通过使用鼠标或触摸动作，用户将能够在页面上拖动图像或其他内容。在本文中，我们将了解如何在 HTML5 中构建可拖动的图像。使任何 HTML5 元素（包括照片）都可拖动很简单。使用了“可拖动”功能。...如果该值设置为 true，则图像是可拖动的。如果该值设置为 false，则图片不可拖动。html 中的 draggable 属性draggable 属性指示是否可以移动元素。...第 3 步 - 为标题放置标题 h1 标签第 4 步 - 创建一个带有 src 属性的 img 标签，提供图像地址。alt 属性在无法加载图像时显示备用消息。...第 5 步 - 创建一个带有 src 属性的 img 标签，提供图像的地址。alt 属性在无法加载图像时显示备用消息。第 6 步 - 要使图像可拖动，请使用可拖动属性并将其设置为true。...第 7 步 - 利用媒体查询来更改图像宽度，就像移动尺寸一样。例<！
首先我们来学习一下在自动驾驶领域中常见的坐标系之间的关系，如图所示： 自动驾驶中坐标系的一般定义如图所示 默认摄像头的坐标系对应于车辆的“右”、“下”和“前”方向 这里首先描述一下如何在世界坐标和相机坐标之间进行变换...那么最终的旋转矩阵则可以通过横滚、俯仰和偏航矩阵相乘表示为 消失点计算俯仰角和偏航角 我们知道，车辆行驶轨道或车道线基本上是平行的，但是，如果我们用相机拍摄轨道或道路的图像，我们会发现图像中的轨道线或车道并不平行...这些线在图像中相交的点称为消失点。 使用这种消失点方法来计算相机位姿，实际上我们只能恢复相机的偏航和俯仰,从直觉上讲，消失点方法无法恢复横滚角和平移，因为消失点不受这两种方法的影响！...我们刚刚所做的假设非常非常重要：车辆与车道对齐，车道笔直，然后，图像中车道线的交点（消失点）将为我们提供有关摄像头安装的位姿信息，即摄像头相对于车辆的方向，否则，它只能告诉我们车辆相对于车道线的方向。...然后 旋转矩阵的列始终是长度为1的向量（单位向量），因此∥r3∥=1.因此，λ等于 最终得到r3 表达式 用于相机位姿估计的消失点方法的思想如下：首先确定图像中的消失点（u，v），因为该点是车道线相交的点
一位名为 Matthias Bühlmann 的博主尝试实验探究这种模型的强大功能，结果发现 Stable Diffusion 是一个非常强大的有损图像压缩编解码器。...这些例子明显表明，与 JPG 和 WebP 相比，使用 Stable Diffusion 压缩图像可以在更小的文件大小下保留更出色的图像质量。...，VAE） U-Net 文本编码器（Text Encoder） VAE 将图像空间中的图像编码和解码为某种潜在的空间表征。...Matthias Bühlmann 分析了 VAE 生成的潜在表征（latent representation）是如何进行有效压缩的。...8-bit 潜在表征 带有 Floyd-Steinberg 抖动的 palettized 表征引入了噪声，使解码结果失真。
2.1 Naive Utilization 对于边上特征为scalar的情况，最简单直接的方式是使用带权的邻接矩阵描述，与之对应的，使用支持edge weight的模型学习即可。...对于存在多种类型边的图（边异构），常见处理方法是依照边的类型分别聚合信息。...本文的edge embeddings，为每层所学的边多维特征注意力权重。 在GAT基础上，单独处理每一维的特征。...2.5中使用诸如line graph等构建辅助图，把原图中的边变换为辅助图中的节点，从而可以利用已有GNN进行边嵌入的学习。但是，对于“边的邻居边”，是否同样满足节点与其邻居相近的假设？...如何评估边特征与节点的关系，边特征如何切实的帮助图表示学习？
