大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
2018 年 4 月 21 日，在阿里巴巴 UCAN 用户体验设计论坛上，「鲁班」创始人、阿里巴巴智能设计实验室负责人乐乘向现场观众展示「鲁班」的设计能力，台下掌声雷动。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
阿里双十一以571亿元交易额收官，在财务数据上，当天阿里获得数十亿规模的营收，核心模式便是围绕流量的广告。阿里上市之后的首个“大考”，并无系统宕机等问题，支撑可谓完善。阿里宣称本次移动取得重大突破，45%的交易额来自移动，移动流量更是超过PC流量两倍。这相当于在宣称，阿里已经顺利拿到移动船票——陆兆禧接受采访时已在暗示，此前做来往就是为了声东击西，阿里的移动化已经通过另外一条路走通了。阿里前路一片光明，其他玩家看上去却显得有几分落寞，果真如此吗？ 双十一的本质是流量游戏 与传统卖场打折促销最大的不同是，双
一年一度双十一又到了，看了一下今年双十一，或许是今年以来，最优惠的时候。（618相比……各有千秋）
paper: https://arxiv.org/abs/2202.13123 code:https://github.com/guanghaoyin/CVRKD-IQA
在无数“尾款人”的耐心被耗尽之后，在一连串意料之中的夸张数字衬托下，一年一度的双十一落下了帷幕。
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要，因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发，例如 恢复。此外，由于过量的辐射会对患者造成有害影响，因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而，尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标，但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足，因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ，由于需要原始参考图像来计算这些指标 ，因此它们在实际临床环境中无效，由于辐射剂量会给患者带来风险，因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制，一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标，该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因，不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
当下的手机市场用“日新月异”来形象再合适不过了，从“中华酷联”到小米、魅族、乐视的崛起再到VIVO、OPPO的逆袭；从大可乐、iuni等一批新晋手机厂商相继倒闭到三星“炸机门”、苹果“电流门”，再到锤子科技资产大幅缩水、准备上市的美图其95.1%的利润来源于美图手机，手机行业的角色转换故事每天都在上演。中国手机市场就如一个班级，成绩有好坏优劣，名次在前后更迭，有班长、尖子生、班花、班草等各类角色，更少不了一门成绩极其优秀的偏科生。那么在手机领域这个“大班级”中，谁是消费者眼中的偏科生，他们又是否还有逆袭成长，成为班级NO.1的机会？
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
今晚八点，各大店家将陆续开启了双十一预售，意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿，秒杀的时候网速要跟得上，商家则更希望的是网站平稳运行，交易正常，利润源源不断，万一网站崩溃，就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接：https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
本文继 去雨去雾去模糊篇 、 图像增强与图像恢复篇 、图像修复Inpainting篇之后，继续盘点CVPR 2020 中底层图像处理技术中非常重要的一块：图像质量评价（Image Quality Assessment）。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化，如噪声、模糊、压缩失真等，但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近，用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质，例如景观。但是，这些方法在其范围内是有限的，因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测，其与地面实况的相关性更高，适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中，我们引入
AI 科技评论按：本文发布于 Google Research Blog，作者为 Hossein Talebi， 机器感知领域软件工程师兼 Peyman Milanfar 研究科学家。AI 科技评论做了不改动原意的编辑和修改。 美是否存在标准？在图像处理与计算机视觉领域，图像质量与美学的量化问题一直困扰着研究者们。从技术的角度来说，图片质量的评估主要与像素降级相关，比如噪声、模糊、压缩等等。而图像在美学层面的评估，则需要根据图片所传达的情感或美感所连接的语义级特征来评判。 近年来，在人类标记数据的训练下，CN
前几天12306崩了，很多人在痛骂12306，还有很多人在我公众号的后台问我为什么12306总是动不动就崩溃，和大姨妈一样不给力。
小编疑问： 抛开欧莱雅本身不诚信行为不说，李佳琦联手薇娅抵制品牌，到底是在维护消费者利益还是在利用垄断地位控制行业健康发展？ 你怎么看，留言区聊聊看？ 双十一后，等待尾款人的不仅是派送中的商品，还有一波接着一波的维权。 11月17日晚，针对消费者双十一在李佳琦直播间购买欧莱雅安瓶面膜“买贵了”一事，李佳琦所在的美腕网络科技有限公司给出了说明。 说明中，美腕科技表示，双十一前巴黎欧莱雅层宣传安瓶面膜在李佳琦直播间为全年最大力度，随后在双十一期间欧莱雅在品牌直播间发放了满999元间200元的优惠抵扣券，导致领
早在去年的双十一期间，蘑菇街、京东等电商平台就开始在微信小程序上集结火力，“小程序电商”也成为过去一年中讨论最多的电商话题，电商平台、公众号大V、品牌零售商乃至淘宝网红，纷纷开始将阵地向微信小程序转移，打起了智慧零售的主意。
一年一度的双十一剁手狂欢节来临 今年双十一的周期比以往更长 （花的钱比以往更多） 还催生出苦逼的“尾款人” 那么，互联网打工人们 在这个双十一都变成什么样了呢？ 一起来看看 不管你是做产品还是做运营，打代码还是做设计，在双十一这一天，统统都要做的事情——就是下单。 因为只要你玩互联网，打开每款软件就都会看到“买它！买它！”的广告。 精打细算又忙到没时间逛超市的互联网人，当然要在这个省钱好时机囤下一车日常用品：卷纸、牙膏、洗面奶……能买多少是多少。 互联网人本想在双十一期间凭借自己的聪明才智，算出
一年一度的双十一又来了，某网购网站又开始了半价销售的活动。 小G打算在今年的双十一里尽情地购物，以享受购买的极度快感，她已经列好了她想买的物品的列表。 当然小G并不是出身富贵家庭，所以她网银里的钱只是一个有限的整数S（单位：元）。 这次抢购她打算遵循这三个原则选择每一个物品： 1.先买能“赚”最多的； 2.在“赚”一样多的情况下，先买最便宜的（这样买的东西就可能更多了）； 3.在前两条里都判断不了购买顺序的话，先购买在列表里靠前的。 （由于网站里还是有一部分商品并没有打五折，所以2的情况（“赚”的钱数为0）是完全可能发生的） 现在，在双十一的这一天，你要帮小G编写一个程序，来看看她应该去买她列表里的哪些物品。（总价格不要超过S哦） 要是帮她写好这个程序的话，或许你能在光棍节这一天里赢得她的芳心哦~
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏，例如噪声、模糊、人为压缩等等，而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
10月20日，“交个朋友”官方微博宣布，罗永浩和交个朋友团队已入驻淘宝直播，参加天猫双十一。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
