随着互联网的竞争激烈程度，大家对于移动端的排名优化都有足够的认识，现在的流量从PC端流入到移动端，这是众多人做网站优化的好机会。武汉佐伊科技将向您展示如何为搜索引擎进行有效的移动搜索引擎优化。
1. 简介 移动视觉搜索技术是多媒体搜索领域中一个前沿的研究课题。近年来，移动设备的飞速发展，改变了互联网上图像和视频等视觉内容的产生，以及人们检索和观看的方式。移动设备的便携性和无处不在的网络接入能力使其逐渐成为主要的互联网图像和视频内容的访问和查询入口。而移动设备上丰富的传感器原件，也使得移动视觉搜索的过程更加自然、有效——用户可以直接通过拍摄图像和视频进行搜索。因此，移动视觉搜索具有巨大的市场需求和应用前景。但是，不同于传统的桌面搜索，移动视觉搜索主要面临如下挑战：1）查询图像\视频受拍摄环境干扰严重
Adobe Photoshop Express是一款绝佳的照片编辑和拼贴画制作软件工具，可以在移动设备上进行简单、快速且功能强大的编辑。免费下载和体验 60 多种专业外观以及降噪和除雾等高级校正功能。一款移动设备上的图片处理软件，集拍摄、编辑、分享于一体。让您的微笑，在指尖演绎神奇的照片传奇。随时随地编辑照片为您带来前所未有的乐趣。只需轻轻触控就可通过自动修复和添加滤镜来装点您的图片。
机器之心报道 编辑：Panda 深度卷积神经网络的计算常常需要巨大的能耗，因此难以在移动设备上实现。为此学界正在探索研究各式各样的新方法，本文要介绍的这项研究提出了使用加法替代 CNN 中的乘法（卷积），从而极大降低神经网络使用时的能耗。 该研究的初步结果已在 CVPR 2020 发表（arXiv:1912.13200）。本文要介绍的是最新的研究成果，在新版本中，AdderNet 的性能已经获得了显著的提升，并且还具有了完善的理论保证。 首先，该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的
移动智能终端设备由于体积限制，一般都没有鼠标、键盘这些输入设备，用户更多的操作是依靠手指在触屏上的点击或滑动等动作完成。在移动设备上，类似点击劫持的攻击模式，实现了对用户触摸屏操作的劫持攻击，即界面操作劫持攻击的又一种形式——触屏劫持。
一. GPU 加速能做什么？ 首先我们要了解什么是 16ms 优化 大多数设备的刷新频率是 60 次/秒，（1000/60 = 16.6ms）也就说是浏览器对每一帧画面的渲染工作要在 16ms 内完成
【新智元导读】Caffe作者，Facebook研究科学家贾扬清11月8日在Facebook官方网站上发文，介绍了他在Facebook 最新的机器学习研究成果——Caffe2go。这一款规模更小但训练速度更快、对计算性能要求较低的机器学习框架使得在手机上运行并训练神经网络模型成为可能。Caffe2go已经成为Facebook机器学习的核心技术。贾扬清在文章中写道：我们将会在接下来的几个月内，部分开源这一AI框架。 贾扬清：Caffe 作者，现任Facebook研究科学家，曾在Google Brain工作。在A
选自arXiv 作者：Pavan Kumar Anasosalu Vasu等 机器之心编译 编辑：小舟 来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标进行广泛分析，探究了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提供了缓解这些瓶颈的方法。该研究设计了一个高效的主
Pixie是一款完全可定制的高性能照片编辑器，可在任何地方使用，并且可以轻松集成到现有项目中或使用独立应用程序。
AI科技评论按：“风格特效转换” 在Prisma出现之后就已被熟知，这是利用神经表征分离再组合图片的内容和风格，最后实现可用来描绘艺术图像。但是，就像我们所体会到的，Prisma依旧存在一些问题，比如使用人数多导致服务器过载、智能软件处理的计算力不足等，AI科技评论编辑曾在发布《深度 | AI修图艺术：Prisma背后的奇妙算法》一文时就曾请教过一些深度学习工程师，为什么没有应用在视频上？得到的答案是，除了Prisma出现的问题，要保持时间上的帧率一致也是非常麻烦的，对技术的要求也就更高。 现在，为了让你
WordPress 怎么利用短代码实现移动设备上内容不可见？利用下面的短代码，可以实现发布的内容在移动设备不可见。
来源：云栖社区 作者：Pavel Surmenok 本文长度为2600字，建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用，并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
优化页面速度的一个被忽视的方面就是要对浏览器的内部结构有一定的了解。浏览器进行了某些优化，以提高性能，而我们作为开发者却无法做到这一点——但前提是我们不能无意中阻挠这些优化。
五一假期转瞬即逝，明天又要投入到紧张而充实的工作学习中了。假期的最后一天，作者总结了假期期间一些优秀的学术成果，供大家学习交流。这些论文不仅涵盖了多模态、大模型Agent、移动设备神经网络、小模型研究、图网络推荐、大模型效率提升等方向，还充满了新颖的观点和深刻的见解。
而分辨率则一般用像素来度量 px，表示屏幕水平和垂直方向的像素数，例如 1920*1080 指的是屏幕垂直方向和水平方向分别有1920和1080个像素点而构成。
