网站访问速度可以直接影响到网站的流量，而网站的访问量几乎与网站的利益直接挂钩，因此网站的速度问题成为企业及站长十分关注的问题。现在网站越来越多，不少朋友的网站打开速度很不理想。也许自己打开网站速度很快
前面我们讲过虚拟主机、VPS、独立服务器的区别，站长们在确定购买哪种网站空间以后，就需要根据具体参数来选择网站空间了。今天赵一八笔记给大家聊聊那些买空间必须要看懂的虚拟主机参数。
算下来我有一段时间没写CDN了，但是我们的视频直播点播服务器能够进行CDN网络分发，所以我几乎每天都会接触到这方面的东西。
CPU代表云服务器的运算能力，如果网站流量较大，动态页面比较多，建议选择2核以上CPU，而且目前的云计算厂商提供的还可以随时增加，也就是当你觉得业务量增长了，需要更强的运算能力了，那么就可以直接在官网上进行资源扩充。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代，服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题；但不经过实际需求的评估，轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器，无疑是会带来成本上的浪费；因此，不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈，或者没有充分考虑数据冗余的服务器，都是会影响正常的业务运行，你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器，找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点，为了做到这一点，绝对还是需要一点智慧。
选自arXiv 作者：Mengran Gou等 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、邱陆陆 近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》，提出 MoNet 网络，使用新型子矩阵平方根层，在双线性池化之前执行矩阵归一化，结合紧凑池化在不损害性能的前提下大幅降低维度，其性能优于 G^2DeNet。目前该论文已被 CVPR 2018 接收。 将图像的局部表示嵌入成既具有代表性、又不受轻微噪声影响的特征，是很多计算机视觉任务中的重
本文对北京理工大学、阿里文娱摩酷实验室合作的论文《RevisitingBilinear Pooling: A coding Perspective》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，本文首先证明了常用的特征融合方法——双线性池化是一种编码-池化的形式。从编码的角度，我们提出了分解的双线性编码来融合特征。与原始的双线性池化相比，我们的方法可以生成更加紧致和判别的表示。
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。
先从opencv（2.4.10版本）采集回来摄像头的图像，是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵，opencv中的mat 数据结构。
域名是一个快速找到指定上的服务器内容。同时也方便了。用户好搜索，域名。也是服务器的一种身份。域名也是在互联网进行实名制认证！
机房线路常用的是联通线路或者电信线路，单线路机房是指这个机房要么是联通线路接入，要么是电信线路接入，只有一条线路接入的机房。
今天为大家推荐一篇 CVPR2019 关于语义分割的文章 Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation，该文章提出了一种不同于双线性插值的上采样方法，能够更好的建立每个像素之间预测的相关性。得益于这个强大的上采样方法，模型能够减少对特征图分辨率的依赖，能极大的减少运算量。该工作在 PASCAL VOC 数据集上达到了 88.1% 的 mIOU，超过了 DeeplabV3 + 的同时只有其 30% 的计算量。
期刊：Journal of Medical Genetics (JMG, IF=6.311)
多线路接入技术就是在互联网数据中心(IDC)通过特殊的技术手段把不 同的网络接入商(ISP)服务接入到一台服务器上或服务器集群，使服务器所提供的网络服务访问用户能尽可能以同一个ISP或互访速度较快的ISP连接来进 行访问，从而解决或者减轻跨ISP用户访问网站的缓慢延迟(南北网络瓶颈) 问题。多线路接入是一个技术概念可以有多种具体实现方式，由于大多用户都是网通与电信，为了见简单起见，我们只讨论双线接入技术。目前国内的ISP提供商分别提出了“双IP双线路”、“单IP双线路”、“CDN多线路”和“BGP单IP双线路”等双线路实现方法，下面来对以上提出的双线路接入实现方式进行具体说明：
目标：为了使得检测网络可以输入任意size的图片，使用ROIPooling在网络中某一个阶段将不同尺度的图片ROI pooling成相同的尺度，使得fc的存在也无法写死输入图片的size。
今天为大家带来斯坦福大学Jure Leskovec教授课题组发表在NeuIPS上的一篇论文。本文引入了一个框架GQE，以便在不完整的知识图谱上有效地对合取逻辑查询进行预测。在本文的方法中，作者在低维空间中对图节点进行嵌入，并在这个嵌入空间中将逻辑运算符表示为学习过的几何运算（例如平移、旋转）。本文通过在低维嵌入空间中执行逻辑运算，实现了线性时间复杂度的变量查询。
OFweek工控网讯：初学PLC梯形图编程，应要遵循一定的规则，并养成良好的习惯。下面以三菱FX系列PLC为例，简单介绍一下PLC梯形图编程时需要遵循的规则，希望对大家有所帮助。有一点需要说明的是，本文虽以三菱PLC为例，但这些规则在其它PLC编程时也可同样遵守。
Jaderberg M, Simonyan K, Zisserman A, et al. Spatial transformer networks[J]. 2015:2017-2025. 虽然CNN的效果很好，但是仍然缺乏对数据的空间不变能力，从而限制了计算和参数的效率。因此，论文提出Spatial Transformer Network (STN)。 📷 STN 在网络中对数据显式地进行空间操作（平移、旋转、缩放、裁剪、扭曲）。由于该操作可微，因此模型能够end to end训练。 根据输入数据，动态生成
