简书上有个“简书交友”专题，经常会有人写些自己的情况、贴贴自己的照片然后投稿到这一专题，有介绍的比较详细的比如下图所示（侵删），较为规整和全面；
随着微信的普及，越来越多的人开始使用微信。微信渐渐从一款单纯的社交软件转变成了一个生活方式，人们的日常沟通需要微信，工作交流也需要微信。微信里的每一个好友，都代表着人们在社会里扮演的不同角色。
想随手拍张照片，但光线不是太暗就是背景太乱，整个景色瞬间变的索然无味。 你是不是也希望背景的云彩自带美颜，把你想拍的景，衬托得各种恢弘大气！ 最近刚好就看到有家公司做了这样的产品：luminar
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
端到端的深度神经网络是个黑盒子，虽然能够自动学习到一些可区分度好的特征，但是往往会拟合到一些非重要特征，导致模型会局部坍塌到一些不好的特征上面。常常一些人们想让模型去学习的特征模型反而没有学习到。
// 编者按：随着智能汽车的不断发展，消费者对车身娱乐系统的要求也不断加强。虽然车身摄像头数量越来越多，但是依然面临画质不佳、存在畸变等问题，那么如何解决这些问题呢？LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。 文/侯康 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自美摄科技的侯康，是美摄的AI负责人。今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法
目录 0 引言 1 环境 2 需求分析 3 代码实现 4 后记 0 引言 纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？???自2019.07.01开
源 / 数盟 最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。 有人选择在朋友圈里记录生活的点滴，有人选择在朋友圈里展示观点的异同，可归根到底，人们无时无刻不在窥探着别人的生活，唯独怕别人过多地了解自己的生活。人性中交织着的光明与黑暗，像一只
最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对"发现"页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择"仅展示最近三天的朋友圈"，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的"有趣"。
本文转自微信公号5厘米的理想 作者 | 飞鸿踏雪 最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。 有人选择在朋友圈里记录生活的点滴，有人选择在朋友圈里展示观点的异同，可归根到底，人们无时无刻不在窥探着别人的生活，唯独怕别人过多地了解自己的生
最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。
Perfectly Clear Workbench是一款功能强的图像清晰处理工具，为用户提供最简单最快速的方式来改善你的照片细节，节省你的时间，让你的照片瞬间提高质量效果！Perfectly Clear Workbench 是一个使用 Athentech 的 Perfectly Clear 图像校正库的应用程序，可用于演示 Perfectly Clear 处理库、人脸检测库的功能，并允许快速导出处理设置以供使用。能够在保存预设时“导出到 API”。这允许您在 Workbench 中进行图像校正并调整设置以满足您的风格和校正需求。然后，您可以快速将这些设置导出到一个文本文件 - 准备好使用我们的图像校正 SDK 复制/粘贴到您的源代码中。
过去，若是有大量的原始图像和增强图像，那么我们就可以用类似CNN的方法进行训练，来让图像变得更美。
机器之心专栏 上海交通大学电子工程系 作者：杨蕊 简介 2014 年以来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）已经在各式各样的图像生成任务中大放异彩，无论是图像描述，图像编辑，图像超分辨率，GAN 网络都展现了巨大潜力。然而尽管已经存在很多对于数字，人脸，动物的生成的研究，对于风景照生成的研究却少之又少。 风景照生成的最大挑战在于如何合理地组合不同视觉元素，如何排布不同景深的内容，例如天空经常出现在风景照的背景中，沙滩与海常常一同出现。然而，如何对处于不同位置处视觉
