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年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

(以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌,拿了最多冠军?...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”,VALSE,是CV圈内公认的规格高、口碑的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷,阅面科技CEO。...论文地址: https://arxiv.org/abs/1608.06993 03 没有摄像头,如何拍出背景虚化的人像?...与人类对人脸的理解相比,机器对人脸的识别发生在抽象层面。电脑不是用人类的方式认脸,只是在像素中寻找模式。如果你知道这些机器在寻找哪种模式,就能轻易的愚弄这些人工智能系统。

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宋朝名画“虎戴VR”,在外网火了

就连手柄、虎嬉戏的感觉也都一步到位地画了出来。...不过在意境方面,DALL·E也是能够产出“虎嬉戏”,甚至是拟人的画作: 二者相比之下,网友们给出了他们的评价: 大多数网友们对谷歌家的Imagen更买单。...DALL·E 2采用CLIP将文本特征映射到图像特征,然后指导一个GAN或扩散模型生成图像。...图像生成部分则是一系列扩散模型,先生成低分辨率图像,再逐级超采样。 谷歌的T5-XXL有46亿个参数,而扩大文本编码器的规模,可以有效改善文本到图像的对应关系,和图像的保真度。...那么你觉得《虎戴VR》,哪家AI神器更强一些呢? 参考链接: https://twitter.com/hardmaru/status/1532757753797586944?

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ApacheCN Python 译文集 20211108 更新

:cat 练习 6:find 练习 7:grep 练习 8:cut 练习 9:sed 练习 10:sort 练习 11:uniq 练习 12:复习 第三部分:数据结构 练习 13:单链表 练习 14:链表...分布式抓取和实时分析 Python 物联网入门手册 零、前言 一、开始使用 RespberryPi 3 电脑 二、划分文本数据并构建文本分类器 三、使用 Python 实现自动化和生产力 四、使用单词预测情感 五、图像中边缘和轮廓的检测...、从文档、图像和浏览器中提取地理位置和元数据 十三、密码学与隐写术 十四、答案 精通 Python 系统管理脚本编程 零、前言 一、Python 脚本概述 二、调试和分析 Python 脚本 三、单元测试...十、调试技术 Python Web 爬取秘籍 零、前言 一、从爬取开始 二、数据采集与提取 三、处理数据 四、使用图像、音频和其他资源 五、爬取——行为准则 六、爬取挑战与解决方案 七、文本整理与分析...、使用画布小部件可视化数据 十三、使用 Qt 组件创建用户界面 十四、事件处理——信号和插槽 十五、理解 OOP 概念 十六、理解对话框 十七、理解布局 十八、网络和管理大型文档 十九、数据库处理 二十

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聊聊人脸识别支付

11、618,血拼之后的网友们纷纷表示要剁手,但是,当下仅剁手已不足以解决问题了,传统的刷卡模式已经转变为了“刷脸模式”…… 本文就来聊聊MasterCard公司新推出的支付技术——生物识别技术。...该技术会应用在一个新的移动APP中:当用户选择商品进入支付系统时,它会要求你拍一张自拍照进行验证,是不是感觉比记住密码还要省事呢。...除此之外,MasterCard还和两个银行合作,目前还不清楚哪家银行的客户能体验到这一技术。 MasterCard移动应用程序的使用方法 用户需要下载MasterCard应用程序才能使用该功能。...MasterCard不能修改用户的图像,它会以加密的方式存储在公司的服务器上。 除了指纹和面部表情识别技术之外,MasterCard还在研发语音识别技术。

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CVPR 2022:字节跳动多项竞赛夺冠,发力无障碍技术创新

