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从消费互联网到产业互联网，互联网行业发生了哪些变化

无论如何风口已来，迎难而上是国内很多创业者的品质，而只有深刻理解市场现状，才能少走弯路。 01  追逐浪潮从不是巨头的专利，大部分行业都讲究唯快不破。...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台，起初平台叫“买好车”。...但一年之后，李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点，比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题，经过一番调研，最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”，一字之差，2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底，我们刚好做完了A轮融资，那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对，路在哪里？100多人的团队很紧张。” 2C为何不行？...卖好车绝不是个例，越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场，但是切入B端之前，要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里，对于创业公司来讲，靠融资不是长久之道，寻找行业的核心利润点才有的玩，找对核心利润点也是找对了核心痛点

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关于图像分类、图像识别和目标检测异同

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。...目标定位是指在图像中准确地定位目标的位置和大小，而目标分类则是对定位出的目标进行分类。 常见的目标检测算法包括基于区域的方法、单阶段检测方法、双阶段检测方法等。...双阶段检测方法则是将目标检测任务分为两个阶段，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、SPP-Net等。...三、图像识别 图像识别是将一张图像中的物体进行识别，即对图像中出现的每个物体进行标记和分类。与图像分类不同的是，图像识别任务需要对每个物体进行区分和分类，而不是将整个图像分类。...图像识别通常是指多标签分类，即每张图片可能属于多个类别。图像识别包括语义分割、实例分割、物体检测等类型，常见的语义分割如FCN模型、U-Net模型、3D U-Net 后续从哪里入手呢？

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吐槽下坑爹的主机屋

众所周知  建网站离不开域名和建站主机 但这两样东西大多都是需要付费的     这几天打算再建个网站  所以在西部数码里买好了一个域名（因为西数的域名便宜）  现在就差主机了  但钱买域名用光了  所以现在只能去度娘找下有没有免费的空间...算了……好心的我接着忍  毕竟主机是需要成本的  可以理解    于是我来到他们的域名注册地址  打算注册个域名  我想，既然有免费主机  域名不会很贵吧  毕竟对面西数最低的.top首年才卖3元  ...这也太随便了吧  我不禁对客服的真实性产生了怀疑…… 但这是官网上给的qq  应该没问题  但为了保险  我又问了一下 然后他说有很多客户要交流  没事的话就别找他了  （这个可以理解） 写到这里  ...我想吐槽的是  所谓的免空哪里去了  空间是免费了  但必须要捆绑域名？

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吐槽下坑爹的主机屋（原创）

众所周知  建网站离不开域名和建站主机 但这两样东西大多都是需要付费的     这几天打算再建个网站  所以在西部数码里买好了一个域名（因为西数的域名便宜）  现在就差主机了  但钱买域名用光了  所以现在只能去度娘找下有没有免费的空间...算了……好心的我接着忍  毕竟主机是需要成本的  可以理解    于是我来到他们的域名注册地址  打算注册个域名  我想，既然有免费主机  域名不会很贵吧  毕竟对面西数最低的.top首年才卖3元  ...这也太随便了吧  我不禁对客服的真实性产生了怀疑…… 但这是官网上给的qq  应该没问题  但为了保险  我又问了一下 然后他说有很多客户要交流  没事的话就别找他了  （这个可以理解） 写到这里  ...我想吐槽的是  所谓的免空哪里去了  空间是免费了  但必须要捆绑域名？

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产业互联网的N个变化丨齿轮分享

无论如何风口已来，迎难而上是国内很多创业者的品质，而只有深刻理解市场现状，才能少走弯路。 1  追逐浪潮从不是巨头的专利，大部分行业都讲究唯快不破。...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台，起初平台叫“买好车”。...但一年之后，李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点，比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题，经过一番调研，最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”，一字之差，2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底，我们刚好做完了A轮融资，那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对，路在哪里？100多人的团队很紧张。”  2C为何不行？...从上述两方面，做B端业务时，首先要摆脱的是传统的用户关系定位，从而转变为合伙人关系，跟用户感同身受，不仅帮助用户解决问题，更多的是在理解用户商业模式的基础上，从生产、交易、融资、物流仓储等各个环节寻找行业存在的问题