从最下面一层开始，编码整个网络的状态。然后用强化学习生成下一层的剪枝率，更新状态。最后的reward可以是压缩率、延时、FLOPs等等。...另一种是效果不变的情况下，压缩的尽量小，这种情况就要改reward，本文设定为了 ，这里改成FLOPs也是可以的，因为参数量前面加了 ，所以参数量的下降产生的奖励非常小，这就能一定程度上防止效果下降过多...演化算法初始个体就用的是Transformer结构，这样收敛的更快一点。...接下来后代训练到相同步数后，适应度高于平均值的继续训练一定步数后early stop，其余的直接early stop。然后更新这个early stop的步数和对应的适应度平均值，继续演化出后代。...OFA和HAT的代码也都开源了，可以按照教程试一试，我试了在ImageNet上搜出一个比较好的模型还是非常快的。不考虑pretrain的时间，对于每个设备只需要几十秒就搜出来了。
在本文中，我们将探讨开源 LLM 的独特优势，以及如何利用它们来开发不仅比专有 LLM 更便宜、更快速，而且更好的 AI 应用程序。...有效 LLM 系统的要求 在考虑如何围绕 LLM 设计有效系统时，有一些重要的原则需要牢记。 任务性能、吞吐量和成本之间存在直接权衡：很容易改进其中任何一个，但通常是以牺牲其他两个为代价。...最小化成本的策略重点是让更小的模型能够用于该任务，因为这些模型具有最高的吞吐量和最便宜的运行成本。 任务性能 任务性能是三个要求中最模糊的，但也是优化和改进范围最广的要求。...约束解码与控制流策略齐头并进，因为它使你能够通过将大型语言模型的响应约束为不同的分支选项，从而可靠地将其引向预先指定的路径。...这通过减少需要生成的令牌量（或至少加速它们，具体取决于特定的缓存技术和场景）来提高系统吞吐量。 对于专有 LLM，你无法控制如何对你请求执行或不执行缓存。
前言 之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....项目整体把握 这个YOLOV3的剪枝工程是基于U版的YOLOV3的，也就是说我们可以直接将U版训练的YOLOV3模型加载到这里进行剪枝。...次梯度下降法作为不平滑(不可导)的L1惩罚项的优化方法，另一个建议是使用平滑的L1正则项取代L1惩罚项，尽量避免在不平滑的点使用次梯度。 这里的缩放因子就是BN层的gamma参数。...最后，剪枝前后的模型指标对比如下： ? 剪枝前后YOLOV3模型对比 4. 结论 本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。
Q3_final2.m %% Take Home Exam 4: Question 3 % Anja Deric | April 13, 2020 % Cl...
你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果 三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像， 关键是在于mask...，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img1_bg, img2) # 进行融合 img1[:rows, :cols] = dst # 融合后放在原图上...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
如何让我们的Ubuntu学会说中文？ 当我们打开Ubuntu系统后，一些英语稍差一点的同学是不是用这个系统用起来感觉有点吃力呢？要是Ubuntu系统会讲中文就好了。...那如何让Ubuntu这个系统学会中文呢？接下来就有我来带你们一步步的让自己的Ubuntu系统学会中文吧！！ ## （注意：可能有些步骤需要输入你的登录密码！！！）...可能你下载速度会及其的慢，请参考我的另一篇文章，应该会解决你的问题 ##如何让Ubuntu下载的更快## ? ? ? ?...6、最后一步，离我们的Ubuntu系统会说中文只差一步了，点击Language选项，然后往下翻动语言菜单，你会发现中文是灰色的，这是怎么点击也无效的，这个地方需要拖拽，只需左键点击汉语然后把它移动到第一位...7、最后一步，离我们的Ubuntu系统会说中文只差一步了，点击Apply System-Wide(应用到整个系统）选项，然后重启系统，你就会发现这个系统及其的友好啦 ? ?
