得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。然而，当前主流卷积运算以跨空间域的滤波器共享方式执行，因此只有在重复应用这些运算（例如，使用更多滤波器增加通道和深度）时才能捕获更有效的信息。这种重复方式有几个限制。首先，它的计算效率很低。其次，它会导致优化困难。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
在拍摄、存储、传输和渲染过程中，图像质量往往会降低。图像恢复和增强的目标是逆转这种退化并改善图像质量。通常，恢复和增强任务可以分为两大类：1）线性反演问题，例如图像超分辨率（SR）、去模糊、修补、彩色化等，在这些任务中，退化模型通常是线性的且已知；2）非线性或盲问题，例如低光增强和HDR图像恢复，其中退化模型是非线性的且未知。对于特定的线性退化模型，可以通过对神经网络进行端到端的监督训练来解决图像恢复问题。然而，在现实世界中，受损图像往往存在多个复杂的退化情况，全面监督的方法很难泛化应用。近年来，通过生成模型寻找更通用的图像先验并在无监督设置下处理图像恢复问题引起了广泛的兴趣。在推理过程中，可以处理不同退化模型的多个恢复任务而无需重新训练。例如，经过大量干净图像数据集训练的生成对抗网络（GAN）通过GAN反演，在各种线性反演问题上取得了成功，学习到了真实世界场景的丰富知识。与此同时，去噪扩散概率模型（DDPMs）在GAN的基础上展现了令人印象深刻的生成能力、细节水平和多样性。作为早期尝试，现有的工作——去噪扩散恢复模型（DDRM）使用预训练的DDPMs进行变分推断，并在多个恢复任务上取得了令人满意的结果，但其在已知线性退化矩阵上利用奇异值分解（SVD），因此仍然局限于线性反演问题。本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。作为一个统一的框架，GDP不仅适用于各种线性反演问题，还首次推广到非线性和盲目图像恢复和增强任务。GDP采用了一种盲退化估计策略，在去噪过程中随机初始化并优化GDP的退化模型参数。此外，为了进一步提高光真实性和图像质量，本文系统地研究了一种有效的指导扩散模型的方法。另外，借助提出的分层指导和基于分块的生成策略，GDP能够恢复任意分辨率的图像，其中首先预测低分辨率图像和退化模型，以引导高分辨率图像的生成过程。
前面讲解的很多内容都很抽象，所以本次系列决定"接点地气"，准备开始讲解大家熟悉的Activity了，为了让我以及大家更好的理解Activity，我决定本系列的课程主要分为4大流程和2大模块。 4大流程如下：
芯片复位后，将在异常向量表中复位向量的位置开始执行。复位操作的代码必须做以下事情:
对比学习被广泛的应用于序列推荐，以解决交互数据稀疏的问题，但现有的基于对比学习的方法无法确保通过对给定锚用户序列的一些随机增强（或序列采样）获得的正（或负）序列在语义上保持相似（或不同）。当正负序列分别为假阳性和假阴性时，可能会导致推荐性能下降。本文通过提出解释引导增强（EGA）和解释引导对比学习序列推荐（EC4SRec）模型框架来解决上述问题。EGA 的关键思想是利用解释方法来确定商品在用户序列中的重要性，并相应地推导出正负序列。然后，EC4SRec 在 EGA 操作生成的正负序列上结合自监督和监督对比学习，以改进序列表征学习以获得更准确的推荐结果。
前一阵子在公司移植Linux2.6到一块ARM11的开发板上，下面粗略讲讲移植Linux的一般过程。
一个动画一般有这些参数 —— 动画时间、属性变化量、以及贝塞尔插值曲线。在动效标注的时候，也只需要标注这些参数就可以完整的给UI研发写动效了。一个动效所涉及的元素属性变化，也就是'动画'在设计输出的效果视频中就可以很明确的表述，而'过渡'使用贝塞尔插值和函数来描述可以说是最有效最直观的方法了。
AI 科技评论按：本文是北京大学门怡芳基于其 CVPR spotlight 论文为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
图像合成任务（Image composition）涉及将不同照片中的对象融入到特定的视觉环境中，以创建一个和谐的图像，也即图像引导合成。这项任务本身就极具挑战性，因为它要求保持光照一致性并保留识别特征。当图像来自不同域时，任务的挑战就会进一步加剧。