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CVPR自动驾驶场景冠军算法！

Datawhale开源 方向：自动驾驶、图像分割算法 自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人...，其中的核心技术就是图像分割。...自动驾驶场景理解领域具有影响力的一场赛事-全球计算机视觉顶会CVPR2021上AutoNUE挑战赛，今年获得冠军的图像语义分割算法就是百度飞桨团队的PaddleSeg，这个项目不仅涵盖了业界最主流的DeepLab...它可以通过一系列的绿色点（正点）和红色点（负点）实现对目标对象边缘精准的分割，可以用于图像编辑、半自动标注，从而实现精细化标注，抠图，辅助图像后期处理（例如PS）等场景应用。 ? ?...而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以简单的网络结构实现了精度、速度双超越，开创了全景分割算法新方向，也是当前Cityscape全景分割榜首采用的算法。

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春招路上孤独的iOSer的心路历程（面经）

献给目前为数不多的春招路上孤独的iOSer: 背景: 双非渣一本，2017级大三计算机科班，算法：剑指offer 68题刷了一遍，leetcode 60题。...前言: 双非本科菜鸡的春招有些坎坷，还记得第一次面试（2019年12月12号），带有一丝丝紧张的感觉跟字节跳动的一面面试官聊了56分钟，当初没复习啥，某学长的建议早面早知道问题所在，一路聊下来，还算是基础问题都答出来了...桥接模式 14 hppts加密过程详细讲一下 15 抓包原理 16 如何验证加密过程的证书 17 同步异步 串行 并发 区别 18 最低公共父结点 二面 自我介绍 swift消息机制 swift比oc快在哪里...5.mvc与mvvm的理解 6 gcd与NSopraretion的优缺点 7.tableview的理解重用以及调优 8.异步加载图片原理 9.平常调试怎么做的 10.gpu与cpu 离屏渲染 11.网络请求库的封装...图像解码 事件传递与响应 阅读过哪些第三库源码分析一下 由于过了四五天了 二面有些忘记了。

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树莓派三代相机模块上线-IMX708

（12MP），最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频，以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出，获得更好动态范围，但像素会降低到3MP，此外它还支持相位差对焦...在PDAF对焦方式不适用时，手机就会自动切换到反差对焦： 这样的对焦方式容易出现拉风箱的抽动感，只有抽过才知道最佳对焦在哪里。...还有一种是双核对焦：双核对焦与PDAF对焦在本质上是相同的，不过由于传统传感器单像素只有一个光电二极管，也就是一半像素是被遮蔽的。...而全像素双核传感器在每个像素点的位置有两个光电二极管—光电二极管A和B。...全新的相机构件，其实就是软件实现的ISP 推荐的采样格式 图片 另外前几日的Github上面已经在固件里面推送了 IMX477，是有M12和CS两个口的，一定要买这个，三代是没有的 这个是CSI

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采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）

---- 这篇文章的目录如下： 介绍 第一步：将图像解释为概率分布中的样本 如何填充缺失的信息？ 对于图片在哪里适配这些统计数据？ 我们如何修复图片呢？...对于图片在哪里适配这些统计数据？ 为了解释这个问题，首先介绍一个非常好理解而且能简明表示的概率分布[3]：正态分布[4]。...你可以这么理解 PDF，它是水平方向表示输入空间的数值，在垂直方向上表示默写数值发生的概率。 ? 上面这张图的绘制代码如下： # !...X.shape) print('Y shape', Y.shape) # Bivariate Gaussian distribution for equal shape *X*, *Y* # 等形状的双变量高斯分布...我们采用的是宽和高都是 64 像素的图片，所以概率分布的维度应该是 64×64×3≈12k。 我们如何修复图片呢？ 首先为了更加直观，我们先考虑之前介绍的多元正态分布。