我创建了一个开源库 vocajs.com，经过努力，这个库成为了 GitHub 上最受欢迎的项目之一。在这个过程中，我学到了一些重要原则，这些原则涉及如何制作高质量的开源项目。...每个人的期望是了解你的工具可以解决什么问题以及如何使用它。就这样。 告诉你一个对我有效的真理： 花 50％ 的时间编写引人注目的 README.md 和简单明了的文档。 是的，你没有看错。...花一半时间解释项目的用途以及如何使用它。 4.1 README.md 用户在访问项目存储库时最先看到的是 README.md 文件。你只有20-30秒的时间吸引注意力去兜售你的东西。...例如这就是我用来描述的内容： “Voca 库提供了有用的功能，使字符串操作变得舒适：更改大小写，修饰，填充，段化，拉丁化，sprintfy，截断，转义等。...你知道哪些使开源项目成功的其他策略？请在下面的评论中告诉我。
如上图所示，我们需要把薪水超过20000的行，通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢？还是要用到excel里的“条件格式”哦。...如下图，在选中了薪水列数据之后，点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下： 薪水大于20000的单元格虽然高亮显示了，但这并不满足我们的需求，我们要的是，对应的数据行，整行都高亮显示。...其它excel内置的条件规则，也一样有这样的限制。 那么，要实现整行的条件规则设置，应该如何操作？既然excel内置的条件规则已经不够用了，下面就自己动手DIY新规则吧。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。...3.总结： Excel里的条件格式的设置，除了内置的规则，我们还可以自定义规则，使得符合需求的数据行突出显示。 当然，关键是对excel里的绝对引用/相对引用熟练掌握，然后再借助公式来实现。
/sys/class/regulator下有所有的regular，如 每个节点有如下的属性 cpu0-cpu 使用者名字 device max_microvolts...microvolts min_microvolts 最小电压 name 电源名字 num_users 当前的使用者数量...suspend_standby_state type 电源类型(电压或电流) uevent 查看/d/regulator/regulator_summary有所有电源的信息...，如 use 同上面的num_users(use_count) （_regulator_enable+1 _regulator_disable-1)该参数可表明当前ldo的开光状态 open当前打开次数
，他似乎处理的不是普通的8位图像，而是16位的，反正我是没有看懂，并且他的提供比较的C代码本身写法就完全没有考虑到C语言自身的优化，因此最后提出SSE代码比C快5倍说服力就大为打折扣，不过他这里可以值得学习的地方就是这个转置支持...2、图像转置的Neon优化代码 Neon的代码，没看懂，不过后面说10倍左右的提速，其实也要看原始的C代码是怎么写的了，不过原文也明确的说，只支持RGBA 32位的图，显然作者也避而不谈灰度或者24位的图...（1）、由奢入俭难啊，我们先挑最简单来实现，我说的最简单的是32位图像。 ...（2）、 灰度模式的SSE实现 为什么先提灰度，而不是24位是因为24位图像使用SSE处理始终是个坑，并且是个很难填的坑，我们把它放在最后。 ...，标记了每一步数据是如何变化的，代码充分利用了8位、16位、32位的pack组合，相信有SSE基础的人都能看的懂，有的时候自己看着这段代码都觉得是一种享受。
一、前言 高彩色位图像即我们常说16位图像，每个像素占用两个字节，相比于24位真彩色来说，在保持一定的图像质量的前提下可以节省1 /3的内存空间，在游戏编程中以及一些移动设备上常使用这种格式...二、实现 要实现真彩色转换为高彩色，比如常用R5G5B5格式，我们只需要取原先的各颜色分量的高5位充当新的颜色分量就可以了，但是，涉及到如何把这些数据保存到文件，则需要一番努力。 ...四、关于16位图像的其他说明 看到有人在帖子说在读取16位格式的图像时也要进行抖动，这是一个很大的错误，对于图像，如果他的数据一定，那么应该说不管你什么读图软件去读他，显示的结果应该是一样的，... 的对应的那个参数声明，这种方法实用于先创建一个空白的16位图像，然后由其他高彩色图像向这个空白图像填充数据的情况。 ...另外一个现象就是：16位的R5G6B5、X4R4G4B4格式XP自带的图片和传真查看器打不开，windows自带的画图板确可以打开，windows也不知道是如何考虑的。
