第一类是 Medium 上热门文章的翻译，其实我也翻译过： 在 Android 上使用协程（一）：Getting The Background 在 Android 上使用协程（二）：Getting started...在 Android 上使用协程（三） ：Real Work 说实话，这三篇文章的确加深了我对协程的理解。...在 Android 中，一般是不建议直接使用 GlobalScope 的。那么，在 Android 中应该如何正确使用协程呢？再细分一点，如何直接在 Activity 中使用呢？...协程在 Android 上的使用 GlobalScope 在一般的应用场景下，我们都希望可以异步进行耗时任务，比如网络请求，数据处理等等。当我们离开当前页面的时候，也希望可以取消正在进行的异步任务。...这句话不知道对不对，我个人是这么理解的。因此，还是 viewmodel-ktx 的适用性更广，可控性也更好。
prefers-reduced-data 利用好它们，能够很好的提升我们网站的健壮性与可访问性！...同时，也要考虑一些使用低端机型的用户体验，考虑部分残障人士的使用，或者是尊重用户的个性化配置。基于此，CSS 规范提出了一系列有益的属性，用于适配用户的一些个性化配置，提升页面的可访问性及健壮性。...是计算机更易于查看 > 关闭不必要动画 在 MacOS 中：系统偏好 > 辅助使用 > 显示 > 减少运动 在 iOS 上：设置 > 通用 > 辅助性 > 减少运动 在 Android 9+ 上：设置...此举是为了让一些视觉障碍的用户有更好的体验，这里补充一些对比度可访问性相关的知识。内容取自我的这篇文章 -- 前端优秀实践不完全指南 可访问性 -- 色彩对比度 颜色，也是我们天天需要打交道的属性。...最后 提升网站的可访问性与用户体验并非易事，规范在持续优化进步的同时我们也需要同步提升自己的相关知识技能。用户群体的扩大必然会存在各种需求的用户，现在不太受重视可访问性未来一定会越来越重要。
详细方案设计在别人写的代码上做修改，做详细设计时，第一步要做的是充分评估改动影响；第二步是画流程图梳理改动前后的调用链和数据流，列出修改点；第三步是定好测试关键案例，确保结果的正确性。...制定测试案例 在评估影响和逻辑梳理时，关键案例其实已经出来了，这个阶段是个整理阶段。同时，也是从另外的视角，看看是否能达到“蓦然回首”的境界，补齐之前逻辑上的疏漏。...逻辑是没有问题的。但是他觉得代码上层不加，语义上不连贯。我觉得逻辑应该内聚，自己做好的事情不应该让上层来做。这种问题，我统归为风格问题。每个人写文章的思路是不同的，写代码的思路也是不同的。...结构化日志的打印，整个工程用了前人写的一个“轮子”，在jar包里不好改。改了怕影响太大。因为使用的日志，日志涉及其他两个非常重要的功能。这两个功能要借助日志分析，用户来进行自动操作。...其实本质上我同事的意思就是：“我和你一起保证修改的正确性”。用心是非常好的。 最终提的7条每条我们都争论了，那是因为每一条我们两个都真正思考过。这种氛围我觉得是非常好的。
你可以直接打开它，或者点击右上角的Issues图标（蓝色对话框）。Issues也会在控制台中公布。 在面板中可以导航到 "可访问性"部分，可以查看是否有任何问题。...Issues面板是由Webhint提供的，这是一个检查各种类型问题的服务（以及 NPM 包，以备您在 CI/CD 工作流中使用）。 ? 带有可访问性信息覆盖的元素选择器 ?...元素的尺寸 文本颜色 使用的字体 间距信息 此外，还可以获得可访问性信息。 前景与背景的对比度--如果有足够的对比度，可以看到一个绿色的对勾，否则就会看到一个红色的感叹号图标。...无障碍网页树 开发工具的可访问性面板还显示了文档的可访问性树。这与你在元素面板中看到的不同，但却是辅助技术对你的文档有所帮助。...通过使用可访问性树，你可以检查一个元素是否以应有的方式声明，例如，屏幕阅读器。 源顺序查看器（实验性的） 使用CSS你可以改变元素在屏幕上的显示顺序。
最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...例如使用的Python版本是2.7.6，使用的OpenCV版本是3.0，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...而如果使用OpenCV2.4.13版本，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star2.png') img_gray...circle(img,far,5,[0,0,255],-1) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果显示，图像的凸性检测是正确的
