作者：Tao Yu, Runseng Feng, Ruoyu Feng, Jinming Liu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Zhibo Chen
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「持之以恒」看起来只是一句口号，因为我们都明白，做任何事情如果可以持之以恒的话，都可以成功。
【新智元导读】微软亚洲研究院AI大咖童欣在中国科技大学进行题为《数据驱动方法在图形学中的应用》的前沿演讲，解释了如何通过数据驱动的方法来处理图形学问题，以及最新的图形方面的解决方案。 微软亚洲研究院童
张磊：大家好，我是张磊，我喜欢用技术解决有趣和有挑战的问题，我相信开源是推动技术进步的重要力量。
前俩节讲述了学习要“树正观”，“划小圈”。那最后的一小节，就来讲述下学习之道的第三点，也是最后一点，建组块。
目前为止，我们总结接触的太多太多的AI产品，但能做网站的除了Gamma等同类产品，有没有一个申请速度快，UI效果好的同类网站呢？那么今天她来了。
玄武门之变是唐高祖武德九年六月初四（公元626年7月2日）由当时唐高祖李渊次子秦王李世民在唐王朝的首都长安城大内皇宫的北宫门——玄武门附近发动的一次流血政变。
美术爱好者徜徉在充满着羊的大厅。大厅里，每只羊都有一个不同的、独特的突变，其中一个突变是一只羊有六条腿，另一个突变是羊毛由小型扳手和锤子取代，桌面游戏块一样的大小，编织在一起形成闪亮的金属辫子。突然，浩室音乐的喧嚣声停滞了并迎来了一个大步跨入的三人奏。其中一个有扩音器。“这是一个非法的艺术展，”它们发出巨大的噼啪声。“这些羊是使用专有数据生成的。我们没收了雕塑而且所有的美术爱好者都将受到数据的审核。”–一个基于目前人工智能研究的虚构场景。 机器艺术的烦恼 深度学习人工智能技术的日益成熟，将引起一种新的生成性
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
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近日，Polyarc宣布《Moss》正式登陆Oculus Rift和HTC Vive。据悉，《Moss》是今年PSVR上相当受欢迎的一款冒险类游戏，截止到今年2月底，《Moss》的下载量稳居排行榜首位。
Uber 利用卷积神经网络解决许多方面的问题，其中就包括坐标变换。从自动驾驶汽车的设计到路标的自动检测、再到地图的绘制，Uber 都需要使用卷积网络完成坐标变换。
社会工程学和前端安全。古典的社会工程学攻击案例：社会工程师利用人们的好奇心，或者贪图便宜的心理，让某人捡起不小心丢下的USB，在好奇心的驱使下，该人将该USB插入自己的计算机，打开带后门的PDF文件，在不知不觉中给该人的计算机中上了木马。回顾上一章前端安全中重点介绍的XSS技术，如果使目标打开特定u盘的文件有点困难，打开链接就会变得简单，如何使目标打开攻击者结构的恶意链接，需要社会工程学的协助，最有效的方法是发送让目标感兴趣的邮件当然，不仅仅是XSS，社会工程学还可以配合钓鱼攻击、CSRF等其他先进技术。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 想成为一名iOS开发者吗？ 如果你善于学习，肯花费时间和精力放在iOS应用程序的探索和实践上面，不怕遇到困难，能够借助各种渠道（Xcode帮助、书籍、论坛、朋友）找到解决问题的方法，再加上一台Mac，那么是时候让自己成为一名优秀的iOS开发人员了。 Swfit语言是Apple公司为了替代Objective-C而发布的新的编程语言。在2019年WWDC大会上，苹果在压轴环节向大众宣布了基于Swift语言构建的全新UI框架SwiftUI，让众多开发者兴奋不已
将DevOps付诸实践是许多组织正在进行的实验。开发人员经常在持续集成(CI)/持续交付(CD)性能、测试延迟和其他瓶颈方面遇到困难。事实上，一项调查显示，只有34%的项目按时完成，只有42%的项目按预算完成。企业的安全和开发团队必须协作以跟上快速的开发生命周期，而不会在每次更新时牺牲安全性。
毕竟它无需安装、功能强大、支持实时协作，还能免费蹭Google云上的GPU，比Jupyter Notebooks不知高到哪里去了。
面对众多卡片层叠效果，我们的产品童鞋也突发奇想，搞出了另一种卡片层叠切换展示的交互，而且产品狗们居然要求多做几种动效给他们看，好让他们选择，这简直就是要搞事情啊，what are you 弄啥咧？！
本文讲述了卷积神经网络在涉及坐标建模等方面的缺陷，但是提出了CoordConv 作为解决方案。
现实中，我们都会时不时地与困难的团队成员打交道。无论是小问题，比如没有按时上班，还是更大的问题，比如不能按时完成任务，有效地管理这种情况都很重要。六西格玛专注于为组织内的业务流程提供创新的改进方法。而且，这些方法也可以用于管理团队成员。如果你在有效管理项目团队成员方面遇到困难，下面是你可以采取的措施，让他们回到正轨。
Emu Video，是一种基于扩散模型的文本到视频生成方法，可以分解步骤生成高质量的视频。
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
手工剪裁的产品可以称为传统的获取白色背景的方式。您可以使用Photoshop及其各种工具（如磁性套索或钢笔）来勾勒产品的轮廓，将产品整体抠出来，然后更换想要的背景，例如纯白色。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 原作者 | Bharath Ramsundar 编译 | Molly 张礼俊 什么是机器学习做不到的呢？把这些失败的地方罗列出来，对指导算法的改进是很有帮助的。 1、当输入有小幅扰动时，深度学习方法会失效。例如当颜色改变之后，图像识别就可能会崩溃。 2、基于梯度优化的学习是非常慢的（除了慢，对于非凸的问题，梯度下降算法还可能陷入局部极值） 。需要许多许多步梯度下降才能捕获模式。高维预测十分困难。 3、深度学习方法难以处理约束条件。和线性规划不同，它不能找到满足约束条件的
CMMI的一个核心概念是维持习惯性和持久性。CMMI V2.0对这两个概念的解释如下：
