因为 Android 设备通常具有不同的尺寸、形状和屏幕像素密度，所以我更喜欢用与分辨率无关的矢量资源（vector assets）。但它们究竟是什么？有什么益处？需要什么成本？什么时候应该使用它们？怎么创建和使用它们？在这一系列文章中，我将会探讨这些问题并解释为什么在你的应用中应该大量地使用矢量资源（vector assets）以及怎样最大限度地使用它们。
翻译：陈之炎 校对：吴振东、林夕 本文约3600字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 写在前边 让读者朋友们较为系统地了解和学习OpenCV官方教程，数据派THU翻译组联合研究部共同推出OpenCV官方教程翻译系列。由于所列章节较多，教程将被分为多篇文章持续更新发布。 原文链接：https://docs.opencv.org/4.5.2/de/d7a/tutorial_table_of_content_core.html 目标 我们可以通过多种方式从现实世界中获取数字图像，比如：
为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 如今，正在兴起一项有关手机应用和深度学习的新动向。 2017 年 4 月：谷歌发布 MobileNets，一个可在计算资源有限的环境中使用的轻量级
RIP全称光栅图像处理器。它关系到输出的质量和速度，甚至整个系统的运行环境，可以说是彩色桌面出版系统的核心。
移动设备的江湖中，手机仍将长期占据绝对主导的地位，虽然新硬件的出现，重新定义了人机交互的模式，但它还有一段不短的路要走，而当下正是开端。智能设备领域的应用开发是什么样的？他们要解决的问题和传统应用是类似的吗？如果你也和我们一样，看累了圈子里的无效创新，想要看一些新鲜的东西来治疗精神内耗，就跟着 GMTC 全球大前端技术大会（北京站）关注这些正在非传统的有趣探索吧。 智能家居 在智能家居中，最为常见的有两种类型，一是客厅娱乐设备，二是生活家电。前者主要包含电视大屏 / 电视盒子、智能音箱等设备，抹平高低端
对于移动端开发而言，为了做到页面高清的效果，视觉稿的规范往往会遵循以下两点： 1.首先，选取一款手机的屏幕宽高作为基准(现在一般选取iphone6的375×667)。之前项目中也用到过iphone5的320×568。 2.对于retina屏幕(如: dpr=2)，为了达到高清效果，视觉稿的画布大小会是基准的2倍，也就是说像素点个数是原来的4倍（对iphone6而言：原先的375×667，就会变成750×1334）。
Photoshop 2022 2023 v23.4.1.547是由Adobe公司最新推出的高效、专业、实用的图像处理软件，知识兔同时该软件主要是以其强悍的编辑和调整、绘图等功能得到广泛的应用，知识兔其中还有各种图片的调整和图画绘制以及图像的修复、知识兔调色等一系列的工具都是数不胜数，使用范围也是非常的广，知识兔我们从照片修饰到海报、包装、横幅的制作，知识兔再到照片的处理，只要您需要我们就可以做到，知识兔丰富的预设让用户的工作可以更加的轻松。
云存储是确保贵企业的重要数据安全可靠、随时可以访问的最佳方法之一。如今，越来越多的中小企业在求助于云存储服务，将文件和文档备份起来，并且可以从任何联网设备来访问――哪怕那些文件含有敏感的企业数据和客户数据。 采用云存储平台可以让你的文件触手可及，但选择一个平台并非易事。市场上出现了让人眼花缭乱的一系列云计算服务，每项服务都有一系列独特的功能特性。 选择云服务时，每家企业都要考虑自己的独特需求，这点很要紧。我们为贵企业在选择下一项云存储服务时列出了应该关注的七项重要的功能特性，而不是着眼于最佳的全面云存储解决
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？
预览视频： 项目主页： lllyasviel/style2paints（https://github.com/lllyasviel/style2paints） 这里做一个简单的示范，为了防止线稿的主观
把你的工作展示在世界面前可能会很可怕。但是，当你对自己的内容感觉良好时——当你相信它时——焦虑就会变成兴奋。恐惧变成了信心。和消息连接。当准确及时地分享强有力的想法比以往任何时候都更能定义我们时，这一点尤其紧迫。在BenQ，我们相信如果您的媒体是视频，并且您的方法涉及编辑，那么使用正确的视频编辑显示器至关重要。
