是为了更加高效的加载Bitmap。假设通过imageView来显示图片，很多时候ImageView并没有图片的原始尺寸那么大，这时候把整张图片加载进来后再设给ImageView是没有必要的，因为ImagView并没有办法显示原始的图片。
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
最近在给博客的相册模块做优化，需要知道图片的原始大小，我以前的做法是把图片的真实宽高分别放在data-width和data-height中，效果是达到了，但是总觉得扩展性很低，当不知道图片的大小时，还要一张一张图片的去查看图片信息手动输入图片大小，很繁琐
为原始图像通道数，p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长
不同Android版本，对一张图片的内存处理方式是不一样的，使用不正确会导致OOM的发生，这篇文章带你梳理内存占用情况，选择适合你的图片加载模式，解决OOM问题。
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
本文主要向大家介绍了Linux运维知识之linux下使用convert命令修改图片分辨率，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习Linux运维知识有所帮助。
通常在卷积神经网络CNN中主要是由卷积层（包括Convolution和Pooling两部分组成）和全连接层组成，对于任意一张大小的图片，通常需要通过裁剪或者拉伸变形的方式将其转换成固定大小的图片，这样会影响到对图片的识别。Kaiming He等人在2015年提出了Spatial Pyramid Pooling的概念[1]，通过Spatial Pyramid Pooling操作后的CNN网络消除了对输入图像大小的限制，这样能够提升网络对图像的识别能力。
一张2048x1536像素的图片，采用ARGB_8888进行存储，那么内存大小2048 x 1536 x 4 = 12M，如果inSampleSize = 4，那么采样后的图片内存大小：512 x 384 x 4 = 0.75M
在日常开发中，我们不免会使用到Bitmap,而bitmap确实实在在的是内存使用的 “大户”，如何更好的使用 bitmap,减少其对 App内存的使用，是我们开发中不可回避的问题。
现在很多站长都喜欢搭建一个自己的私有图床来管理图片，使用的一般都是第三方的开源图床程序。有时候可能第三方的图床程序不能完全满足我们的需要，比如说，我们上传了一张图片以后，在不同的页面下，会要求显示不同的分辨率。常见的在图片列表页面显示的64*64的小缩略图，在瀑布流模式下显示的中型尺寸图片，以及原图模式下显示的完全尺寸的原图。除此之外，我们也可能会想对图片进行压缩来节省流量，比如上传的png图片，但是显示的时候来显示jpeg图片来加快用户的访问速度。针对这些需求，要怎么办呢？
虽然我们将移动端独立到一套代码中了, 但是由于移动端也有很多的屏幕尺寸, 所以也需要进行适配，例如：
CNN，即卷积神经网络，主要用于图像识别，分类。这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。
其中 n 为原始图像大小，p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长
本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】，仅做学习分享。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种神经网络模型，是深度学习的代表算法之一。它广泛应用于计算机视觉、语音处理等领域，在图像处理，语音识别方面具有非常强大的性能。针对计算机视觉任务，卷积神经网络能够很好的从大量的数据中做到特征的提取，并且降低网络的复杂度。
有些时候为了排版的整洁，页面展示的图片不得不都是限定宽高的，如果想要点击图片放大至原始大小进行预览，再次点击回到原来样子，就要用到下面的代码了： var _w = parseInt($(window).width());//获取浏览器的宽度 $("#abc img").each(function(i){ var img = this; var realWidth;//真实的宽度 var realHeight;//真实的高度 $("<im
本文由Akamai高级技术顾问——何明聪在LiveVideoStack线上分享演讲内容整理而成。在分享中，何明聪老师结合Akamai图片和视频优化方案及具体实践经验，详细解析了如何在无需修改源站代码的前提下，通过自动化的工作流程在CDN边缘网络智能优化图片和视频。
因群友们建议，导出二维码/条形码时，可以用有意义的文件名代替之前的GUID文件名。
前言 图片压缩应用很广泛，如生成缩略图等。前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题，就是如何将图片压缩到指定尺寸，此处尺寸指的是生成图片文件的大小。 我使用 opencv 进行图片处理，于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理， opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法，奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸，于是自己在思考后写出了此方法。本文使用python语言。 一、 opencv 常规使用 opencv 无需多言，做过图片处理的人应该都知道此类库，下面我介绍一些常用方法。 1.1
上面的代码经常在我们的项目中出现。你可知其背后的处理逻辑？ 根据源码可知，上面的代码中两个方法setBackgroundResource()和setImageResource()是使用Bitmap作为过渡处理的。在运行时，上面的两个方法会使用BitmapFactory.decodeStream()方法将资源图片生成一个Bitmap，然后由这个Bitmap生成一个Drawable，最后再将这个Drawable设置到ImageView。
算法：图像拆分是将JPG、PNG、BMP等图像文件分割成若干份。图像拆分帮助用户快速按照实际需要的比例和像素分割图像，支持水平拆分图像，垂直拆分图像，分块拆分图像。总之，三种拆分方式都支持自定义拆分像素。由于保留的局部图像的文件大小小于原始图像的文件大小，可节省存储空间，而且当需要加载原始图像时，可只加载保留的局部图像，并根据恢复信息恢复去除的局部图像，从而可减少加载的图像所占用的内存空间。
图片显示是网页设计中的重要组成部分，而图片的大小和位置也会对页面的整体美观度产生影响。在实际的网站开发过程中，我们会遇到需要将图片放入一个容器中，并让其按比例缩放以适应容器大小的需求。
如果说我们在些项目的过程中会频繁的查看我们的图片，我们就可以直接给它封装一个方法：
资料地址：https://download.csdn.net/download/tiaozhanji_xian/10450751
chrome v28.0.1500.71 + nodejs v0.10.18 / firefox v14.0.1 + nodejs v0.10.18