如下代码实现了在Windows系统中获取所有磁盘驱动器的信息。具体包括两个函数，一个用于获取驱动器类型，另一个用于获取驱动器空间信息。主函数则调用这两个函数来遍历所有逻辑驱动器并输出相应的信息。在输出驱动器空间信息时，会输出该驱动器的总大小、已用空间以及可用空间。
具有本地磁盘的系统引导时，一般是从磁盘上的配置文件中读取 I P地址。但是无盘机，如X终端或无盘工作站，则需要采用其他方法来获得 I P地址。
自注意力模块是Transformer的基本构建块，用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理（NLP）任务上的成功启发，研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络（CNNs）中的卷积层，将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美，有巨大的潜力用于各种应用。
NEC红外线协议是一种常用的红外线通信协议，广泛应用于消费电子产品中，如电视、DVD播放器、空调遥控器等。该协议定义了红外线通信的物理层和数据链路层规范，以实现可靠的红外线数据传输。
具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。
实际上用强化学习训练智能体的时候，多数时候智能体都不能得到奖励。在不能得到奖励的情况下，训练智能体是非常困难的。例如，假设我们要训练一个机器臂，桌上有一个螺丝钉与一个螺丝起子，要训练它用螺丝起子把螺丝钉栓进去很难，因为一开始智能体是什么都不知道，它唯一能够做不同的动作的原因是探索。例如，我们在做 Q学习 的时候会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的动作，要随机到，它把螺丝起子捡起来，再把螺丝栓进去，就会得到奖励1，这件事情是永远不可能发生的。所以，不管演员做了什么事情，它得到的奖励永远都是 0，对它来说不管采取什么样的动作都是一样糟或者是一样好。所以，它最后什么都不会学到。
引导式超分辨率是用于多个计算机视觉任务的统一框架。它输入信息是含有某个目标物体的低分辨率源图像（例如，使用飞行时间相机获取的透视深度）和一个来自不同区域的高分辨率引导图像（例如，来自常规相机的RGB图像），目标是输出源图像的高分辨率版本（在我们的示例中为高分辨率深度图）。
车道线分割由于其在驾驶辅助系统和自动驾驶车辆中的应用，近年来越来越受到关注。此视觉任务旨在定位道路场景图像中的车道。车道的精确位置有利于下游任务，如在车道内定位汽车、车道偏离检测和轨迹规划。
有工程师反馈R5引导A53和R5的应用程序后，A53和R5的应用程序没有正确执行。因此做了一个MPSoC R5引导4个A53和两个R5的应用程序的例子。
让我们看一个用 B O O T P引导一个X终端的例子。图 1 6 - 3显示了t c p d u m p的输出结果（例中客户名为p r o t e u s，服务器名为m e r c u r y。这个t c p d u m p的输出是在不同的网络上获得的，这个应用程序是其他例子中一直使用的）。
Linux给应用程序提供了丰富的api，但是有时候我们需要跟硬件交互，访问一些特权级信息，所以可以使用编写内核模块这种方式。 另外Linux是宏内核结构，效率非常高，没有微内核那样各个模块之间的通讯损耗，但是又不能方便的对内核进行改动，可扩展性和可维护性比较差，内核模块提供了一种动态加载代码的方式，弥补了宏内核的不足。
总算是把期末考最忙的一阵子熬过去了，来整理整理快发霉的博客。这篇文章躺在草稿箱快有一个学期了，期间我也对Rust有了更深的认识，于是正好改写作为假期的第一篇文章。
当x86系列的PC机启动的时候,首先会执行BIOS程序,BIOS程序一般会存放在固定的ROM中,一般在磁盘固定扇区中.BIOS 的作用是在启动时进行硬件的准备工作,接着BIOS程序会把控制权递交给操作系统.具体来说,BIOS会把控制权递交给从引导扇区中的固定的代码中(BIOS会把引导扇区存储的代码加载到内存0x7c00处),接着引导程序会把操作系统内核载入到内存中,控制权递交给内核,程序是M态的.