系统在TiDB上跑起来后，通过Dashboard观察到有一条SQL非常规律性地出现在慢查询页面中，打开SQL一看只是个单表查询并不复杂，感觉必有蹊跷。...初始情况下这个表只有2个region，而且leader都在同一个store上，导致该节点CPU使用量暴增，读热点问题非常明显。...，但巧就巧在实际业务都是查询flag=0的数据，也就是说如果给它建了索引，在索引里就能排除掉99%以上的数据。...`job_cm_data` ADD INDEX `idx_muti`(`flag``pre_excutetime`); 看到执行时间这下满足了，在没有使用Coprocessor Cache的情况下执行时间也只需要...，索引的使用原则估计很多人都背过，怎么能融会贯通去使用还是需要多思考。
本文出发点 为了释放预训练 T2I 模型的生成潜力，同时避免 Real-ISR 输出中的语义失真，作者研究了三种代表性语义提示样式的使用，包括分类样式、标题样式和标签样式。...具体来说，作者分别使用分类样式、标题样式和标签样式提示。 分类式提示仅为整个图像提供一个类别标签，由于其全局视图，因此对图像降级具有鲁棒性。...标题式提示提供了一个句子来描述相应的图像，与分类式提示相比，提供了更丰富的信息。然而，它仍然有两个缺点。首先，此类提示中的冗余介词和副词可能会将 T2I 模型的注意力分散到退化对象上。...其次，由于LR图像退化的影响，容易出现语义错误。如图1（c）所示，由于从LR图像中提取的标题不正确，T2I模型错误地重建了一只鸟而不是一艘船。...学习到的 DAPE 被复制到第二阶段（图 2(b)），从输入 LR 图像中提取特征表示和标签（作为文本提示），这些特征表示和标签作为预训练 T2I 模型的控制信号，以生成视觉上令人愉悦的、语义上正确的
为了进一步促进生成的句子与图像在语义上的一致性，将图像和字幕投射到一个共同的潜在空间中，使它们能够相互重构。...为了实现这一目标，我们将图像和句子投射到一个共同的潜在空间中，这样它们就可以互相重建，使生成的标题将在语义上与图像一致。 图3....接着，我们从生成的句子中重建图像，这样可以使生成的字幕在语义上与图像保持一致。 然而，这样做的一个障碍在于，使用当前的技术很难生成包含复杂对象(如人)的高分辨率图像。...对于生成器，我们为每个训练图像生成一个伪标题，然后使用伪图像标题对初始化一个图像标题模型。 具体来说， 首先我们构建一个由OpenImages数据集中的对象类组成的概念字典。...第三，我们使用现有的视觉概念检测器来检测每个图像的概念。通过检测到的概念和概念到句子的模型，我们能够为每个图像生成一个伪标题。 第四，我们使用标准监督学习方法，用伪图像-标题对生成器进行训练。
作者通过在ImageNet-1K上实现81.6%的linear probing精度和86.3%的微调精度，展示了iBOT的有效性。...除了SOTA的图像分类结果外，作者还强调了局部语义模式，这有助于模型获得针对常见损坏的强大鲁棒性，并在密集的下游任务（例如，目标检测、实例分割和语义分割）上取得SOTA的结果。 ▊ 1....然而，与词频统计分析自然产生的语言语义不同，由于图像的连续性，视觉语义无法如此容易地提取。视觉语义是通过引导在线表示逐渐出现的，它强制执行损坏图像视图的相似性。...一方面，tokenizer通过在class token上强制执行交叉视图图像的相似性来捕获高级视觉语义 。...为了确保online tokenizer在语义上有意义，作者对交叉视图图像的[CLS] token执行自蒸馏，这样就可以通过引导获得视觉语义，就像大多数自监督方法所实现的那样。