字节跳动旗下的极光-多模态技术团队、智能创作团队、火山引擎多媒体实验室团队斩获了多项竞赛冠军,覆盖「视觉问答」、「图像实例分割」、「长视频内容理解」、「图片恢复」,以及「图片视频压缩技术」等场景。...多模态特征融合编码模块 为了实现不同模态信息的充分融合,团队设计了一个基于Transformer的分支网络结构,一个分支的输入为视频的外观特征、运动特征以及文本,另一个分支的输入为区域特征和文本。...图片恢复技术哪家强,NTIRE ESR挑战赛主赛道夺冠 New Trends in Image Restoration and Enhancement(NTIRE)是近年来计算机图像恢复领域最具影响力的全球性赛事...基于深度学习的图像压缩大赛 :高、低码率赛道夺冠 (Challenge on Learned Image Compression ,CLIC) 随着以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破...CLIC旨在鼓励基于深度学习的图像视频压缩技术的研究,展示深度学习技术在图像视频压缩领域的最新进展,为深度学习技术在压缩领域的进一步探索指明方向。

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CSS入门6-盒模型

假设你购买了一鞋,鞋盒外面包裹有一层快递盒,鞋盒是实际你当时购买的内容,和快递盒的距离是内边距,盒子外表面到隔壁柜子外表面的距离就是外边距了。可以看下面这张图: ?...content(内容) - 盒子的内容,显示文本和图像。 2. 各执一词的W3C标准盒模型与IE盒模型 设想你是一位快递运输员,需要在你的货车撞上需要运输的货物。...你会选择就职于哪家公司呢?是的,被人吐槽的IE快递公司在这里的设计更为符合常理。我们来看一下两种盒模型的详细说明。 2.1 W3C标准盒模型 ?...参考 深入理解盒模型 CSS 盒子模型 css 盒子模型理解 想要清晰的明白(一): CSS视觉格式化模型|盒模型|定位方案|BFC CSS 布局_1 盒模型 学会使用box-sizing布局

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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...除此之外,当大家都不知道吃什么,喝什么,或争执不下没有定论时,亮出 「抛个硬币」,顺应天意,很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧!...无论是吃吃喝喝,还是买买买,受不了持续纠结的时候,一步点开这个小程序,舒缓下自己的决策压力也是的。毕竟双十一,是为了让自己的更开心,不是更焦虑。 ?...那么问题来了,费心挑了不少优价物,怎么买才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强,哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品,基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中,你最关心的无非就是哪家利息少,或者每月可以少还款。

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WORD2021——16种腹部器官分割

今天将分享16种腹部器官(肝脏,脾脏,左肾,右肾,胃,胆囊,食管,胰脏,十二指肠,结肠,小肠,肾上腺,直肠,膀胱,左侧和右侧股骨头)分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理...二、WORD2021任务 16种不同腹部器官(肝脏,脾脏,左肾,右肾,胃,胆囊,食管,胰脏,十二指肠,结肠,小肠,肾上腺,直肠,膀胱,左侧和右侧股骨头)分割。...标注包括肝脏,脾脏,左肾,右肾,胃,胆囊,食管,胰脏,十二指肠,结肠,小肠,肾上腺,直肠,膀胱,左侧和右侧股骨头。...2、分析ROI图像,得到图像平均大小是380x242x202,因此将图像缩放到固定大小256x224x192。...图像预处理,对图像进行截断(-800,800)再采用zscore方式进行归一化处理,再将数据分成训练集和验证集,对训练集进行5倍数据增强。

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仿真小白必须知道的!有限元法-它是什么?FEM和FEA解释

必须使用数学来全面理解和量化任何物理现象,例如结构或流体行为,热传输,波传播和生物细胞的生长。其中大多数过程都是使用偏微分方程(PDE)进行描述的。...理解这一点对每个人来说都是特别重要的,不管使用的动机是什么。有限元分析。重要的是要记住,FEM是一个工具,任何工具只有它的用户。 图01:环空上的拉普拉斯方程。...图像十二[CC by-SA3.0( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0)],通过维基共享。 PDE可分为椭圆型、曲型和抛物线型。...每一类PDE的例子包括Poisson方程(椭圆型)、波动方程(曲型)和Fourier定律(抛物型)。 求解椭圆型偏微分方程的方法主要有两种:有限差分法(FDM)和变分法(或能量法)。...曲型偏微分方程通常与解决方案的跳跃有关。例如,波动方程是曲PDE。由于解中存在间断(或跳跃),原有限元技术(或Bubnov-Galerkin法)不适合求解曲型偏微分方程。