在这篇文章中我要和大家分享一下，如何能够使你的WordPress BLOG 吸引更多的订阅者。 不论我们是否出于自愿，我们几乎都是各种社会团体、组织或者集团的一分子。...可以说我们都比较倾向于和我们的同僚们保持一致。有时候组织的决定使我们几乎无法抗拒的选择了和大多数人一样的行为方法，即使这背离我们的初衷。...你的 WordPress BLOG 能够从不断增加的订阅量中获益，也给了你更多的机会去陈述你的观点，分享你的经验甚至为你的努力定价。...FeedBurner 所提供的叫做“Readers Count”的小东西能够显示当前那些被你的 BLOG 所吸引并认为有价值的订阅者的数量。它所扮演的就是一个民意的脚色。...既不惹人讨厌，也很少让人厌烦，当数字不断变大的时候就说明更多的人点击了“订阅”。 那么，如何充分利用这些好处呢？ 解释订阅的好处：RSS 其实是一个很新的概念，并不是所有人都对它非常了解。
，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8...位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。...表示窗宽，WindowLevel表示窗位，这个其实是借助了医学图像上的一些概念，对于普通的RAW图像，比如12位，我们通常就认为WindowWidth = 1 << 12 = 4096，而WindowLevel...那么我们来看看如何把普通的直方图均衡化算法利用到RAW图像中来。...【16位RAW图像处理二】：一种自适应对数映射的高对比度图像显示技术及其速度优化。
数据变现前提准备 数据变现首先得有清洗、整理、及时、准确的数据，以及科学的数据分析方法和手段；然后得有业务的熟悉程度，包括业务流程、业务运作方法和运营难点、业务解决方案等等。...有了前提，再说如何把数据变现为价值。 数据的准备、分析方法自不用多说，大家已经讨论N多遍了。这里主要讨论对业务的熟悉程度，我们常常提到的业务熟悉，往往只是停留在业务流程、业务数据流的熟悉。...我曾经做过的大促分析，经过当天每小时流量、订单、库存，结合商品分布、用户分布，准确诊断大促不足的地方、大促高价值的地方，然后再一次促销中，将数据洞察转换为行动方案。...这是因为我熟知业务部门要行动，他们需要了解到底哪些地方要如何改进，改进多少？例如商品部门，你说准备库存结构不合理，那你告诉我到底各SKU准备多少，为什么这样准备？...客户部门，你说老客户活跃度激活不够，你告诉我如何做的更好，凭什么说这样才能更好？这些大家觉得仅仅熟悉流程，能给答案推动数据变现么？
我们的日常工作就是解决客户在IT方面的各种需求，客户们的要求各不相同，设备的品牌也见得很多很杂，这不，今天又来一个有点小特别的要求，设备品牌倒是我们忠爱的华为。...需要说明的是，活儿是小伙子去干完了，我拿模拟器写个文章，所以配置过程会略有不同，各位看官别见怪。...，而光猫是不支持OSPF协议的，所以AR3上面不能用OSPF协议，并非没有想到。）.../0/0.1 *创建子接口 dot1q termination vid 11 *子接口配置dot1q的目的是为了带vlan的数据帧进入的时候比较pvid，如果相同则收，不同则丢弃 ip address...AR3的配置：实际上是没有AR3 的，只是模拟器实验环境下，必须配置回程路由才能有完整的实验结果 interface GigabitEthernet0/0/0 ip address 192.168.31.3
在企业的IT部门与独立的业务经营部门之间，往往存在着各式各样的互不理解的问题。IT部门往往就像一个虚拟的神职人员一样，只按照自己部门的既定计划和规则进行相应的IT操作和运维。...而灵活敏捷的IT开发运维的方法往往需要通过鼓励部门间更多的合作，通过长时期的沟通磨合，进而实现企业内部运维的集成化和自动化，才能弥合这其中的差距。当然，这显然是说起来容易，做起来难。 ?...其他普遍受到受访者关注的问题包括： 39%的缺乏优化云部署的成本和性能的能力 34%的缺乏持续进行云管理的能力 39%的在实施传统IT、云计算与DevOps的整合方面存在困难 企业缺乏专业知识是妨碍其全面采用云模型...一种真正的云和DevOps的解决方案，及其所带来的积极的业务成果 这种混合模式最佳结合了跨业务部门之间的自由分散部署的同时，也通过一个基础设施的“单一面板”的视角和命令，保留了IT部门的监督和专业知识的掌控...对于那些拥有大量的交易的电子商务企业或由其业务是由移动的大数据所推动的、以及具有显著的互动性要求和面临网络、客户或最终用户需求的企业而言，这是一种相当有吸引力的且相当关键的解决方案。
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