选自GitHub 机器之心编译 参与：panda 深度神经网络模型对计算资源的需求问题一直是相关研究和应用的关注焦点之一。研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet》。在去年的 AAAI 人工智能大会上，香港中文大学的研究者则提出了一种通过压缩模型来实现这一目标的方法 MobileID。近日，研究者开源了这项研究的代码。机器之心对该项目及原论
我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？
Black Hat 2015召开在即，现在随小编一起瞅瞅下个月将在Black Hat USA公布的一些Android安全威胁吧。 64位Android Root 最近有很多关于智能手机Root是否会导致手机更危险的争论。 不过我们希望网络犯罪分子不会恶意利用由Keen Team的实习研究员徐闻（音译）将在BlackHat黑客大会上公布的0day漏洞。这个漏洞会给攻击者提供入侵的便利，可以让他们控制任何Android 4.3版或更新版本的设备（大约30.3%的全球手机/平板电脑使用的操作系统）。 隐藏在And
这一篇，我们来介绍一下响应式设计及其三大关键技术 - 流式布局，弹性媒体和媒体查询。并会介绍移动优先的响应式设计。
近日，河南省开封市某法院在试用“火绒企业版”（火绒终端安全管理系统1.0）时发现，有大量病毒在内网中传播。火绒工程师现场调查发现，该单位那些还没安装“火绒企业版”的电脑终端存在10余种病毒，包括蠕虫和勒索病毒，并在内网中四处扩散，攻击U盘等移动设备。
嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！
如果你一直关注数据科学/机器学习，你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人，而且从竞赛到开源项目，都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋，但是还没有开始，在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中，我将介绍TensorFlow。阅读本文后，你将能够理解神经网络的应用，并使用TensorFlow解决现实生活中的问题，本文中的代码是用Python编写的，Python最近的火爆也和深度学习有关。 何时使用神经网络？ 有关神经网络和深度学习的更详细的解释， 请看这里（ht
近年来，机器学习的进步使我们仅用几行代码就能生成惊为天人的艺术作品。如果可以将艺术作品的原型设计速度提高100倍，让用户真正地与创作媒介合为一体，效果会怎么样呢？ 如果我们可以用机器学习的模式来扩展生物学习的模式，那么机器显然不是我们的艺术竞争对手，而是提高我们艺术创造力的途径。 本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。 【雷锋字幕组】招募进行时 我们是一个由海内外优秀开发者组成的志愿者团队，致力于经典机器学习
随着移动设备的普及，移动前端开发已经成为前端开发中不可忽视的一部分。与传统的桌面浏览器不同，移动设备有其独特的特点和需求。在进行移动前端开发时，开发者需要考虑一系列特殊因素，包括响应式设计、触摸事件处理、性能优化等。本文将深入探讨在移动设备上进行前端开发时需要考虑的重要因素。
现在人人都用手持设备（例如手机、平板）等拍照，并通过简单的修图应用对图片编辑处理。人们通过不同的修图工具，能轻松创造出不同风格的图片。
如何提升Web性能的8个技巧总结 在互联网盛行的今天，越来越多的在线用户希望得到安全可靠并且快速的访问体验。针对Web网页过于膨胀以及第三脚本蚕食流量等问题，Radware向网站运营人员提出以下改进建议，帮助他们为用户提供最快最优质的访问体验。 1. 管理“页面膨胀” 页面大小与性能有着密切的关系。Radware最新电商性能“行业现状”报告显示，100强电商页面大小中位数达到了1492KB，比一年半之前增大了48%。 在研究报告里加载最快的10个页面中，页面包含的资源请求中位数为50个，页面大
我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
Facebook的智能摄像头团队一直致力于研究各种计算机视觉技术，并进行工具开发以便人们加以应用。比如，应用实时“风格迁移”技术，可以将你的照片或视频渲染成梵高风格。或者应用实时面部捕捉技术，对你的照片进行美颜，甚至直接用化身（比如卡通形象）替换你的头像。更进一步，如果能用化身（Avatar）对你整个身体进行替代会怎样呢？
译者：吕东昊 审校：董梁 本文长度为3004字，预估阅读时间5分钟。 我们今天要向大家分享关于打造移动网站友好用户体验的12个技巧 介绍 要知道，一个网站可以在移动设备上浏览并不代表着这个网站在移动设备上浏览的用户体验是友好的。想了解如何让您的移动客户拥有满意的浏览体验，请遵循移动专家、网页设计与开发专业人士的以下建议。 comScore统计显示，截至2013年12月，有1.56亿美国人拥有智能手机，比2013年9月份增长了3％以上。预计这一数字将继续增长。事实上，eMarketer预测到2014年底，
Acrobat Pro DC 2021中文版是一款强大好用的PDF制作编辑工具，Acrobat Pro DC具有从任何地方创建，编辑，共享和签署PDF文档所需的所有功能！
Acrobat Pro DC 2021 for Mac是一款PDF专业制作与编辑软件，具有从任何地方创建，编辑，共享和签署PDF文档所需的所有功能。它将全球最佳的PDF解决方案提升到新的高度，配有直观触控式界面，通过开发强大的新功能，使用户能在任何地方完成工作。Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能，将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输、签字。