CleanMyMac 专注清洁优化 Mac 已有 12 年的历史，开发商有足够的经验和不断更新的安全数据库支持。在默认情况下，CleanMyMac X 仅删除系统 / 软件进程自动生成的无用数据，或者可以轻松恢复的文件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原文地址：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 上一节课，我们已
Bitmap优化 一个进程的内存可以由2个部分组成：native和dalvik dalvik就是我们平常说的java堆，我们创建的对象是在这里面分配的，而bitmap是直接在native上分配的。 一旦内存分配给Java后，以后这块内存即使释放后，也只能给Java的使用，所以如果Java突然占用了一个大块内存， 即使很快释放了,C能用的内存也是16M减去Java最大占用的内存数。 而Bitmap的生成是通过malloc进行内存分配的，占用的是C的内存，这个也就说明了，上述的4MBitmap无法生成的
近年来人工智能越来越火，好像本科毕设不搞人工智能都很丢人似的。但是普通本科生对于这个领域的了解显然很少，基本也就是做做数据搜集、数据标注、工程实现、调调参的工作。
由于字符显示的长宽不是相等的，为了转换后的字符画比例正常，我们需要将原图的比例进行压缩。
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识，并给出了详细的对比结果。
的卷积核(其中 3 表示通道数，一般只关注感受野的大小，而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积，则得到大小为
AI科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏机器不学习。本文获得作者授权转载至AI科技评论。 前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的 encoder 对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而
作者：天雨粟 量子位 已获授权编辑发布 前言 这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写，先给大家种个草。 我们这周来看一个简单的自
前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了
自编码器实际上是通过去最小化target和input的差别来进行优化，即让输出层尽可能地去复现原来的信息。由于自编码器的基础形式比较简单，对于它的一些变体也非常之多，包括DAE，SDAE，VAE等等，如果感兴趣的小伙伴可以去网上搜一下其他相关信息。
今日休假，把卷积神经网络梳理下。先从一些基本概念入手，什么是卷积？为什么叫这么个名字？ 搜索了一遍，网上有很多人已经表述的非常好了，这里用自己理解的语言重述下。
【新智元导读】 谷歌官方博客今天发布了一篇文章，介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中，谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩方法质量更好、大小更小的图片，理论上会小25%。谷歌这次要解决图片占用内存过多的问题。用户可以去 TensorFlow使用该模型压缩自己的图片。 作者： Nick Johnston and David Minnen, Software Engineers 数据压缩几乎发生在互联网的任何角落，你观看的视频、分享的突破、听的音乐，甚至你现在在看的文章，都是经过压缩的。压缩技术使得
训练耗时根据设备、数据量、图片大小和参数的不同从数十分钟到数十个小时不等。在等待训练结束的过程中，观察训练过程信息随时监控训练状态，当loss不再下降时可以终止训练并保存当前模型。训练过程中保存的模型和训练正常结束后生成的模型完全相同。AIDI软件完整完成一次训练后会自动进行一次测试并弹出训练测试时间信息。
在做Android图片程序的时候，由于图片比较多，很有很的机会出现OOM的机会，根据网上的资料做了些总结，期待能够减少OOM出现的机会。 1.使用底层的方法来替代使用java层的方法 尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图。 因为这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。 因此，改用先通过BitmapFactory.de
这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。
1. 选择一张图片 const img_original = document.getElementById('img_original'); const img_output = document.getElementById('img_output'); let blob; function preview(file) { let reader = new FileReader(); reader.onload = functio
使用Excel催化剂的插入图片的方式，图片已经存储在PictureBox容器内，想导出时，只需在PictureBox容器上取出其Image属性，即可拿到图片，再简单的一个保存为文件的方法即可完成。
广告素材中，图片类素材都是以静态图片为主，缺少交互感和吸引力，可能导致点击率偏低。为此，腾讯广告多媒体AI团队使用AI技术在图片焦点区域生成动态效果，以提升点击率。在落地页中，如果是以视频的形式不但交互过重，并且影响页面加载速度。因此，需要在保证展示效果的前提下使用压缩比尽可能大的GIF来做落地页展示。
导语 | 腾讯云点播媒资管理新增图片即时处理功能，改写原始图片URL便可简单高效地实现图片缩放、剪裁等各种高频处理任务，快速满足客户批量处理视频封面缩略图、头像裁切、电商商品图调整等需求，帮助客户降本增效。 高清视频多，封面加载慢？ 接触过在线视频管理平台的读者，恐怕都经历过这种糟心的体验：视频列表缩略图加载一两分钟都出不来，让人抓狂。 造成这种糟糕体验的一大原因便是直接拉取高清视频的封面做缩略图。直接由高清视频截取产生的封面，一张的大小就可能超过 1MB 。一个列表20+的类似图片自然会导致加载速度
【新智元导读】本文讲解如何利用一个简单的自编码器实战代码，实现两个Demo。第一部分实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器，第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。 前言 这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hubel和Wiesel在早期关于猫脑视觉皮层的研究发展而来。Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究，发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的特征（称之为感受野机制），他们注意到了两种不同类型的细胞，简单细胞和复杂细胞。其中，简单细胞只对特定的空间位置和方向具有强烈的反应，而复杂细胞具有更大的接受域，其对于特征位置的微小偏移具有不变性。
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