,可以通过以下方式实现:
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MMRazor 是 OpenMMLab 开源项目里模型压缩领域的算法工具箱,目前支持了知识蒸馏、模型通道剪枝和模型结构搜索,模型量化部分正在开发中。
Java NIO中,channel用于数据的传输。类似于传统IO中的流的概念。channel的两端是buffer和一个entity,不同于IO中的流,channel是双向的,既可以写入,也可以读取。而流则是单向的,所以channel更加灵活。我们在读取数据或者写入数据的时候,都必须经过channel和buffer,也就是说,我们在读取数据的时候,先利用channel将IO设备中的数据读取到buffer,然后从buffer中读取,我们在写入数据的时候,先将数据写入到buffer,然后buffer中的数据再通过channel传到IO设备中。
① NIO 双向读写 : NIO 中的通道 ( Channel ) 是可以双向读写的 , 而 BIO 中的 单一流 ( 输入流 / 输出流 ) 只能读或者只能写 ;
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虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一。当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆,该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材,再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上。
计算机视觉技术是一门包括计算机科学与工程、神经生理学、物理学、信号处理、认知科学、应用数学与统计等多学科的综合性科学技术, 是人工智能的一个重要分支, 目前在智能安防、自动驾驶汽车、医疗保健、生成制造等领域具有重要的应用价值。
textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。
Transformer因其捕捉长序列交互的能力而在时间序列预测中备受青睐。然而,尽管计算感知的自注意力模块取得了许多进展,但其对内存和计算的需求仍然是长期预测的一个关键瓶颈。
Nextflow区分两种不同的通道:队列通道和值通道(queue channels and value channels )。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日,美图推出了全新的人工智能修图解决方案——美图云修,本文将从技术角度深入解读该方案,目前用户也可通过美图 AI 开放平台进行体验。 商业摄影的工作流程中非常重要的一项是「后期修图」,它工作量大、周期长,同时,培养一名「下笔如有神」的修图师往往需要付出高昂的人力和物力成本,即便是熟练的修图师也需要 1-3 个月的时间熟悉和适应不同影楼的修图风格和手法。除此之外,修图师的专业水平不同,审美差异、工作状态好坏等因素都会造成修图质量波动。 针对以上痛点,基于美图成立 12 年来在
要进行kafka的学习,首先肯定得安装kafka了。安装地址如下:
显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测,因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。
分析师简介:Joshua 已于 2018 年取得多伦多大学应用科学硕士(MASc)学位。他的研究重心是格形码(lattice codes)、低密度奇偶校验(LDPC)码以及编码理论的其它方面。他也对凸优化和随机过程感兴趣。Joshua 目前在高通工作,是一位机器学习工程师,专注对推理的优化。
1. 学习目标 图像对象的属性; 图像对象的创建与赋值。 2. 图像对象的属性 通过 image.shape 获取图像的宽、高、通道数; 通过 image.dtype 获取图像数据类型; 通过 image.size 获取图像的像素总数。 3. 代码演示 默认使用三通道读取图片; 获取图片的宽、高、通道数; 三通道模式下图像的像素总数; 图像的数据类型; 使用灰度模式读取图片; 重复第二步到第四步的打印。 import cv2 as cv def get_image_shape(): # 彩色模式读取(
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
近日,美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军。本文主要是算法层面的介绍,希望能给从事相关工作的同学有所帮助或者启发。
随着互联网基础设施建设的不断完善和发展,带宽的不断提速,尤其是光纤入户、4G/5G/NB-IoT各种网络技术的大规模商用,视频随时随地可看、可控、可视频会议调度指挥、可智能预警、可智能检索回溯的诉求越来越多,尤其是移动视频应用技术和智能语音技术的普及和发展,使得视频智能分析和语音智能理解支持的需求在各行各业越来越受到青睐和重视,简简单单的视频直播、视频会议、语音播报已经越来越不符合商业规律。
实际上,前面提到的使用 了MNIST数据集的例子中,输入图像就是1通道、高28像素、长28像素 的(1, 28, 28)形状,但却被排成1列,以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。
WebRTC,名称源自网页即时通信(英语:Web Real-Time Communication)的缩写,是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的API。
之前一片文章介绍过《ThunderScope》开源示波器(快来看看用FPGA做的开源示波器),今天介绍另一个比之前功能更全的,基于FPGA做的开源示波器/逻辑分析仪/频谱仪/波形发生器/等等:
1.1 向量的内积定义:也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量。
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络,并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络,该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet(我们之后会介绍)。
SPPNet的英文名称是Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks,翻译成中文是“空间金字塔池化卷积网络”。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 19 个在图像分割任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:FCN、ReSeg、U-Net、ParseNet、DeepMask、S
针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题,提出一种改进特征融合的实时语义分割方法 。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成 。
前短时间夜幕团队的哲哥带来一个强大的库,一个验证码识别库 ddddocr,小编第一时间看到后就收藏了,最近有空就找了一个例子来试试。
一、阅读下列C程序,回答问题1至问题3,将解答填入答题纸的对应栏内。 【C程序】
题图摄于广深高铁 1 背景介绍 联邦学习为打破“数据孤岛”而生,然而随着越来越多的机构投身到联邦学习领域,不同架构的联邦学习系统之间逐渐形成了新的“孤岛”现象,互联互通显得越发重要。FATE 2.0版本以全面互通为设计理念,是业内首个采用开源方式对应用层、调度、通信、异构计算(算法)等四个层面进行改造,实现了系统与系统、系统与算法、算法与算法之间异构互通的能力。 FATE 2.0互联互通整体架构示意图如下图所示。从上而下,从不同层次定义了东西向和南北向协议接口规范。方便各个厂商根据自身特点,分层和分
1 . Netty 中的线程池 : Netty 中有两组线程池 , 分别是 BossGroup 线程池 和 WorkerGroup 线程池 ;
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41593-020-0608-8
看过《本杰明·巴顿奇事》的小伙伴一定会对皮特在剧中同时饰演老年、中年和青年巴顿感到印象深刻,该影片还在2009年斩获了最佳化妆等三项奥斯卡大奖。
搜索数据流程如下图所示,从内容生产到生成索引经历了复杂的数据处理流程,中间表多达千余张,实时数据消费即消失,难以追踪和复现。
C语言的也有,但是是绘图不方便,就先拿Python写了,我直接接了一个串口来解析的数据,第一部分是电路焊接。
