TYPO3是一个以PHP编写、采用GNU通用公共许可证的自由、开源的内容管理系统。
本文档是PHP互操作性框架制定小组(PHP-FIG :PHP Framework Interoperability Group)制定的PHP编码规范(PSR:Proposing a Standards Recommendation)中译版。
Laravel是一个简单优雅的PHPWeb开发框架,可以将开发者从意大利面条式的代码中解放出来,通过简单、高雅、表达式语法开发出很棒的Web应用,Laravel拥有更富有表现力的语法、高质量的文档、丰富的扩展包,被称为“巨匠级PHP开发框架”。
MDUI 需要为页面内容和网格布局系统包裹一个 .mdui-container 容器。我们提供了两个此作用的类。
还记得3月份的时候我给大家介绍了PaddleDetection的环境部署、训练及可视化、模型导出。但那只是一个算法程序,一个完整的项目需要在算法的基础上将可视化操作开发成型。今天我给大家带来如何利用Py-Qt编一个显示界面,并结合工业相机实时采集并进行目标检测。
了解内容管理系统(CMS),如WordPress和其他站点生成器如何使响应式图像的使用更加容易。
也许是CycleGAN的光芒太过耀眼,Pix2Pix就像家中的次子,还没得宠多长时间,就被弟弟CycleGAN抢走了风头。这也怪不得它们的“爹滴”朱大神把“域风格迁移”的CycleGAN(下个项目介绍)造得太好用了,似乎完全能够代替“像素风格迁移”的Pix2Pix,以至于都来不及给Pix2Pix起个××GAN的名字~
简介针对web层面的漏洞扫描,以及一些工具的联动使用提高效率,因为不同的对象需要使用不同类型的扫描,例如awvs针对国内的cms框架可能扫描的效率不是那么高,比较awvs是国外维护更新,所以在这种情况下并不是一款漏扫可以解决全部问题,这也是新手小白在测试的说说容易出现的问题。
SRGAN是一种用于图像超分辨率(SR)的生成对抗网络(GAN),能够推断四倍放大因子的照片般逼真的自然图像。
本章将介绍如何使用PaddlePaddle训练自己的图片数据集,在之前的图像数据集中,我们都是使用PaddlePaddle自带的数据集,本章我们就来学习如何让PaddlePaddle训练我们自己的图片数据集。
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
我们在第六章介绍了生成对抗网络,并使用生成对抗网络训练mnist数据集,生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集,并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片,在这一章中,我们使用的是3通道的彩色图。
我们上一章使用MNIST数据集进行训练,获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够,不足于让模型收敛,最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行标注是非常消耗时间了,而最近非常火的生成对抗网络就非常方便我们数据的收集。对抗生成网络可以根据之前的图片训练生成更多的图像,已达到以假乱真的目的。
腾讯云工作台 https://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance/index?action=DescribeInstanceLoginKeyPa
1.Atlantis: Enabling Underwater Depth Estimation with Stable Diffusion
CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型,论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》,CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成,通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练,最终得到的模型估计图像中的行人的数量。当然这不仅仅可以用于人流密度估计,理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。
百度深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型,在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前,我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果,所有都是512x512像素的分辨率为单位:
来自百度的深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人,一键返老还童,一键由男变女,一键破涕为笑,一键失去头发……
许多IT行业的安全研究人员都会遇到这样的情况,他们需要来自技术层面的OSINT(网络空间搜索引擎)数据[1]。也许他们是想调查目标所遭受的攻击面,进行被动侦察,或者想要测量攻击的整体威胁等级。例如去年出现的memcached DDoS 攻击,其放大率为10,000倍甚至更高。Shodan当天发布的第一份报告显示,大约有17,000个易受攻击的服务器在线,这很容易被防火墙列入黑名单。
前两天安装了哪吒面板,想修改个小图标,GitHub下面只有修改logo和版权信息的,没有修改小图标的。这里给你大家分享一个可以修改小图标,logo,和版权信息(不建议修改)
中央民族大学创业团队巨神人工智能科技在科赛网公开了一个TibetanMNIST正是形体藏文中的数字数据集,TibetanMNIST数据集的原图片中,图片的大小是350*350的黑白图片,图片文件名称的第一个数字就是图片的标签,如0_10_398.jpg这张图片代表的就是藏文的数字0。在本项目中我们结合第四章所学的卷积神经网络,来完成TibetanMNIST数据集的分类识别。
VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说:“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况,方便我们对训练的模型进行分析,改善模型的收敛情况。
*Fluid版本的使用可以学习笔者的新系列教程:《PaddlePaddle从入门到炼丹》
基于文本的图像生成模型火了,出圈的不止有扩散模型,还有开源的Stable Diffusion模型。
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏!快乐研究,当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索,希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」,踩在「巨人」肩上触碰星辰!