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，CNN的下一个战场将是视频识别。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？ 卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。在图像处理中，卷积操作就是使用一个滑动窗口，在图像上从上到下，从左到右滑动，并对窗口里的像素进行加权平均。每滑动一下，就得出一个加权平均的结果，因此滑动的结果
物联网（简称“IoT”）并非全新的技术，而是一系列现有技术的有机整合，难点也在于包罗万象。技术几乎涵盖了从底层芯片到上层应用的全部环节，涉及芯片模组、工业控制、嵌入式软硬件、网络传输、通信协议、大数据、AI算法、图形图像、容器虚拟化、前端技术等。
肌肉骨骼疾病和关节疾病是发达国家的主要健康问题之一，尤其影响人口老龄化。人类膝关节通常受到骨关节炎 (OA) 的影响，骨关节炎是一种退行性疾病，是美国慢性残疾的主要原因。OA会导致关节软骨损失，目前可以使用磁共振成像（MRI）清楚地观察到这种影响。在此背景下，膝关节软骨和周围骨骼的分割是近年来变得相当重要的问题。研究的一个主要方向是利用软骨分割来开发针对骨关节炎不同阶段的生物标志物。此外，基于计算机的膝关节植入物手术规划需要骨骼和软骨的分割。其他应用包括通过有限元对膝盖进行建模，以预测关节运动学或了解健康关节的自然变化和生理效应。
选自Github 机器之心编译 参与：吴攀、李泽南 还记得谷歌上个月推出的 AutoDraw 吗？这是一个能把你的随手涂鸦变成绘画的人工智能技术工具。谷歌也曾发布论文和博客介绍了其背后的技术，参见机器之心文章《谷歌官方揭秘 AutoDraw 人工智能绘画工具原理：让机器学会理解艺术》。实际上，AutoDraw 所用的技术基于谷歌先前的涂鸦实验「Quick, Draw!」。近日，谷歌发布了该项目背后的数据集，其中包含 5000 万张矢量画。机器之心对该项目的介绍文档进行了编译介绍。 数据集地址：https:/
世界上只有两种物质：高效率和低效率；世界上只有两种人：高效率的人和低效率的人。——萧伯纳
电力系统是实现电能生产、传输、分配和消费瞬时平衡的复杂大系统。智能电网需进一步实现各类新能源、分布式能源、各种储能系统、电动汽车和用户侧系统的接入，并借助信息通信系统对其进行集成，实施高效的管理和运行。风、光、海洋能等新能源发电的发展和电能生产受到国家政策、激励机制、地理环境和天气状况的影响;分布式能源和电动汽车的发展和接入运行、用户侧系统与电网的互动受社会环境、用户心理的影响;随着智能电网的发展，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，不同环节的时空关联性更加密切，使电网的发展和运行受外部因素的影响加大。与此同时，社会对电力供应的经济、安全、可靠性和电能质量提出了更高的要求，智能电网中部署的WAMS系统、AMI系统、调度自动化系统、PMS系统、输变电设备监控系统等为认识电网特性、预测电网发展和可能的运行风险提供了依据。
毫无疑问，移动化正改变着企业。如今，企业移动化发展大多运用案例中心来提高生产力，企业为忙碌的员工配备移动设备，从而保证其工作效率；企业也为客户提供多项选择，从而提高收益，例如，提供定位和在线状态服务等新特性。 这种破旧立新的商业模式转变也给企业带来一定混乱。许多企业争相制定移动化战略，但其不切实际的期望，不够具体的目标以及组织惰性使得移动化战略执行效果不佳。企业必须尽快适应移动技术变革，否则将落后于适应力强的竞争对手。 Gartner认为，2014年最能影响企业移动化战略的趋势有以下几点： 1）身份设别和
交流电网中的传输的能量并不是稳定不变的，而是随着一个固定频率变化的，这个频率一般被称为工频，例如中国是50Hz，美国是60Hz。工频由电力系统决定。 工频的带来的这种能量变化称为flicker。
神经母细胞瘤： 神经母细胞瘤是儿童中最常见的癌症之一，占儿童癌症相关死亡的 15%。这种肿瘤起源于交感神经系统，通常位于腹部。神经母细胞瘤的治疗包括手术切除肿瘤，但完全切除肿瘤通常具有挑战性。