作为视觉生物，人类对视觉信号损耗(例如块状，模糊，嘈杂和传输损耗)敏感。因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验，网站转换率，人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响，但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
阿里人工智能设计师“鲁班”，在2016年的双十一期间设计了1.7亿数量级素材，这样的产出，需要100个设计师不吃不喝连续做300年。依靠庞大数据量取得的惊人成果背后，带给了我们很多思考。
摘要：对于智能硬件来说，现在是否能够大幅降价或许并不会有太大的营销效果——双十一的核心在于将人们已将被压抑的消费需求通过降价和活动激发出来，而智能硬件当前最大的瓶颈并不是价格，而是需要去挖掘和教育人们的需求。 全民狂欢双十一之时，科技圈则是几家欢喜几家愁。电商平台很high，与电商没关系的互联网产品在这几天却找不到存在感；大卖家在天猫很high，没钱砸流量的中小卖家却很难得到订单；几家明星智能手机厂商很High，长尾手机厂商们却很失落；做电商营销的段子手和大号们很High，与电商没关系的营销玩家却只有观望
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩，视频增强等领域，可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型，无法直接作为损失函数，在这样的前提下，Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数，使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一，影响约 78% 的人，糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外，超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA，尤其是PDR，严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像，不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化，是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是，目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中，首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估，选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析，例如病变分割和PDR检测。因此，构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用，促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供了一个标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集，不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较，并促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。
11月12号零点钟声响起的时候，仿佛是高考考试结束的铃声，这场全国人均消费1000元的全民购物计算考试落下帷幕。在刚刚过去双十一里，你的朋友圈是什么画风？现在让我们进入#双十一朋友圈大赏#！Ready？GO! 第一种画风：学霸计算型。经过缜密计算，宛若大数学家附身的人体计算机式购物，万事俱备，只等零点下单提交答卷。 没有复习就裸考上阵，感觉不买点什么就亏了便跟风抄学霸作业的“学渣”。 还有双十一剁手后只能默默吃土的…… 随着双十一落幕，小区里的快递点也陆陆续续堆满了快递，快递柜也满了。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题，在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司，比如阿里巴巴、京东、滴滴等，都已将全链路压测应用到了生产环境。
大家好，有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精萃》，这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍，同时配套有大量实战案例。
双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。
双十一不仅仅是买吃买喝那么简单，其实，还有另外一种玩法。比如，作为技术男的自己，难道不想在双十一搞一些事情吗？搭建一个自己专属的购物商城；比如，新学一门技术，DIY 一个云服务；再比如，参加腾讯云的 11.11 活动，今年据说活动有多重优惠享不停。特别是作为开发者或者运维的小伙伴，可以好好利用这次机会薅一波儿羊毛啦。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，咱们暂且不说这个。云容科技就给您分析下私有云和公有云：
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
这届双十一显得有些疲，我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久，对应内容就已出现多篇。一方面，在新的市场竞争环境中，头部平台变得更加低调，不再有“二选一”这样的口水战，对GMV等数据的公布变得低调了许多，甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面，因为疫情的原因，各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上，进一步降低了声量。总而言之，今年的双十一，平台低调多了。
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文，该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据，其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而，一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像（
生成对抗网络（GAN）[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型，这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本，还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大，因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果，例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。
今年双十一，最疼爱老用户的DNSPod 给你们准备了什么惊喜呢？ 亮点一 人人有机会，免费抽iPhone？ 每个用户都默认有3次抽取iPhone的机会 用完了怎么办？ 在活动页下每一笔订单 都可以获得新的抽奖机会 上不封顶！ 除此之外，分享活动 邀请好友通过您的链接购买活动商品， 每一笔有效订单 也可以为你增加新的抽奖机会！ 另外，今年除了iPhone， 还有 100件D妹同款T恤 阿D定制水杯 鼠标垫 域名代金券 等更多礼品，中奖概率超高！ 亮点二：什么值得买？ DNSPod的老用户会发现 今
去年8月，国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰，想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
众所周知，深度学习算法已经占领很多计算机视觉任务的制高点，在图像识别等任务上的精度已然超过了人类的平均水平。然而，绝大多数深度学习算法只有在高质量的图像上才能取得高性能。实际图像采集过程中，存在各种降质因素，导致图像质量和视觉效果下降，深度学习算法的性能也随之降低。
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