基于Pokemon的故事背景的Pokemon Go在刚上线时，在全世界风靡一时。玩家可以通过智能手机在现实世界里发现宠物小精灵(宝可梦)，进行抓捕和战斗。打开手机App, 通过摄像头画面就能看到Pokemon出现在真实世界中。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 每到过年，长辈们总会翻出所剩不多的老照片讲讲故事。这些老照片黑白，或者泛黄。模糊的画面里是你熟悉又陌生的身影。 对
近些年，AI发展势头有目共睹。作为“下一个十年”最核心的科技手段之一，已然是行业共识和大势所趋，当下也正在加速渗透到千行百业与大众生活中。
机器之心报道 机器之心编辑部 看过宫崎骏动画电影《天空之城》的小伙伴，想必偶尔会向往那座神秘的空中岛屿拉普达吧。近日，密歇根大学安娜堡分校博士后研究员 Zhengxia Zou 进行了一项研究，不仅可以创建空中堡垒，更可以转变场景中的天气和光照，让你有身临其境的感觉。此外，这项研究完全基于视觉，能够很好地应用于在线或离线场景，且可以执行实时处理。 哈尔的移动城堡？天空之城？这幅图是否让你想起了这两部电影中的场景…… 上：《天空之城》剧照；下：《哈尔的移动城堡》剧照。 是电影场景变为现实了吗？真的有人建造
今天分享的是一键生成你的微信社交数据报告（公众号内回复 微信 获取工具）,这个工具是基于python对微信好友进行全方位数据分析，包括：昵称、性别、年龄、地区、备注名、个性签名、头像、群聊、公众号等，最后生成图片。
据英国每日邮报报道，当英国剧作家道格拉斯•亚当斯（Douglas Adams）写《银河系漫游指南》时，他写道这样一句话：“有关生命、宇宙和万物的终极问题的答案是42。”然而，谷歌的最新机器人对此可能并不赞同。这家科技巨头的研究人员近期训练电脑进行对话，然而提出一系列有关技术支持、常识甚至哲学的一系列问题。当问及生命的意义时，机器人回答道：“为了永生。”
2020年的春，一场新冠病毒肺炎席卷全国。为响应抗疫号召，我们都乖乖在家“宅着”。而有一群人，虽不是一线抗疫人员，但为维护全社会的正常运转，他们也在日以继夜地努力开发出适用于当前生活、工作、学习等各场景的“智能工具”，助力全民更便捷、更高效地开展抗疫行动。
这是星云图，他表示的是QQ同时在线人数，看到这个图大家脑袋里面想到什么？QQ，蓝钻、绿钻、太阳、月亮、上学的时候跟同学聊天，认识默认网友，你会是这众多闪亮星星中的哪一个呢，进一步分析可以看到沿海地区相对闪亮，结合现实情况，沿海地区设备网络相对发达，年轻化程度高，用户活跃等等。这就是数据可视化的魅力，给特定角色在特定场景讲述特定的故事。数据可视化的目的是让数据说话，让复杂抽象的数据以视觉的形式更准确快速的传达
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 1 前言 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 这篇文章将对计算
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
2020年的新冠病毒肆虐注定造就了其是不寻常的一年，上半年所有的考试几乎都被延迟到了下半年来，其中就有万民瞩目的高考。
今天大年初一。为了庆贺中国农历狗年的到来，谷歌刚刚在自己的AI“你画我猜”游戏中更新了狗狗版本。 （你画我猜，介系里没有挽过的船新版本。挤需体验三番钟，里造会干我一样，爱象节款游戏……） 不过，这波
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
大屏可视化工具有很多，例如：腾讯云图，帆软Finebi,阿里DataV,百度Sugar,思迈特SmartBi,免费的积木报表等工具。我们这里选择腾讯云图来实现数据可视化，
很多朋友问云图床的出现而且热度极高的原因是啥呢？究竟比路过图床好在哪里？今天我就来对比测试一下云图床与路过图床的性能对比！
> 很多朋友问云图床的出现而且热度极高的原因是啥呢？究竟比路过图床好在哪里？今天我就来对比测试一下云图床与路过图床的性能对比！
在前面的文章里我们已经介绍了GAN生成对抗网络的入门和一些GAN系列，在之后的专辑里会继续介绍一些比较经典的GAN。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