大数据文摘作品 编译：惊蛰、一针、龙牧雪 想象一下，如果电脑可以把你心中所想表现出来会怎样。 听起来感觉太遥远？然而最近，四位来自日本京都大学的科学家的研究成果，让这样的想象离落地更进一步。Shen Guohua、Tomoyasu Horikawa、Kei Majima 和Yukiyasu Kamitani在BioRxiv上发表了他们利用AI来解码人类思维的研究成果。 机器学习以前就曾被用来研究脑部扫描（MRI，即核磁共振）。给人类看一些简单的图像，比如黑白字母、简单的几何图形，AI能根据脑部活动的信号图还
现在 Photoshop CC 2019 可以通过隐藏参考点来实现实现更高效地裁切、转换、放置等操作。你只需要通过双击画布就可以进行编辑文本，变换图形，无需Enter键或单击选项栏等额外操作。此外，我还会帮助你按比例转换像素和文字图层，让你的画板不再意外移动。
对于这个问题，业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来，学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别（Person Re-identification，ReID）。
一直以来，企业办公普遍使用的是功能全面的台式机，这类PC在价格、功能与性能上有千万种不同的组合。但是，在中等规模以上的办公场景中，传统PC则存在着不少的缺点，分布式特性使企业难以通过集中资源的方式提高利用率和降低成本。因此，云桌面应运而生。
---- 很多人都有写技术文档的经验，还有发表职称论文，如何写专业的论文？下面的文章会对你有帮助！！！ 怎样撰写技术论文 1 技术论文 的一般格式和具体要求论文是按一定格式撰写的。内容一般分为：题目，作者姓名和工作单位，摘要，前言，实践方法(包括其理论依据)，实践过程，参考文献等。具体要求如下： 1)数据可靠必须是经过反复验证，确定证明正确、准确可用的数据。 2)论点明确论述中的确定性意见及支持性意见的理由要充分。 3)引证有力证明论题判断的论据在引证时要充分，有说服力，经得起推敲，经得起验
“三个月内实现2000人的桌面办公需求，未来要支撑总计不小于2万个虚拟桌面的部署。” 某省级行政中心在搬迁重建时向联想企业网盘表达了这样的信息建设诉求。而在实现“从后端到前端、从硬件到软件”的国产替代的同时，还要充分利用腾退下来的信息化设备，为这次本就“时间紧、规模大”的部署带来了更大的挑战。
前几天，我们写了关于Chrome的FCP,看后台数据，反响还是不错的。那么，今天我们继续讲另外一个比较重要的性能指标LCP。
高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。
SaaS 软件即服务(Software as a Service),用户通常只需要浏览器即可使用软件，而无需在本地安装及托管数据。通俗来讲，就是把软件的开发、部署、维护全部交给第三方来做，可以拿来即用。
我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！
看看上面这个Emulator的截图吧，有WM 2003se、5.0、6.0的，有pocket PC、smartphone、classic、professional的，有英文的，也有中文的，分辨率、DPI都各有区别。在这么多眼花缭乱的WM平台上开发应用程序，UI的设计，特别是compatible的UI策略，是很重要的。之前的Docking and Anchoring Controls on Windows Mobile也是其中一点。在MSDN上看到了这个方面比较有指导意义的文章Create Com
MarkPoint是什么效果？如上图，一闪一闪亮晶晶的效果，这是在Echarts中对应的效果。我最早看到的是腾讯的一个Flash的版本，显示当前QQ在线人数的全国分布效果，感觉效果很炫，当时也在想，怎么用JS，HTML5来做出类似的效果，但说实话，没什么思路，甚至怀疑JS是否做不出来这种逼真的效果来。终于看到Echarts中提供了这个功能。下面就扒开她绚丽的衣着，一起走进MarkPoint的世界。 数据 首先还是先看看数据上的逻辑。上图是一个数据格式，placeList包括每一个关键点的名称和坐标位置，而
这是 LeetCode 上的「1713. 得到子序列的最少操作次数」，难度为「困难」。
