我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
！！！num_epochs=None，不指定迭代次数，这样文件队列中元素个数也不限定（None*数据集大小）。
想拥有自己的SystemVerilog IP库吗？设计时一个快捷键就能集成到自己的设计，酷炫的设计你也可以拥有！
NSFW指的是 不适宜工作场所（"Not Safe (or Suitable) For Work;"）。在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
作者：何之源 首发于知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制） 文章地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战：基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
在进入神经网络世界之前，让我们先谈一谈指纹？众所周知，没有两个人具有相同的指纹，但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗？让我们看看……
MSDN 解释如下: Bitmap 对象或一个 图像 对象从一个文件, 构造时该文件仍保留锁定对于对象的生存期。 因此, 无法更改图像并将其保存回它产生相同的文件。 替代方法 创建非索引映像。 创建索引映像。 这两种情况下, 原始 位图 上调用 Bitmap.Dispose() 方法删除该文件上锁或删除要求， 流或内存保持活动。 创建非索引图像 即使原始映像被索引格式中该方法要求新图像位于每像素 (超过 8 位 -) -, 非索引像素格式。 此变通方法使用 Graphics.DrawImage() 方法来将映像复制到新 位图 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 的相同大小, 带有是超过 8 位 – – 像素 (BPP) 每像素格式。 使用 Graphics.FromImage() 方法以获取有关二 位图 Graphics 对象。 用于 Graphics.DrawImage() 绘制首 位图 到二 位图 。 用于 Graphics.Dispose() 处置是 图形 。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建索引映像 此解决办法在索引格式创建一个 Bitmap 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 具有相同的大小和像素格式作为首 位图 。 使用 Bitmap.LockBits() 方法来锁定整个图像对于两 Bitmap 对象以其本机像素格式。 使用 Marshal.Copy 函数或其他内存复制函数来从首 位图 复制到二 位图 图像位。 使用 Bitmap.UnlockBits() 方法可以解锁两 Bitmap 对象。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建非索引图像，例如：
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然传统上不那么常用，但也可用于时间序列。CNN通常用于图像分类，识别和检测。
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda，里面包含了各种库，也包含了ipython；
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
DLTK是用于医学图像的深度学习工具包，它扩展了TensorFlow， 以实现生物医学图像的深度学习。它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。
课程目标：学习简单的数据展示，训练一个Logistics Classifier，熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个 教程 (http://opentechschool.github.io/python-data-intro/core/notebook.html) 可以直接安装 anaconda (https://www.anaconda.com/download/)，里面包含了各种库，也包含了ipython； 推荐使用python2的版本，因为很多lib只
目录 学习目标 图片格式 BMP 组成 编码 步骤 JPG 编码 拍照步骤 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节我们学习的是照相机实验，主要的功能就是将照片拍下，然后把数据解码，最后将图片数据保存到SD卡里，在运用上节课的图片显示实验来显示。 图片格式 BMP 全称BitMap，是Windows中的标准图像文件格式，后缀名为：“.bmp”。 采用位映射存储方式，除图像深度可选外，不做任何压缩。 图像深度可选：1、4、8、16、24、32bit。 BMP文件存储数据时，图像的
python下对图像进行批处理少不了读取文件夹下的全部图像，下面就以具体实例分享下对文件夹下的特定格式图像全部读取并转化为数组保存的代码，代码详解请见注释 代码同时包含了矩阵和一维数组的相互转化
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
0 Preface 相关参数说明 - Julia: 1.0 - OS: MacOS 训练测试数据百度云链接：点击下载 密码: u71o 文件说明： - rf_julia_charReg - resizeData.py #批量重设置图片尺寸 - test #测试图片文件 - testResized #resized 测试图片文件 - train #训练图片文件 - trainResized #resized 训练图片文件 - sampleTe
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
在WinForm中，可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下：
初学图像处理，在常用算法方面，二白实在是有些头疼。就在昨天，亲爱的小白师兄，对迷茫的二白伸出了援手，为二白送来了一大份干货——图像处理常用算法总结。二白仔细阅读了这些干货，并将其中的代码跑了几遍，觉得受益匪浅。在这里，二白将干货分享给大家。
最近在做一个工业巡检的项目，主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发（立个FLAG，想想真是肝...留下了不争气的眼泪)，其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
RocksDB是一个高性能、可扩展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的键值存储库。它采用LSM树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速的范围查询，可被嵌入到应用程序中，实现持久化存储，支持水平扩展，可以在多台服务器上部署，实现集群化存储，具有高度的可靠性和稳定性，易于使用并可以根据需求进行定制和优化。RocksDB主要使用到了下面知识：
本项目设计一个大气气压检测装置，该装置以单片机为基础，采用STC89C52作为核心控制芯片，结合BMP180模块作为气压传感器。大气气压，也就是由气体重力在大气层中产生的压力，其变化与天气预报、气象观测以及高度测量等方面密切相关。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
WebAssembly + Emscripten, Web 组件 + Lit, Service Workers + Workbox，以及全新 Web API 在此汇聚。Chrome 和 Adobe 正在携手打造新的图像编辑体验。
非易失存储器（Non-Volatile Memory，NVM）是一种能够在断电后保持存储数据的计算机存储器。
几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。 在
很多童鞋有时候浏览到好的文档或者资料想要下载下来，但是这个又无法下载，可能聪明的童鞋就想到了截图插件以及软件来辅助下载下来。今天号主就给大家介绍几个方法！
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程，该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象（在这个案例中为瓶盖）写出的字母。
在C++中很多地方需要用到图片，图片格式的转换成了难题。不过，可以使用一些库来实现图片格式的转换。其中，OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和转换的功能。本文将用一些简单的实例来展示如何使用 OpenCV 进行图片格式的转换。
在程序运行过程中，可能遇到需要进程间或不同平台的语言之间进行信息交互，存在硬盘是一种解决方案但是速度太慢。python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。 简介 共享内存 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思：同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。这个物理内存已经被规定了大小（大小一定要比实际写入的东东大）以及名称。当需要写入时，找到内存名称，然后写入内存，等需要读取时候， 首先要知道你要读取多大（因为物理内存比你要读取的东东大，全部读取的话会读到一些“空”
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
Tensorflow dataloader 相关调研；数据读取是训练的开始，是非常关键的一步；下面是调研时搜集到的一些相关链接：
「打工人 打工魂 打工人都是人上人」。是不是还沉浸在2024的放假通知中，小伙该收收心了。毕竟，你多打一天的工，老板就离他在游艇中喝着香槟和美女一起海钓的梦想又更进一步了。好了，玩归玩，闹归闹。作为一个职业打工人，我们还是要着眼于当下。
ImageLoader 是 android 使用中出现比较早（PS：即的刚接触安卓项目的时候就用的是这个图片加载图，算算已经快5年了），使用最多的一个开源图片加载库了。随着glide , fresco 和 picasso等图片加载的库出现，ImageLoader使用变得越来越少。最近在看其他图片加载库的源码，顺便补补之前错过的一些事情。
作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法
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