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双眼可以测距和建立立体环境，双摄像头可以吗？

现在来说说左右图像的“差异”到“深度”的转换，这里可能需要一点点空间几何知识，其实也很简单，上图 物体上的点p12分别对应左右图像上点p1和p2，求解p1、p2、p12构成的三角形，我们就能得到点p12...的坐标，也就能得到p12的深度。...空间点p到相机图像上点的几何变换可以用相机内参来描述，具体公式就不说了，可以简单地理解为相机拍照是对点的几何坐标变换，而相机内参就是决定这个变换的一些参数。...三维重建有很多种方法，比如： Binocular Stereo [1] 也就是双摄像头重建。...Depth from Focus [2] 通过不停修改摄像头的焦距，分辨出图像那里是模糊的，哪里是对焦的，从而得出对上焦的那个点和镜头之间的距离。

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这是一个铲屎官的故事......

同时，在表情分析、异常行为检测、美颜换装，甚至是自动驾驶等图像识别类应用领域，该技术也是不可替代的支撑。...由于卷积神经网络可以用于分类和回归任务，通过利用卷积神经网络，将训练图像划分到多个类别，再采用多层级进行训练，从而对提取的面部关键点，如：左眼、右眼、鼻子、嘴巴进行检测。 ?...其中，LFW 数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。 ?...开始时间：2019-12-19 09:00:00 结束时间：2020-01-18 00:00:00 大赛还提供了免费云训练 GPU 资源，以及基础奖金池为 2000 元哦~比赛一共设置了三种奖项，包括了...三种奖项互不冲突，拯救地球的同时，再赚他个千来块，岂不是也能买好多杯奶茶了呢！ ? 数据集下载链接，请移步AI研习社喵脸关键点检测比赛获取。 ?

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2014年百度瞄准图像搜索

深度学习破解图像搜索待解技术难题 Google在2009年分别推出网页版Google相似图片搜索和Google Goggles，10年百度则推出识图搜索（shitu.baidu.com)涉水图像搜索，12...识别只是图像搜索的第一步。第二步是理解，第三步是检索。...对应到我们自身的“看图过程”不难理解为何深度学习可以让机器识别和理解图像：摄像头是图像搜索的眼睛，基于云的深度学习神经网络就是图像搜索的大脑。 未来的图像搜索会怎样？...Google Glass和百度Eye的思路是人们佩戴便携设备，看哪里就搜索哪里，比如去买菜时看着蔬菜，去逛街时看着招牌，在地铁盯着美女的脸，均可启动搜索，没有“拍摄”环节。...这隐含了两个改变：一是图像搜索从被动到主动；二是图像搜索可以做到自动理解它看到的一切并适时启动搜索，让搜索过程更加自然。 还有第三个重点是动态图像搜索。当前图像搜索都是静态图像，而不是动态视频。

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什么是DrawCall？「建议收藏」

处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示: 别看图中画的好像是Cpu在等待Gpu,实际上Cpu才是拖后腿的那个,现实中Gpu早就把命令缓存区里命令都处理完毕了,Cpu确还在准备DrawCall的命令,Cpu通过图像编程接口向命令缓存区添加命令...个三角网格通常看不出区别,导致Gpu渲染速度大于Cpu的提交速度,影响渲染流水线速度就是提交比较慢的Cpu(现在知道玩游戏要买的电脑配置了吧,一般选择Cpu比较好的,Gpu一般的即可,当然游戏画面特别好的,还是建议把显卡买好点的...其实对图集这个东西理解还是比较深刻,写过和看过图集打包软件的源代码(当然和Unity的图集不是一个,但是大同小异),一般情况就是把图片数据全部写到一个文件里,然后保存ID或其他信息可以把单个图片找出来的方式

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Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