本文介绍了Faster R-CNN目标检测算法及其实现，重点讲解了Faster R-CNN的算法原理和具体实现。
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
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川川在上次的代码有了一些改进，这是基于上一次的代码改进而来，需要建立一个addressbook.txt文档，别的没啥，代码解析我写在注释了，还有别的问题可以留言或者加我扣扣群吧：970353786（哈哈，别加我扣扣了，人太多了）
因为我们所熟知的Android平台是一个又一个的Activity组成的，每一个Activity有一个或者多个View构成。所以说，当我们想显示一个界面的时候，我们首先想到的是建立一个Activity，然后所有的操作在Activity里面实现，或者是一个Dialog或者Toast。这种方式固然简单，但是在有些情况下，我们要求的只是简单的显示，用Activity显然是多余，这个时候，我们如何处理呢？
大多数人都知道，一个APP的引导页面还是挺重要的，不过要想通过原生的Android代码做出一个非常炫酷的引导页相对还是比较复杂的，正巧html5在制作炫酷动画网页方面比较给力，我们不妨先利用htm
T F T P ( Trivial File Transfer Protocol)即简单文件传送协议，最初打算用于引导无盘系统（通常是工作站或X终端）。和将在第2 7章介绍的使用T C P的文件传送协议（ F T P）不同，为了保持简单和短小， T F T P将使用U D P。T F T P的代码（和它所需要的 U D P、I P和设备驱动程序）都能适合只读存储器。
经过预训练的文本到图像生成模型，如 SD、Imagen 和 Dall-E 2，可以在后向扩散过程中将扩散的已知区域与生成（去噪）的未知区域混合，从而完成图像补全。虽然这些方法能生成和谐且视觉上合理的补全图像，但它们缺乏对全局场景的理解，提示忽略的主要缺点表现在两种情况下：
javascript虽然一直都可以做服务端编程语言，但是它更多的是以客户端编程语言来展示在世人面前的。也许javascript自己都忘记了还可以做服务器端编程，直到2009年nodejs的横空出世。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来，互联网短小视频内容的爆发式增长，对视频 - 文本检索（Video-Text Retrieval）的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度。此外，QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容，推荐用户可能感兴趣的搜索词，推词的挖掘、排序同样需要模型
现有的基于会话的推荐方法只关注建模用户的兴趣偏好，而忽略了价格因素。而将价格偏好纳入基于会话的推荐存在以下挑战。
U-Boot是基于PowerPC、ARM、MIPS 和其他几个处理器的嵌入式板的引导加载程序，可以安装在引导 ROM 中，用于初始化和测试硬件或下载和运行应用代码。U-Boot 的开发与 Linux 息息相关：部分源代码来源于 Linux 源代码树，我们有一些共同的头文件，并专门提供了支持 Linux 镜像的引导。
对于嵌入式系统来说，一般都需要一个bootloader来下载和引导操作系统，常用的bootloader有eboot，uboot以及vivi等，对于windowsce来说最理想的bootloader当然是eboot（我也做了利用uboot下载和引导ce，以后我会介绍）。下面我就把自己开发eboot的过程和大家分享。eboot的流程可以如下图所示：
由于社交媒体平台的进步，照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛，不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据，可以产生令人印象深刻的结果，如图像修复、构图、上色和美化。然而，语义图像编辑仍然具有挑战性，它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前，大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作，但是详细的文本描述常常不够准确，很难描述细粒度的物体外观。因此，需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。