作者：Sujith Ravi 机器之心编译 近日，谷歌在 Google I/O 发布了 ML Kit，其核心功能之一是「Learn2Compress」技术支持的自动模型压缩服务。Learn2Compress 可直接将 TensorFlow 模型压缩为 TensorFlow Lite 中的设备内置（on-device）模型，可在移动设备上高效运行，而无需担心内存优化和速度问题。 成功的深度学习模型的训练和运行通常需要大量的计算资源、内存和计算能力，这成为其在移动设备和物联网设备上表现良好的障碍。设备内置
Acrobat Pro DC 2021 for Mac是一款PDF专业制作与编辑软件，全球有超过500万家组织依靠Acrobat DC来创建和编辑最智能的PDF，将PDF转换为Microsoft Office格式，Acrobat Pro DC具有从任何地方创建，编辑，共享和签署PDF文档所需的所有功能。
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。
本文转自知乎，原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39250908
随着计算机视觉领域的迅速发展，目标检测在各种应用中变得至关重要，这些应用范围包括但不限于安全监控、自动驾驶和智慧医疗。尽管传统目标检测方法存在计算复杂度高和实时性能不足的问题，但基于深度学习算法已在准确性和实时性能方面取得了重大突破。其中，YOLO已成为一种经典的实时目标检测算法，它在计算速度和检测精度之间取得了平衡。然而，移动设备通常在计算能力、内存容量和能源消耗方面受限，这复杂化了深度学习模型的部署。
CSS中的视口单位听起来很棒。如果要设置元素的样式以占据整个屏幕的高度，则可以设置height: 100vh，您拥有一个完美的全屏元素，该元素会随着视口的变化而调整大小！可悲的是，事实并非如此。100vh在移动浏览器中以微妙但基本的方式被破坏，这使其几乎无用。最好避免100vh ，而是依靠javascript设置高度以获得完整的视口体验。
眼动追踪是一项科学应用技术，用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看，眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟，用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。
一. The address of paper AutoGAN-Distiller:Searching to Compress Generative Adversarial Networks 这篇论文是ICML2020的一篇文章，其研究方向是GAN网络的模型压缩 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.08198
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
近期，来自Dr. Web的防病毒团队在Google Play商店中发现了一批充斥着广告软件和恶意软件的Android应用程序，令人惊讶的不是这些应用程序是如何通过审核的，而是这些应用程序已在移动设备上安装了近 1000万次。 这些应用程序通常会伪装成图像编辑工具、虚拟键盘、系统优化工具、壁纸更换工具等。但是，它们的目的是推送侵入性广告、为用户订阅高级服务或窃取受害者的社交媒体帐户。虽然谷歌及时删除了绝大多数此类应用程序，仍有一些漏网之鱼，截至目前仍有三类应用程序可通过Google Play商店下载和安装。如
如今，移动通信网络和服务已经成为日常生活不可分割的一部分。人们越来越依赖他们的手机，并希望随时随地都有网络连接，即便此地没有本号码的运营商网络，只要有信号覆盖就可以通信。那么我们需要关注了解下面几个问题。
近日，移动安全公司Pradeo在对Google Play商店进行调查时，发现了两款被广泛下载的文件恢复和数据恢复应用程序以及文件管理器应用程序的恶意行为。这两款应用程序的开发者属于同一组织，它们使用类似的恶意策略，并在设备重新启动时自动启动，从而使150万名Android用户的隐私和安全面临风险。
移动开发-响应式布局 响应式开发原理: 使用媒体查询针对不同宽度的设备进行布局和样式设置，从而适配不同设备 设备划分 尺寸区间 超小屏幕 (手机) < 768px 小屏设备 (平板) >= 768px ~ < 992px 中等屏幕 (桌面显示器) >= 992px ~ <1200px 宽屏设备 (大桌面显示器) >= 1200px 响应式布局容器: 响应式需要一个父级做为布局容器，来配合子级元素来实现变化效果 原理就是在不同屏幕下，通过媒体查询来改变这个布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从
Try2Cry 勒索软件通过 LNK 文件使用 USB 驱动器传播，上一个使用该方式传播的勒索软件是 Spora。
11月11日，The Hacker News 新闻网站透露，部分韩国公民正在遭受恶意Android应用程序攻击。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