导读： 初学PLC梯形图编程，应要遵循一定的规则，并养成良好的习惯。下面以三菱FX系列PLC为例，简单介绍一下 PLC梯形图编程时需要遵循的规则，希望对大家有所帮助。有一点需要说明的是，本文虽以三菱PLC为例，但这些规则在其它PLC编程时也可同样遵守。
小程序（Mini Program）是一种不需要下载安装即可使用的应用，由腾讯于2017年1月9日首次推出，其理念是应用“触手可及"“用完即走”。
神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-batch中是统一的，所以在做视觉任务的时候，一个重要的预处理步骤就是image resize，把它们调整到统一的大小进行训练。
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
ARGB颜色模型：最常见的颜色模型，设备相关，四种通道，取值均为[0，255]，即转化成二进制位0000 0000 ~ 1111 1111。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
论文来源：https://arxiv.org/pdf/1506.02025.pdf
最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。 背景知识：仿射变换、双线性插值 在理解
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
我们在之前的着色里面说过如何给物体上纹理，就是对于已经光栅化的屏幕点，就是每个像素的中心，去寻找对应纹理的映射位置的纹理颜色，去改变这个反射模型的反射系数kd
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
知识图谱（KG）是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分，也称为事实，表示两个实体通过特定的关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效，但是这类三元组的底层符号特性通常使 KGs 很难操作。为了解决这个问题，提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，从而简化操作，同时保留 KG 的原有的结构。那些实体和关系嵌入能进一步应用于各种任务中，如 KG 补全、关系提取、实体分类和实体解析。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具 从根本上看，内插是用已知数据来 估计未知位置的数值的处理 实现图像内插的方法有三种： 最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法
梯形图言语是一种以图形符号及图形符号在图中的彼此联络标明操控联络的编程言语，是从继电器电路图演化过来的。
编辑 | 萝卜皮 预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。近期，虽然基于深度学习的方法显示出强有力的性能，但是仍然存在两个挑战：如何明确地建模和学习药物和目标之间的局部相互作用以更好地预测和解释，以及如何优化新药物-目标对预测的泛化性能。 英国谢菲尔德大学（The University of Sheffield）和阿斯利康的研究人员合作开发了 DrugBAN，这是一个深度双线性注意网络（BAN）框架，具有域适应性，可以显式学习药物和目标之间的成对局部相互作用，并适应分布外的数据。 DrugBAN 对药物分
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的候选区域(proposal region)。
研究目的：目的是设计一个更复杂但实用的退化模型（包括随机混合模糊、下采样和噪声退化）；
基于 World Machine 开发了一套程序化生成的管线，用于自动生成高度图，作为后续地形编辑的 Input。
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。
读TensorFlow相关代码看到了STN的应用，搜索以后发现可替代池化，增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力，简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在$U-V$坐标，又称纹理坐标，并且规定坐标范围是0~1。
最近在做一个目标检测项目，用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片，训练了1000步之后进行测试，发现效果好得令人称奇。就这个任务，很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平，但我更想说的是，mask RCNN效果真的很好。
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。本文讲述了三种融合文本和图像的方法：基于简单操作的，基于注意力的，基于张量的方法。
随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic segmentation、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
对于企业而言服务器至关重要，它几乎链接着企业的业务，也是员工业务沟通的桥梁，为了保持服务器稳定持续的工作，很多企业都很关心服务器双线的问题，相对来说现在大部分企业使用的都是服务器双线，那服务器双线什么意思？有什么使用优势？
在本文中，回顾了DeepLabv1和DeepLabv2网络，因为他们都使用带孔卷积 Atrous Convolution和全连接的条件随机场（Conditional Random Field，CRF），除了DeepLabv2有一个额外的技术叫做空间金字塔池化Atous Spatial Pyramid Pooling（ASPP），这是DeepLabv2与DeepLabv1的主要区别。 （当然，还有其他差别，例如：DeepLabv2使用ResNet和VGGNet进行实验，但DeepLabv1仅使用VGGNet。）
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