SeeCoder 的可重用性也使其成为一个方便的插入式组件：人们还可以在一个 T2I 模型中预训练 SeeCoder 并将其重用于另一个模型。...通过广泛的实验，Prompt-Free Diffusion 在实验上被发现 (i) 优于先前基于样本的图像合成方法；(ii) 按照最佳实践使用提示与最先进的 T2I 模型执行相同的操作；(iii) 可以自然地扩展到其他下游应用程序...我们提出了一种能够选择照片区域的方法，该区域展示与艺术家选择的区域相同的材料。我们提出的方法对阴影、镜面高光和投射阴影具有鲁棒性，可以在真实图像中进行选择。...特别是，我们建议利用无监督的 DINO 特征以及建议的交叉相似性模块和 MLP 头来提取图像中的材料相似性。我们在发布的新合成图像数据集上训练我们的模型。...Voyager 通过黑盒查询与 GPT-4 交互，绕过了模型参数微调的需要。Voyager 开发的技能在时间上是可扩展的、可解释的和组合的，这可以迅速复合智能体的能力并减轻灾难性遗忘。
只需输入简短的文字 prompt，DALL-E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来，就像通过输入 prompt「a bowl of soup that...虽然在过去几年才开始流行，但扩散模型已经证明了自身价值，一些关注深度学习研究的人也期望在未来看到更多进展。 2. 其次，展示了使用自然语言作为训练深度学习 SOTA 模型的手段的必要性和力量。...训练目标是同时最大化 N 个正确编码图像 / 标题对之间的余弦相似度，并最小化 N 2 - N 个不正确编码图像 / 标题对之间的余弦相似度。...如下图所示，噪声过程被视为一个参数化的马尔可夫链，它逐渐向图像添加噪声以破坏图像，最终（渐近地）产生纯高斯噪声。扩散模型学习沿着这条链向后导航，在一系列时间步长上逐渐消除噪声以逆转这一过程。...我们来看看 GLIDE 的训练过程： 以下是使用 GLIDE 生成的图像的一些示例。作者指出，在照片写实和字幕相似性方面，GLIDE 的性能优于 DALL-E。
在真实的图像-文本数据中，一部分图像-文本对很容易在两种模态上对齐语义，而另一部分图像-文本对需要进行更高级语义上的对齐。...如上图所示，T1的标题更侧重于具有粗略语义的图像概述，而T2的标题则更侧重于关于图片细节的描述。...对于相同图像的不同标题，语义粒度跨越不同的级别，在多个层次上对齐语义能够更加深入的理解现实世界的图文数据。...在各种下游V+L任务上的实验结果，证明了本文的方法对于理解真实世界图像文本数据背后的不同语义的有效性。...这篇文章的重点在于建立了一个可插拔的跨模态注意力模块，从而使得能够在不同级别的语义上进行信息的对齐。并且在训练的时候，用50%的时间用于训练高级语义，50%用于训练低级语义。
“从原理上来看，它应该就是GPT-3在文本合成图像方向上的扩展版本。” ? DALL·E 实际上是GPT-3的120亿参数版本，经过训练可以从文本描述中生成图像。...虽然DALL·E确实为少量目标的属性和位置提供了某种程度的可控性，但成功率取决于标题文本的语言措辞。随着目标的增多，DALL·E容易混淆目标与颜色之间的关联,成功率会急剧降低。...研究人员注意到，在这些场景中，DALL·E对于标题文本的重新表述是脆弱的：可替代的、语义上等价的标题文本通常不会产生正确的解释。...OpenAI发现DALL·E将此功能扩展到了视觉领域，并且在以正确的方式提示时，能够执行多种图像到图像的翻译任务。 文本+图像提示：参照上面的猫在下面生成草图。 ? AI生成的图像： ?...此过程也可以看作是一种语言指导的搜索，会对样本质量产生巨大影响。 如下图所示，使用CLIP对DALL·E中的样本进行重新排序，可以大大提高样本的一致性和质量。
以下是您需要了解的语义HTML5最有用的标签。 ? 接下来，各位同学请继续阅读来了解下每种方法的正确用法。 1 H1到H6=标题 我相信每个人都应该知道标签。...在语义上使用标签来表示结构并使用CSS /类来控制文本的视觉方面。 提示：虽然标题从H1到H6都可以使用，但使用H5和H6的时候几乎不存在。...在语义上使用标签，例子： ? 重要！上例中文本的颜色，大小和水平位置与标签的语义完全无关。 在语义上，下面的HTML是完全一样的东西。 ?...虽然这些都是仍然有效的HTML，但语义上无用，并没有带来SEO的好处。 最滥用（且无用）的HTML标签： 第一个（也是最常见的）错误是使用粗体作为SEO技巧来“提升”关键字。...在99％的案例中，本文中描述的语义HTML5标记之一更合适，应该用来代替。 总结： 正确使用语义HTML5已经非常重要，并且在未来几年会变得更加如此。