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ApacheCN Python 译文集(二)20211110 更新

Python 应用计算思维 零、序言 第一部分:计算思维导论 一、计算机科学基础 二、计算思维要素 三、理解算法和算法思维 四、理解逻辑推理 五、探究性问题分析 六、设计解决方案和解决流程 七、识别解决方案中的挑战...第二部分:应用 Python 和计算思维 八、Python 简介 九、理解输入和输出,设计求解算法 十、控制流程 十一、在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分:将计算思维和 Python...SOLID 原则 五、使用装饰器改进代码 六、使用描述符从对象中获取更多信息 七、生成器、迭代器和异步编程 八、单元测试和重构 九、通用设计模式 十、整洁的架构 Python 函数式编程 零、前言 一、理解函数式编程...、虚拟环境 十三、包和分发 十四、安装第三方软件包 十五、后记——只是一个开始 Python 软件架构 零、序言 一、软件架构原理 二、编写可修改可读代码 三、可测试性——编写可测试代码 四、的表现是值得的...并发和并行编程高级入门 二、Amdahl 定律 三、在 Python 中使用线程 四、在线程中使用with语句 五、并发 Web 请求 六、使用 Python 处理进程 七、过程中的归约算子 八、并行图像处理

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ApacheCN 安卓译文集(二)20211226 更新

、掌握工具链 十三、进入强制模式 十四、附录 a:开发环境 安卓应用测试学习手册 零、前言 一、开始测试 二、使用安卓 SDK 理解测试 三、测试秘籍 四、管理您的安卓测试环境 五、探索持续集成 六、...实践测试驱动开发 七、行为驱动开发 八、测试和分析性能 九、替代测试策略 Xamarin 4.x 跨平台应用开发 零、前言 一、Xamarin 安装程序 二、平台们,你们!...意图过滤器 八、广播意图 九、意图服务和待定意图 精通安卓应用开发 零、前言 一、入门指南 二、设计我们的应用 三、从云中创建和访问内容 四、并发和软件设计模式 五、列表和网格 六、卡片视图和材质设计 七、图像处理和内存管理...零、前言 一、准备好使用安卓系统:开发环境和项目设置 二、交互体验:多点触摸、手势和其他输入 三、穿越空间的运动:加速度计和地理位置传感器 四、视觉和音频输入:摄像头和麦克风接入 五、富媒体演示:使用图像...应用编译和分发 安卓片段管理即时操作指南 零、前言 一、安卓片段管理即时操作指南 安卓画布学习手册 零、前言 一、安卓画布入门 二、使用线程来绘图 三、安卓画布中的绘图和绘图工具 四、NinePatch 图像

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数字人民币,摸着微信支付、支付宝过河

过去的巨头支付宝、微信支付如何自处,紧随其后的华为支付、小米支付、京东支付们又将迎来怎样的机会?...目前,在第三方移动支付行业,支付宝与微信支付两者的市场份额加起来超过九成,是当之无愧的巨头。这种巨头的寡头格局,实际上在支付领域就已经形成了市场中心化的趋势。...但,这并不准确,真正位于中心位置的应该是人民币,但是在数字领域,人民币的纸币形态并没有什么存在感,很容易就被支付宝和微信支付的备付金(简单理解为账户资金吧)给“替代”了。...在这种转变之下,留给其他第三方支付平台的机会也就越大——用户不必被账户资金所限制,反正都是统一用的数字人民币,只要考虑哪家平台好用,或是哪家平台有优惠即可。...怎么理解?简单来说,随着数字人民币的普及,在任何场合都能使用数字人民币的情况下,微信支付、支付宝等这些第三方支付入口的独立必将迎来削弱。

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Android开发笔记(七十七)图片缓存算法

只要理解图片缓存的算法,并加以实践把它做好,我觉得差不多可以懂半个Android的开发。 缓存策略 图片缓存一般分为三级,分别是内存、磁盘文件与网络图片。...内存缓存的数据结构可使用映射表HashMap,通过唯一的uri来定位图像的Bitmap对象;排队算法一般采用先进先出FIFO策略,考虑到FIFO需要对队列两端做操作,从队列顶端移除溢出的图像,把新增的图像加到队列末端...,所以排队的缓存采用端队列LinkedList。...映射表和端队列的介绍参见《Android开发笔记(二十六)Java的容器类》,另外,为防止并发操作端队列,引起不必要的资源冲突,在声明相关方法时要加上synchronized关键字。...开发笔记(三十二)文件基础操作》。