在学习R语言数据分析之前,我们对于R这个软件需要做一些简单的了解,这样对于我们以后编程和数据分析有很大的帮助,简单是说,就是大致了解一下R软件的界面的和操作特性,那么今天我们要讲的一个重点,也是R一个
彻底脱离CLOVER引导U盘 目录： 1使用EFI TOOLS Clover 安装CLOVER引导器到EFI分区。 2使用Clover v2.3k rXXXX.pkg 安装CLOVER引导器到EFI分区 前言 我们的电脑里已经安装好了双系统，但是之前都是通过启动CLOVER引导U盘进行引导双系统的。 本章节内容，将简单的介绍将在MAC系统（=OSX系统）下将CLOVER引导器安装到硬盘EFI分区。至于WIN系统下，由于过程比较繁琐，再加上没有太多的必要性。因此本章节只讲解在MAC系统下。
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
此文是我发的一篇的准备工作，因为ESXi 6.7刚发布的原因，很多同学等着升级，故而先写了出来。原文如下：
请获奖读者，通过公众号后台发送截图和您的快递联系方式领取赠书，24小时未来领取的视为放弃。
随着图像修复(IR)的发展，人们对 IR 结果的感知效果的期望显著提高。基于生成先验的 IR 方法，利用强大的预训练生成模型将高质量的生成和先验知识引入 IR ，在这些方面取得了重大进展。不断增强生成先验的能力是实现更优秀的IR结果的关键，模型缩放是一种关键且有效的方法。有许多任务从扩展中获得了惊人的改进，例如SAM 和大型语言模型。这进一步激励努力构建能够产生超高质量图像的大规模智能图像修复模型。然而，由于计算资源、模型架构、训练数据以及生成模型和 IR 的协作等工程限制，扩展 IR 模型具有挑战性。
近日，广汽研究院Xlab联合广东工业大学、澳门大学、澳门理工大学在3D车道线检测方向的研究成果《PVALane: Prior-guided 3D Lane Detection with View-agnostic Feature Alignment》，被《AAAI: Association for the Advancement of Artificial Intelligence》（人工智能领域国际顶级会议/CCF人工智能A类会议/清华大学人工智能推荐A类会议）接收，其提出一种新的3D车道线检测算法，可以高效并精准的还原包含高度信息的真实场景车道线几何结构，论文相关通讯作者与通讯单位均为广汽研究院。
图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。
功能磁共振成像(fMRI)测量的功能连通性(FC)为探索大脑组织提供了一个强有力的工具。脑组织的时间动力学研究表明，功能连接体具有很大的时间变异性，这可能与心理状态的转变和/或适应过程有关。大多数动态研究，如功能连接体和功能网络连接(FNC)，都关注于宏观的FC变化，即不同脑网络来源、节点和/或感兴趣区域的时间相干性变化，其中假设在网络或节点内FC是静态的。在本文中，我们发展了一种新的方法来检查FC的空间动力学，而不假设其网络内的平稳性。我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。结果表明，除了参与传统的时间动态，如跨网络变异性或动态功能网络连通性(dFNC)，连接网络还表现出随时间的空间变异性。此外，我们还通过聚类分析评估个体对AOD任务中目标(oddball)检测的功能对应关系，研究了FC的空间动态与认知过程的关系。提取认知任务对应状态，并分离对应状态的动态FC空间图。在不同的任务引导的状态下，任务刺激同步状态随着默认模式网络(defaultmode network, DMN)与认知注意网络强的负相关关系显著降低。我们还观察到越来越多的任务异步状态，这种状态表现出没有DMN的反相关。研究结果强调了认知任务对观察到的空间动态结构的影响。我们还发现，我们方法得到的FC空间动态模式与宏观dFNC模式基本一致，但在空间上有更多的细节和规范，同时源内部的连通性提供了新的信息，并随时间而变化。总的来说，我们证明了(通常被忽视的)连接的空间动力学存在的证据，它与任务的联系和认知/心理状态的暗示。
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