在“风格迁移四部曲系列”的《风格迁移的“精神始祖”Conditional GAN》文章中,已经跟大伙一起在MNIST手写数据集上手撸了CGAN,让GAN学会了“认标签,写数字”。然后,我们将CGAN“拟合条件概率分布”的思想发扬光大,在文章《用CGAN做图像转换的鼻祖pix2pix》中,让GAN学会了“看图学画风”,并用学会的图片风格渲染新图片。到这里GAN是不是已经有了点艺术家的气质了~
Searchformer是一个基于Transformer架构的人工智能模型,经过训练可以模拟A星寻路算法,在复杂的规划任务中实现更高的效率。它在Sokoban谜题中的表现优于A星,解决问题的准确率为93.7%,所需步骤减少26.8%。
描述: 最近公司业务中有这么一个需求就是在保证图像的清晰度的情况下, 减少其体积大小使得减轻外部请求流量带宽对网关的请访问压力,同时提高用户访问体验。所以在进行前期需求、运维成本等综合分析后,还是建议将图片格式转为Google推出的一种现代图像格式 Webp,考虑到 WebP图片已经是一种趋势了,现在已经有很知名的网站支持了这种格式的图片,当然你也可以使用 Google 出品的PageSpeed模块有一个功能,会自动将图像转换成WebP格式或者是浏览器所支持的其它格式(比较吃配置)。
注意:全部代码为PaddlePaddle1版本的代码 Helloworld # helloworld示例 import paddle.fluid as fluid # 创建两个类型为int64, 形状为1*1张量 x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=5) y = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=1) z = x + y # z只是
【飞桨开发者说】张鑫,西安电子科技大学研二在读,飞桨AI安全对抗赛决赛第二名,软件设计师
在前文中,我们直接用API导入了数据,但是现实中,搬砖环境千变万化,我们总是要拿自己的数据的处理的:
图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息,图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力,目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题,已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别,大大缩短了业务处理时间,提升了工作效率和质量。另一个重要的原因是,对于编程来说入门是打印一个HelloWorld,但是深度学习入门就是实现一个手写数字的识别~
本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,讲者是三位高中生:来自Palo Alto High School的Ashutosh Bhown,来自Monta Vista High School的Soham Mukherjee,来自Saint Francis High School的Sean Yang。
SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD,参考了PaddlePaddle下的models的ssd ,包括MobileNetSSD,MobileNetV2SSD,VGGSSD,ResNetSSD。使用的是VOC格式数据集,同时提供了预训练模型和VOC数据的预测模型。
今天给大家分享一款Python装逼实用神器,在日常生活或者工作中,经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来,然后拼接到其他图片上去。专业点的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具进行抠图,非专业人士则使用各种美图 APP 来实现,但是这两类方式毕竟处理能力有限,一次只能处理一张图片,而且比较复杂的图像可能耗时较久。那今天就来向大家展示第三种扣图方式——用 Python代码来实现 一键批量抠图。
导读:随着电子商务规模的不断扩大,电商平台的商品数量和种类呈爆发式增长,用户往往需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,“个性化推荐”技术应运而生,有效地节约用户时间,提升电商成单率。本篇文章中,将为大家介绍个性化推荐系统的实现方法,并送上一份基于飞桨(PaddlePaddle)实现个性化推荐的代码教程。
想必很多人都对自己的颜值到底怎样充满好奇,也有很多软件为大家提供了颜值打分的趣味功能。其实,颜值打分也可以视为一个图像分类问题,今天就向大家介绍如何利用飞桨搭建一个VGG网络,实现一个简单的颜值打分demo。
这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架,一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习,同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式,那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流行,很大程度上是得益于它在计算机视觉上得到非常好的效果,而在深度学习上几乎是使用卷积神经网络来提取图像的特征的。在PaddlePaddle上如何定义一个卷积神经网络,并使用它来完成一个图像识别的任务呢。在本章我们通过学习MNIST图像数据集的分类例子,来掌握卷积神经网络的使用。
基于深度学习的现代计算机视觉模型(比如由TensorFlow对象检测API实现的模型)的性能取决于是否可以使用规模越来越大的标记训练数据集(如公开的图像)进行训练。
今天来水一片文章,基于开源的Pyramidbox大规模人脸检测编写的PaddlePaddle教程,为了方便训练预测,本教程做了一定的修改。这个模型虽然大,但是符合大规模人群中也可以准确地检测到人脸,就是遮挡比较严重也能正确检测。
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