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AXU3CG开发板

核心板使用 XILINX Zynq UltraScale+ CG 芯片 ZU3CG 的解决方案,它采用 ProcessingSystem(PS)+Programmable Logic(PL)技术将核ARM... DP 输出接口 1 路标准的 Display Port 输出显示接口,用亍视频图像的显示。最高支持 4K@30Hz 戒者 1080P@60Hz 输出。...底板上有 1 个电源挃示灯, 6 个用户挃示灯(其中 1 个色灯) , 1 个USB3.0 挃示灯, 1 个 DP 挃示灯和 2 个串口挃示灯。...AMP 第八章 DisplayPort 第九章网络远程更新QSPI Flash 第十章实时时钟RTC 第十一章 DMA传输示例 第十二章 CAN接口的使用 SDK开发高级篇 第一章 PS点亮PL的LED...Creator 第七章 gpio控制led 第八章 QT 库使用 第九章 OpenCV应用(USB摄像头显示) 第十章添加开机自启动脚本及用户文件 第十一章制作QSPI Flash启动的Linux 第十二

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拿了offer,为什么会觉得寒碜和丢人?

今天分享一下阿秀帮助一位阿秀的学习圈里的本科学弟选择offer的文章,这位学弟今年非大四在读,秋招期间阿秀还帮他修改过简历,他并没有拿到任何互联网大厂的offer,只拿到了两个普通公司的offer,但他的经历依然值得分享...1、学弟的提问 秀哥,本人某普通非大四,之前请秀哥帮修改过简历,我从9月5号到现在投了快60家公司的Java后端开发,目前拿到两家公司的实习offer,其余基本都挂掉了,目前只有广州一家公司的面试还在流程中...请秀哥指导一下哪家被坑几率可能要小些?我应该选择哪家会比较好(也确实没其他选择了有点寒碜哈哈哈) 2、阿秀的回答 学弟,你好。...A这个有点像是承包国企业务的乙方,B确实好点,但还是先去查查为;如果是B像我说的,就优先去A试试。

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AMOS2022——多模态腹部多器官分割挑战赛

今天将分享多模态腹部多器官分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...AMOS2022数据集示例说明,提供了 500 例 CT 和 100 例MRI 以及 15 个腹部器官的体素级别注释, 包括脾脏、右肾、左肾、胆囊、食道、肝脏、胃、主动脉、下腹部腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠...,任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能,共有 500 例注释展示了 15 个器官(脾脏、右肾、左肾、胆囊、食道、肝脏、胃、主动脉、下腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠...共500张CT和MRI,标注了15个器官(脾、右肾、左肾、胆囊、食道、肝、胃、主动脉、下腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠、膀胱、前列腺) /子宫)呈现。...根据这个bounding box将原始图像和标注图像的ROI提取出来。 2、分析ROI图像信息,得到图像平均大小是502x328x145,因此将图像缩放到固定大小256x256x256。

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BigGAN学会“七十二变”:跟着视频模仿动物,看到啥就能变啥

BigGAN从出现第一天起,就以它逼真的生成图像征服了各路网友。 这两天,BigGAN又被开发出了新的玩法。 以前BigGAN只是用来生成静态图片,现在它已经学会了孙悟空的“七十二变”。...看我七十二变 作者给图像生成器输入了一段BBC《行星地球》纪录片的视频,接着模型能输出猴子、猎豹、企鹅等图像。 ? ? ? 能快速根据视频内容输出图片已经很厉害了,更厉害的还在后面。...作者表示,现在的Demo仅仅在模仿动物时比较成功,对其他种类物品的理解会出现偏差。比如在上面的视频中,BigGAN就错误地把太阳模仿成了火苗。 ? 有人向作者提问,是否是利用视频内容对模型进行训练。

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