在数据可视化领域，词云图是一种极具表现力和趣味性的图表，能够直观地展示文本中的关键词分布。而Pyecharts作为一款强大的Python图表库，提供了丰富的功能来绘制各种图表，其中也包括了词云图。本文将深入探讨Pyecharts中绘制多种炫酷词云图的参数说明，并通过代码实战演示其应用。
来源 ：GoCity城市创新研究日志 ---- “新基建”之上的工程产业互联网实践 地厚云图根植于“地厚中国”在工程建设领域十几年不断的管理实践、创新和思考，以“孕育工程管理的数据文明”为使命，依托于强大的工程专家基因，运用系统性创新研发理念，打造了全新的工程产业互联网SaaS：AI项目管理平台。 作为工程基建领域的项目层级数字化工作平台头部产品，地厚云图创造了全新的AI项目管理价值：通过项目层级的数据智能，实现工程人价值崛起；为政府、地产企业、施工单位、设计院和监理公司提供全体系的组织在线立体
词云图现在似乎成了各个互联网产品年终盘点的标准形式，比如我们的热搜，我们QQ音乐网易云音乐最喜欢的歌手最喜欢的歌曲等等，词云图实在是太契合互联网时代了。那么我们能不能自己也去画一个词云图出来？就用我们的Python来完成这个目标。
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wordcloud.WordCloud 类是用于生成词云图像的主要类常用参数及示例
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
由于 Md2All 很长一段时间都不再更新，加上有时候 Md2All 的访问不稳定，本项目在 Md2All 的基础上进行了一些调整和修改后的重新部署(包括把站点迁移至腾讯云等)。
词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像，通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词：
小N云图床是基于腾讯云服务器运行存储，两层CDN防御分发的高速图床，主打高速，安全等关键字。
之前相关人脸本质图像分解的工作都是在合成数据集中完成的， 但到真实的人脸，不同分布使得泛化效果很差，这篇论文的特色是提出了一种新的训练范式（SFS-supervision），从真实无标签的真实人脸数据中学习形状，反射以及光照，并且还提出了一种更强大的网络模型（SFS-Net）。 SFS-supervision分为以下三步： - a)先使用3DMM中合成的数据集训练SFS-Net； - b)然后用训练好的网络对真实的人脸数据集生成伪标签； - c)最后共同训练合成数据集以及带有伪标签的真实数据集。 直接对真实图像使用重建损失进行反向传播会使分解过程中各个组件发生崩溃而产生平凡解，这里的伪标签是很大程度上缓解这种情况的产生。 SFS-Net网络结构如下：
第一个图片是输入图片，后面三个是不同风格的天空替换后的结果 这篇文章是给出一张输入的图片，论文中提出的方法自动的生成一组风格化天空图，我们首先使用了FCN全卷积神经网络，得到输入图片和一些参考图片的目标分割结果，然后使用我们自己设计的专门针对天空的线上分类器，分割出准确的天空区域，使用不同的天空对输入的图片的天空部分进行替换。看完这篇论文，我认为论文的重点其实在于如何找到跟输入图片相适应的天空，并产生一个让大家感觉很真实逼真的效果。 天空是图片中常见的背景，但由于拍摄时间的原因，导致通常一张照片很无趣。
在 5 个月时间里（5月-9月），创新工场旗下人工智能企业创新奇智连续在世界顶级人脸检测竞赛 WIDER FACE、物体检测竞赛 PASCAL VOC、图像分割竞赛 Cityscapes 中取得三冠的佳绩，体现了创新奇智人工智能算法能力，尤其是在计算机视觉领域中算法的创新和设计能力。
基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。
词云图也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。制作词云图的网站有很多，而BI软件则有Tableau、PowerBI等等，但是制作出来的效果往往受限于这些工具的上限，因此要是读者自己能够掌握如何去制作词云图，则大有裨益。
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