它告诉 IPython 在哪里（以及如何显示）绘图。 要连接到 GUI 循环，请在 IPython 提示符处执行%matplotlib魔法。...In [12]: imgplot = plt.imshow(lum_img) In [13]: plt.colorbar() 这会为你现有的图形添加一个颜色条。...这就是当你放大图像时，你的图像有时会出来看起来像素化的原因。 当原始图像和扩展图像之间的差异较大时，效果更加明显。 让我们加载我们的图像并缩小它。 我们实际上正在丢弃像素，只保留少数几个像素。...让我们试试一些其它的东西： 最邻近 In [20]: imgplot = plt.imshow(img, interpolation="nearest") 双立方 In [21]: imgplot =...plt.imshow(img, interpolation="bicubic") 双立方插值通常用于放大照片 - 人们倾向于模糊而不是过度像素化。

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智能手机双摄像头工作原理详解：RBG +RGB, RGB + Mono

即把两个镜头拍摄的图像叠加融合，来达到提升拍摄质量、背景虚化、光学变焦等功能。这种应用双摄像头拍摄的图像差距越小越好，这样算法进行“叠加”的时候才能更精确。...相机标定可以简单的理解为测算两个相机的物理位置关系和相机本身的参数，在此不多做介绍。...这个比较容易理解。 接下来介绍一个复杂一点概念：拜尔滤色镜。它其实是一种将RGB滤色器排列在光传感组件方格之上所形成的马赛克彩色滤色阵列。...因此黑白相机相对彩色相机，图像更加明亮，细节信息能够保留的更好。下图左下角是彩色相机的信噪比SNR（全称Signal Noise Ratio，可以理解为有用信息和噪音的比值，越大越好）。...下图可以直观的看到黑白+彩色的双摄模式在提升细节方面的效果。下图中间是左边彩色图像和右边黑白图像融合的结果，可以明显的看到，细节更加清晰，图像质量更好。 ?

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给AI一个洗衣机，TA会做点啥？斯坦福+FB研究了972种形状，只为教机器人开门

人类能毫不费力地理解对每个物体可以采取什么举动，能够理解力的相互作用可能发生在哪里，以及我们需要做一个什么动作才能达到我们的目的。 给AI一个洗衣机呢？它会知道拉这个动作可以将这个洗衣机打开吗？...这就简化了AI的工作范围，给定一个物体，AI可以先假设进行一个可能合理短期互动，这种交互可以被进一步分解为“在哪里”交互和“如何”交互。...确定“在哪里”交互就是要找到那个短期交互的“原子（点）”。 为此，研究人员开发了一个模型，当给定一个物体的深度或彩色图像时，对于每个像素，模型都通过无数次的尝试来学习，将达到效果的标记为成功。...也正如图像识别一样，AI也是依靠日益提升的计算力通过对每个像素进行分析开始慢慢学会了和现实交互。...相关报道： https://venturebeat.com/2020/12/16/new-framework-can-train-a-robotic-arm-on-6-grasping-tasks-in-less-than-an-hour

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程序员看过来！6499元Mac mini带回家！让你写代码的速度快上30倍！

全新的iPad Pro搭载了采用7nm制程工艺的A12X仿生芯片，内嵌100亿晶体管，搭载7核GPU和8核CPU，整体性能比原来提升了90%，图像处理能力比之前提升了1000倍！...官方数据显示，新款的MacBookAir的厚度仅有15.6毫米，重量为2.75磅，比上一代MacBook Air轻了四分之一，现在，或许你可以想带它去哪里就带它去哪里了。...这款MacBook Air采用了5K高清Retina显示屏，图像处理速度相较此前提高了17%，分辨率提高了4倍，色彩增加了48%，产品显示的色彩会更加鲜艳；而搭载的芯片为第八代英特尔双核处理器，运行内存达到...安全方面，其引入了AppleT2专属芯片，从启动时便介入安全保护，达到AES256级别的加密，确保数据安全，同时T2芯片还掌管着存储控制器、图像处理器、以及音频控制器。...在续航方面，苹果保持一贯的高续航能力，此次新款MacBook Air续航可实现12个小时以上的无限浏览。 ?

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