以下是一些简单的技术示例: 核实页面标题 图像文本替代品(“alt文本”) 标题 对比度(“颜色对比度”)..等。 在一定程度上，我们还可以借助“评估工具”来确定可访问性。...有一些事情，如alt文本是否适合图像，不能完全评估，但它们在大多数情况下是有效的。 要遵循的通用网页设计原则 网站应该普遍设计的方式，它应该遵循可用性和可访问性原则。...#5)技术维度: 一个网站的设计应该考虑所有的技术标准。 6)教育研究: 我们必须研究可访问性和访问网站时面临的问题。在此基础上，对员工进行培训，使他们了解标准和问题。...#8) PDF可访问性检查器:它检查PDF文件的可访问性。 易访问性测试清单/测试用例/场景 以下是在进行此类测试时需要检查的几点: 标签书写、摆放是否正确。 音频/视频内容是否正常可听/可见。...以下是网站应满足的可访问性的关键点: 链接文本应该是描述性的。视觉残疾用户访问网页通过点击键盘上的标签按钮和从链接到链接移动。因此，正确定义链接的描述是至关重要的。确保超链接可以使用tab键访问。
如果这些类别在语义上是独立的，我就会选择方形调和的颜色；如果这些类别可以配对，我就会选择四方形调和的颜色。 在另一个例子中，我们假设我需要为6个类别挑选6种颜色。...如果这些类别在语义上可以分为两组，我就会首先为第一组挑选3种具有类似调和性的颜色。然后，我将为第二组找到每种颜色的互补色。 色彩理论是一个巨大的话题，而且它并不简单。为背景找到合适的颜色需要进行实验。...我们需要在我们的用户界面中应用色彩对比，不仅是因为它看起来不错，而且主要是因为色彩的可及性。我们应该确保前景（文本、图标）和背景之间的颜色对比是适当的。...Chris Banes的博文对根据亮度来挑选正确的色调给出了很好的解释。对于主色调，Material设计浅色主题通常使用500色调，对于深色主题建议使用较浅的饱和度色调（200-50范围）。...它们可以以光栅或矢量图像的形式下载。比起光栅图像，我更喜欢矢量图像，因为它们是可伸缩的，而且尺寸更小。 Material图标也可以在Web和Flutter项目中作为图标字体使用。
Semantic(语义) Attention 具有以下特征: 1)能够注意到图像中的、语义上重要的概念或感兴趣的区域; 2)能够权衡对多个概念的 attention 的相对强度； 3)能够根据任务状态动态切换概念间的注意力...利用语义注意力模型，将视觉特征与视觉概念结合起来，利用RNN来生成图像标题。...本文提出了三种不同的获得 attribute 的方法： 1、一种无参数的方法 (k-NN) 我们使用 GoogleNet得到的feature来评估图像的距离，并使用简单词频(TF)来在检索到的训练图像的...使用全卷积网络(FCN)从局部中学习attribute 这两种方法都在图像和视觉属性之间生成一个相关性评分，该评分可用于选择排名最高的属性作为标题模型的输入。...右边的两个例子(红色虚线框)表明不正确的视觉实体属性可能会误导模型。 结论 本文提出了图像描述生成任务的一种新的方法，实现了state-of-the-art。
这使你可以在图像的不同部分中嵌入链接，这些链接可以指向其他页面，对于描述图片中的内容非常有用。 看一个例子： 第一步是像平常一样用 标签插入图片，但是这次使用 usemap 属性。...这些属性包括： 在相关区域上绘制矩形时需要使用 shape。...你可以在图片的左下方读取光标在图片上的坐标，也可以只在水平和垂直面上使用标尺。 下面的截图显示了 right, bottom 坐标： ?... 这可以增强可访问性，因为这样编写语义 HTML 可以使阅读器和浏览器在适合用户的上下文中解释页面上的内容。...> 和 和 用来创建一个可切换的部分。
在整个过程中，我们会将 LangChain 作为框架，Milvus 作为相似性搜索引擎，用二者搭建一个基本的检索增强生成（RAG）应用。...本质上，LangChain 中的自查询功能就是构建一个基本的 RAG 架构，如图所示： 在 LangChain 中处理 Notion 文档共包含三个步骤：获取、存储和查询文档。...我们向其提供一个分割符列表，然后传入之前命名的 md_file 来获取分割内容。在实际定义headers_to_split_on列表时，请使用自己 Notion 文档的标题。...我们获得了与提问在语义上最相似的文档片段。但不难发现，其回答也仅仅只是语义上相似，并非完全正确。...具体的介绍和操作可参考《在 LangChain 尝试了 N 种可能后，我发现了分块的奥义！》 本文作者 Yujian Tang Zilliz 开发者布道师
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