现实中， 我们都不得不时不时地与难相处的团队成员打交道。无论是小问题（如未按时上班）还是大问题（如未能按时完成任务），有效管理局面很重要。六西格玛专注于为您组织内的业务流程提供创新的改进方法。而且，这些方法也可以用于管理难相处的团队成员。如果您在有效管理项目团队成员方面遇到困难，可以采取以下措施让他们重回正轨。
近日，苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示，这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发，降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下： Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家，即可为你的程序添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似度识别或活动分类。 易于使用：让你聚焦于任务而不是算法 可视化：内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活：支持文本，图像，音频，视频和传感器数据 快速和可扩展性：可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
无论您是新手还是已经是珠宝摄影的从业者，您可能已经知道这是产品摄影中最困难的分支之一。慢慢地，随着您踏上数百个珠宝镜头的旅程，您面临着大量的技术问题和艰难的选择。这里为您提供一些拍摄珠宝的小技巧，并通过我们的一系列实用技巧帮助您找到自己的方式。
有朋友在公众号留言，提出「奎特尔星球」上的文章对于初学者路径不清晰，不知道按怎么的顺序阅读。
Runway Gen-2最强竞品Pika，暌违半年忽然放出大招——Pika 1.0正式发布！
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
摘自：长江商业评论（微信号CKReview） 人一生中会遇到许多类型的朋友，像指路型、默契型、互助型、倾听型等。不同时期不同人在朋友的选择上也是不同的。如果是个初出茅庐、没有什么社会阅历的年轻人，指路型的朋友适合他；如果是想合伙做一番事业的，默契型的朋友肯定是他的首选；如果是想找个分担痛苦失意的人或者有强烈表达欲望的人，他们需要倾听型的朋友；如果是价值观已成熟、事业稳定的人，则会选择互助型的朋友。这跟年龄和经历有关系。 我现在更倾向于互助型的朋友，在互助当中彼此切磋找到方向，我觉得自己身边这样的朋友是最多
一般来说，品牌介绍页都是少不了各种动画的。这里我列出了辅导品牌页的三个主要的动画，后面我会讲我的实现
我是一名30+的程序员，我在这个行业已经工作了多年，我深知在这个快速发展的行业中，不断学习和适应新技术的重要性。我想分享一些我对这个行业的理解和建议，以及我对未来的一些规划。我希望这些经验和建议能帮助那些正在考虑进入这个行业或者正在努力提升自己技能的新程序员。
来源：techcrunch 作者：Devin Coldewey 编译：马文 【新智元导读】计算机视觉领域顶会之一的 ICCV 结束不久，图像质量提升、从头创建图像、风格迁移、图像描述等方面都出现许多新颖、创造性的工作。本文梳理了ICCV上13个最令人印象深刻的项目，一起来看。 将手机拍摄的照片质量提升到数码单反水平 📷 不要让手机的传感器和镜头小这个劣势妨碍了伟大的摄影作品。ICCV的这篇论文研究了在几个不同平台上拍摄的相同场景的照片，并对它们之间的差异进行建模。研究者提出一种算法，不仅
对一个全无经验的动效新手而言，如何制作出「正确」而不是「华丽」的动效？今天这篇Medium 上的好文，从克制、交互叙述流程、一步完成、不是动效的错和把握细节五个方面，附上案例分析，帮你学会基础的动画制作技巧。 首先，我想大家会有这样的问题：什么是微交互 （micro-interaction)？ 来自 UXPin（一款在线可交互原型制作工具）的 Carrie Cousins 给出了如下定义：“微交互是在交互设备上的单一交互流程的细节优化。” 可能不是太容易理解，那就多看几遍吧。 在进入正题之前，有一点我要先声
我们被告知不要通过封面来判断书籍，但有时封面本身就是卖点。即使黑白电子书显示书籍封面的方式也会影响是否购买。
当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说，如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术，则是一项很棒的技能。当然，通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库，开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
很显然，AI和生成式AI是我们讨论的重头戏。最终，我们在本期技术雷达中提炼出了34个与生成式AI相关的热点。至于我们的主题，有两个是专门描述生成式AI的，包括“人工智能助力软件开发团队”和“涌现的大语言架构模式”。此外，我们还有一些候选主题，既涉及宏观层面、也关注具体实践。我们讨论了生成式AI与普通AI(甚至统计技术)之间的区别。虽然生成式AI显然是闪亮的新事物，但其实有些问题更适合用非生成式AI技术来解决。
英文： Anton Shaleynikov 译文：葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
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不满足上诉资产条件者，容易受到工作中各类事物影响，并且很多朋友背负贷款，长期贷款，持续性压力大，有二娃并且有长期性贷款的朋友家庭，收入波动影响家庭和睦案例太多了。
大家好，我是Tom，一名工作了10多年的Java程序员。在10多年的工作生涯中，已在教育板块深耕了5年，在这几年中，我遇到了很多不同困境中的Java开发者，让我有了一个思考，在做教育这件事情上，我的目标是什么，为此，我思考了很久。
新智元报道 来源：GitHub 编辑：肖琴 【新智元导读】针对四足动物的动画生成问题，爱丁堡大学的研究人员开发了一个被称为“模式自适应神经网络”的新神经网络架构，它可以从实际的运动数据学习，生成非
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