学习时，就意味着GPU。
做移动客户端开发的朋友们肯定都因为图头疼过，说起来曾经还有过 leader 因为组里面一哥们在工程里面加了一张 jpg 的图发脾气的事儿，哈哈。 为什么头疼呢？...这确实是个好问题，因为同样一张图片，jpg 确实比 png 会多少小一些（甚至很多），原因很简单，jpg 是一种有损压缩的图片存储格式，而 png 则是 无损压缩的图片存储格式，显而易见，jpg 会比...所以，jpg 格式的图片与 png 格式的图片在内存当中不应该有什么不同。 『啪！！！』 『谁这么缺德！！打人不打脸好么！』 肯定有人有意见，jpg 图片读到内存就是会小，还会给我拿出例子。...如果你的 app 资源很少，安装包大小问题不是很凸显，看情况选择 jpg 或者 png（不过，我想现在对资源文件没有苛求的应用会很少吧。。） 目标用户的 cpu 是否强劲？...ARGB8888格式的图片，每像素占用 4 Byte，而 RGB565则是 2 Byte。
引言 图片处理在前端工作中可谓占据了很重要的一壁江山。而图片的 base64 编码可能相对一些人而言比较陌生，本文不是从纯技术的角度去讨论图片的 base64 编码。...为什么要使用 Base64 编码？ 那么为什么要使用 base64 传输图片文件？上文也有提及，因为这样可以节省一个 http 请求。图片的 base64 编码可以算是前端优化的一环。...在很多地方，我们会制作一个很小的图片大概是几px*几px，然后平铺它页面当背景图。...因为是背景图的缘故，所以无法将它放入雪碧图，而它却存在网站的很多页面，这种图片往往只有几十字节，却需要一个 http 请求，十分不值得。那么此时将它转化为 base64 编码，何乐而不为？...HTML 和 CSS 会阻塞渲染，而图片不会。 2. 页面解析 CSS 生成的 CSSOM 时间增加 Base64 跟 CSS 混在一起，大大增加了浏览器需要解析CSS树的耗时。
我在我的gitee中上传一张图片,在gitee本站里面显示是正常的。...右键复制这张图片的地址，放到一个第三方的在线编辑器中，发现图片变成gitee的logo了 什么是防盗链 防盗链不是一根链条，正确的停顿应该是防·盗链——防止其他网站盗用我的链接。...通过判断请求的referer，如果请求来源不是本站就返回302，重定向到gitee的logo上，最后在第三方网站引用存在gitee的资源就全变成它的logo了。...可以在开发者工具中看到第三方网站请求gitee图片的流程： 首先请求正常的图片，但是没有返回200，而是302重定向，其中响应头中的location就是要重定向去向的地址； 接着浏览器会自动请求这个location...图片的url：https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0326/155444_dc9923a4_10659337.jpeg 图片看不到了，现在怎么办 如果你的个人搭建的博客里面用了很多存在
let 返回 it，apply 返回 this，它们有什么区别？为什么这么设计。 lateinit 作用是什么？ Kotlin 协程有用过吗？用在什么场景？ 协程是个什么东西？...如果让你自己设计一个 Glide 你会如何设计？ RGB_565 每个像素点占多少内存？ 为什么会使用 RGB_565？ 为什么要对图片进行一些压缩？那服务器直接给我们直接裁剪指定尺寸大小不就好了。...图片轮播怎么做的？如何做到我在最后一张无缝滑动到第一张图片？ 你知道 Retrofit 是怎么发出的请求吗？ 你的 Android 借壳分享微信中 mmessage_content 怎么算出来的？...你会知道至少这个是判断循环依赖的的一种方式。不了解他们很多时候只能停留在api调用。而了解数据结构你才有编写一些深层次东西的可能。...Android面试会涉及到很多杂而乱的知识点，所以想要进入大厂，你不仅需要有十分扎实的基本功，还需要有完整的解答逻辑！
不管有没有SplashScreen，只要在主线程里执行了过多耗时操作，都可能会导致ANR。 那么为什么还要延长显示SplashScreen呢？...由于制作动画比较复杂，不在本文的讨论范围内，所以我们只以静态图片来举例。 我准备了这样一张图，并将它命名为splash_screen_icon.png。...上述例子中我使用的是一张不透明的图片来作为图标，其实我们也可以提供一张有透明度的图片，然后再借助如下属性来控制图标的背景色： <item name="android:windowSplashScreenIconBackgroundColor...Google对这张<em>图片</em>尺寸比例的定义，但如果你随便传入<em>一张</em><em>图片</em>的话，可能会出现拉伸的情况。...不过我比较疑惑的是，我们不能像刚才那样在SplashScreen界面指定图标的背景色和品牌<em>图片</em>，因为这里并没有那两个属性。不知道是<em>不是</em>因为现在库还属性比较早期的阶段，以后或许会加上这些属性。
为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？...很多时候我们会遇到上面的问题，然后道听途说地开始给别人瞎粑粑吹吹牛皮。...最近为自己所在的公司写了一个工具来分析训练出来的CNN网络模型，如下图所示：从第一张图我们可以看到这张图有一些goldfish金鱼的模型，好像有很多条鱼尾巴，然后中间有好多鳞片，一张很奇怪的图像，但是别嫌弃这张图像...也就是说我们希望找到一张图像经过CNN网络，传播到指定的卷积核的时候，这张图片可以使得该卷积核的得分最高。 为了合成这一张图片，我们开始从一张带有随机噪声的图像开始，每个像素值随机选取一种颜色。 ?...下图为ResNet的跳层方式，因为VGG的block5 conv3、block5 conv2开始出现大量没有用的卷积核，而block4 conv3却有很多有用的信息可以向后传递。
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