或许这也是一种方法论:当针对一个问题有多种方法时,不妨将它们综合起来,或能取各家之长,补各家之短。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
TensorFlow TensorFlow 不仅是一个实现机器学习算法的接口,也是一种框架,也可用于线性回归、逻辑回归、随机森林等算法; TensorFlow 使用数据流图来规划计算流程,每个运算操作作为一个节点 node,节点之间的连接称为边,边中流动的数据称为张量,故而得名 TensorFlow,预算操作可以有自己的属性,但必须被预先设置,或者能在创建计算图时被推断出来; TensorFlow 有一套为节点分配设备的策略,这是一个简单的贪婪策略,不能确保找到全局最优解,但可以快速找到一个不错的节点运算分
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片,现有的神经网络主要在空间域中操作,具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中,图像通常很大,必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽,但它会无意识地移除冗余和非冗余信息,导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发,我们从频率的角度分析了频谱偏差,并提出了一种可学习的频率选择方法,可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中,我们的模型采用与经典神经网络(如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN)相同的结构,但接受频域信息作为输入。实验结果表明,与传统的空间降采样方法相比,基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性,同时能够减少输入数据的大小。具体而言,在相同的输入尺寸下,所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时,所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外,我们观察到在COCO数据集上的分割任务中,Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法,这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文本识别问题。
AD9528是ADI(亚德诺半导体技术有限公司, Analog Devices, Inc. 简称ADI )出品的一款双级PLL,集成JESD204B SYSREF发生器,可用于多器件同步。第一级锁相环(PLL) (PLL1)通过减少系统时钟的抖动,从而实现输入基准电压调理。第二级PLL (PLL2)提供高频时钟,可实现来自时钟输出驱动器的较低积分抖动以及较低宽带噪声。外部VCXO提供PLL2所需的低噪声基准电压,以满足苛刻的相位噪声和抖动要求,实现可以接受的性能。片内VCO的调谐频率范围为3.450 GHz至4.025 GHz。集成的SYSREF发生器输出单次、N次或连续信号,并与PLL1和PLL2输出同步,以便对齐多个器件的时间。
腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始,每周在内部进行分享读书会,对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同,尽管以AI为重心,但我们的分享不局限于AI论文,而是涉猎所有前沿技术领域,和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享,希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人:王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑: 艾
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术(Tone Mapping)。其中提到:在色调映射环节,为了便于操作,且不使图像颜色产生巨大失真,色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息,将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中,通过原HDR图像的颜色信息,恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射,因此颜色转换相关技术,我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题(Color Transfer or Gamut Mapping),也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术,分为两个部分,第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识;第二部分将介绍代表性的色域映射算法,特别对ITU中相关标准进行浅析。
DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。 由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作,DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接,通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信,这种方式速度快,但是限制比较多,很多场景不
---- 新智元报道 来源:微软亚洲研究院 作者:罗翀 【新智元导读】近期,来自KAIST和MSRA的研究员提出了首个适配所有密集预测任务的小样本学习器 VTM,以轻量化的迁移成本,赋予了计算机视觉模型预测新任务标签的能力,为计算机视觉中密集预测任务的处理以及小样本学习方法打开了全新思路。 国际学习表征会议 ICLR(International Conference on Learning Representations),被公认为当前最具影响力的机器学习国际学术会议之一。 在今年的 ICLR
通过有效的参数共享方式,卷积神经网络可以在保证模型的性能大量地减少模型参数,并因此逐渐发展成了深度学习的一个重要分支。自从2012年以来,大量的新型卷积神经网络结构被提出来解决实际中遇到的问题,并在计算机视觉领域(图像和视频)中取得了重大的成就。在实际中,除了图像和视频等处于欧几里得空间的数据之外,更多的数据是处于非欧几里得空间的,例如社交网络中的关系数据、三维点云数据、分子结构数据、基因数据和交通数据等等。由于局部输入的无序性和维度的可变性,传统卷积网络很难处理这种处于非欧几里得空间的数据。为此,我们一般化了传统卷积操作,使得新的卷积神经网络可以应用到一般结构的数据上,而不是仅局限于处理欧几里得空间的数据。
在刚刚过去的一个学期里,基本水逆了一整个学期,这学期基本没干什么活,就跟RCNN杠上了。首先是看论文,然后是网上找tensorflow写好的源码。但是,可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码,不同数据集换了下。因此为了理解源码,RCNN的处理过程,费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe,这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后,才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码,这也花费了大量的时间,从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现,SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中,主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
智能合约能够部署和运行在区块链环境中,由一段代码来描述相关的业务逻辑。部署后的智能合约在区块链中无法修改,智能合约的执行完全由代码决定,不受人为因素的干扰。一般来说,参与方通过智能合约规定各自权利和义务、触发合约的条件以及结果,一旦该智能合约在区块链环境中运行就可以得出客观、准确的结果。
从高层次开始,OAuth 不是API或服务:它是授权的开放标准,任何人都可以实施它。
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