在各种遥感场景中进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。各种遥感场景与多场景、多质量、多尺度和多类别的图像混杂在一起。车辆检测模型存在候选框不足、正建议采样弱和分类性能差的问题，导致其应用于各种场景时检测性能下降。更糟糕的是，没有这样一个覆盖各种场景的数据集，用于车辆检测。本文提出了一种称为双完全卷积一阶段目标检测（FCOS）的车辆检测模型和一个称为多场景、多质量、多尺度和多类别车辆数据集（4MVD）的车辆数据集，用于各种遥感场景中的车辆检测。双FCOS是一种基于FCOS的两阶段检测模型。在RPN阶段利用FCOS生成各种场景中的候选框。精心设计了两阶段正样本和负样本模型，以增强正建议采样效果，特别是在FCOS中忽略的微小或弱车辆。在RCNN阶段设计了一个两步分类模型，包括建议分类分支和点分类分支，以提高各种类型车辆之间的分类性能。4MVD是从各种遥感场景中收集的，用于评估双FCOS的性能。4MVD上的双FCOS对五类车辆检测的平均准确率为78.3%。大量实验表明，双FCOS显著提高了各种遥感场景下的车辆检测性能。
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
在数字病理学中，最简单但最有用的功能之一是直观地比较连续的组织切片（切片），这需要将图像对齐。需要图像对齐的其他相关应用包括3D重建、图像融合等。图像对齐使病理学家能够评估患者在单个区域中的多个标记物的组织学和表达。此外，由于组织处理和预分析步骤，切片可能会遭受非线性变形。也就是说，它们会在各个部分之间拉伸并改变形状。目前，只有少数自动对齐工具能够以足够的精度和合理的处理时间处理大图像。
目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU，主要有K80，P4，P40，P100，M40，这些卡性能指标有着不同差异导致成本上也相差很多。 鉴于AI是当下最火的技术方向，GPU加速运算在这方
Faster R-CNN算法是作者Ross Girshick对Fast R-CNN算法的一种改进。Fast R-CNN在速度和精度上都有了不错的结果，但仍有一些不足之处。Faster R-CNN算法同样使用VGG-16网络结构，检测速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成)，准确率也有进一步的提升。在ILSVRC和COCO 2015竞赛中获得多个项目的第一名。在Faster R-CNN中提出了区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)，将候选区域的提取和Fast R-CNN中的目标检测网络融合到一起，这样可以在同一个网络中实现目标检测。Faster R-CNN主要是解决Fast R-CNN存在的问题：
锐化功能应用平移锐化算法，将一幅图像（如大地遥感卫星多波段图像）的光谱细节与另一幅图像（如大地遥感卫星全色波段）的空间细节相结合。全色锐化算法在结合空间和光谱细节的具体方式上各不相同，因此精度也各不相同。如果精度至关重要，用户应查阅已发表的文献，以选择最适合其应用的算法。
图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成图像上有些像素的信息有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
【导读】斯坦福大学的研究人员开发深度学习算法，识别皮肤癌的准确率与专业的人类医生相当，相关研究论文被选为封面论文在本期 Nature 发表。研究人员训练系统观看了近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像，然后让系统与21位皮肤科医生对比测试，结果系统的精确度与人类医生相当（“至少”91%）。使用这一技术，有望制造出家用便携皮肤癌扫描仪，造福广大患者。 “我们制作了一个非常强大的机器学习算法，能够从数据中学习，”论文的其中一位主要作者、斯坦福博士生 Andre Esteva 在新闻发布稿中表示，“不是通过编写代
随着技术的发展和人们切实的需求，VR/AR设备均朝着轻便化的方向发展，但两者之间的发展道路却出现了一些差异。不久前的OC6大会上，Oculus推出的VR一体机Quest几乎成了大会的主角（有关OC6大会的详细内容，可参看《OC6大会|Oculus Quest占据C位，Oculus商店销售额已突破1亿》，感兴趣的读者可自行点击蓝字进行阅读）。此外，国内大朋、Pico、爱奇艺等厂商在VR一体机方面也有着不错的发展。
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