在日常的开发中我们随时都会跟数字打着交道，对数字的处理也是很平常的事，本文仅对常用的数字操作一个小结，当一个笔记方便日后查看，也希望读者能从中收获些感觉有用的知识。
文章目录 前言 I、计算器的核心代码 1.1 负责计算表达式的工具类 see also 前言 效果图 背景 之前使用NSExpression 进行表达式的计算，发现一个问题：无法精准小数点位数（1+6
在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式 JPEG 依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点？
图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。也诞生了许多种类的图像格式JPEG、PNG 、GIF、WEBP、HEVC，以及腾讯公司自研的WXAM和SHARPP格式。 腾讯TEG - 架构平台部图片存储系统TPS 作为超大规模的图片平台，图片数万亿张存储量百P，下载带宽数T，一直需要严重关注图像压缩技术的发展。本文就近几年图像压缩技术的发展、新格式的出炉，和图片存储系统TPS在实际业务上
创建一个工程设置其 Bundle ID 必须和描述文件中的 Bundle ID 一致。
本研究对去噪扩散模型（DDM）进行了解构，发现其关键组件是分词器，而其他组件并非必要。DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。最后，将现代DDM推向经典DAE，通过消除输入缩放和直接定义噪声调度，可获得更好的结果。
随着深度神经网络（DNNs）模型在规模和复杂性上的迅速增长，传统的神经网络处理方法面临着严峻的挑战。现有的神经网络压缩技术在处理参数规模大、精度要求高的神经网络模型时效率低下，无法满足现有应用的需求。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Dual_Super-Resolution_Learning_for_Semantic_Segmentation_CVPR_2020_paper.pdf
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
在开发中经常会遇到Float类型转化成NSString类型后不准确的问题 float a = 0.96; NSString *str = [NSString stringWithFormat:@"%.1f",a]; NSLog(@"%@",str); 打印 2018-05-25 16:24:14.457366+0800 Test[19641:4237944] 1.0 我们想要的是输出0.9 这种问题怎么处理 可以写一个NSString的Category来处理 #import "NSString+Preci
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是从单目RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。
标题：R-MSFM: Recurrent Multi-Scale Feature Modulation for Monocular Depth Estimating(ICCV-2021)
在这篇文章中，我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章，作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续，我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。
可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行，主要是由于其搜索成本低，设计搜索空间灵活。然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。延迟预测模块（LPM）是对每个网络架构进行编码，并将其输入到一个多层回归器中，通过随机抽样收集训练数据，并在硬件上对其进行评估。本文在NVIDIA Tesla-P100 GPU上评估了该方法。在100K采样架构（需要几个小时）的情况下，延迟预测模块的相对误差低于10%。嵌入延迟预测模块，搜索方法可以减少20%的延迟，同时保留了精度。本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上，或用于优化其他不可微的因素，如功耗。
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github：https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载，授权转载请注明出处，谢谢！) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像，或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
来源：AI公园 深度学习爱好者 作者：Jingles(Hong Jing) 本文约1900字，建议阅读8分钟 本文为你介绍使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性。 在这篇文章中，我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章，作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续，我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。 UNet++的目标是
虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
前面介绍了很多目标检测的算法，为了平衡一下，今天介绍一个语义分割算法QAQ。这是来自CVPR 2017的RefineNet，在PSCAL VOC 2012上达到了83.4的mIOU，是一个非常优秀的网络，同时其论文的思想也能对我们做工程做学术给予启发，我们来一起看看吧。对了，说一句题外话，卷积神经网络系列已经更新了5篇，接下来打算更新20篇左右从2012年到现在非常经典的CNN网络，一起来学习CNN呀。这篇论文的地址见附录。
图像分割技术在医疗病灶分析、自动驾驶车道线分割、绿幕人像抠图等领域发挥着举足轻重的作用。相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代。
工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！
你们知道，支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么吗？
原标题 | Ten Trending Academic Papers on the Future of Computer Vision
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
语义分割是计算机Vision 中的一项关键任务，需要对输入图像进行精确的像素级分类。在最先进的技术中广泛使用的传统方法，如全卷积网络（FCN），使用深度卷积神经网络（ConvNet）作为编码器或基本模型和分割解码器来生成密集预测。先前的工作旨在通过增强上下文信息或结合多尺度信息来提高性能，利用ConvNet架构固有的多尺度和层次属性。
进入到有识境界，可以大胆地说自己是一个非常合格的深度学习算法工程师了，能够敏锐地把握自己研究的领域，跟踪前沿和能落地的技术，对自己暂时不熟悉的领域也能快速地触类旁通。
本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之预测技术”文章部分内容，感谢原作者的分享。
到目前为止，我们已经看到了强化学习在 AlphaGo，自动驾驶，项目组合管理等方面的进步。 研究表明，强化学习可以提供认知特征，例如动物行为。
从 20 世纪 90 年代以来，数字音视频编解码技术迅速发展，一直是国内外研究的热点领域。随着5G的成熟和广泛商用，带宽已经越来越高，传输音视频变得更加容易。视频直播、视频聊天，已经完全融入了每个人的生活。
今天将分享Unet的改进模型Inter-UNet&TW-Inter-UNet，改进模型来自2020年的论文《Efficient Medical Image Segmentation withIntermediate Supervision MechanismEfficient Medical Image Segmentation withIntermediate Supervision Mechanism》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
iOS8.1就已经有这个功能了，只是木有现在这么的火，现在的趋势是要火的节奏，因此很多电商平台B2B,P2P,C2C,X2X都有可能需要这个屌丝的付款功能了，在此简单的研究一下。 第一步先修改targ
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 说起图像生成算法，大家也许并不陌生。 不过，大多数算法都针对栅格图像，也就是位图，而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。 为此，来自伦敦大学学院和Adobe Research的研究人员提出了一个新方法——Im2Vec，只需利用栅格训练图像进行间接监督，就可以生成复杂的矢量图形。 △Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅
对于新手来说，使用格雷码做单目结构光三维重建是一个入门级的训练。但是在复现时往往会遇到一个问题，明明解码都很不错了，重建后的点云精度却很低，甚至重建出来的平面点云出现断层现象。这是由于格雷码是一种离散型编码，编码精度是整数级的像素，这种编码设计注定了它的精度不会太高。所以在实际应用中，格雷码通常是配合着其他编码方式一起使用：比如使用格雷码来标示相移的周期数。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第82天，我们正在讲解计算能力，希望在接下来的19天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
本项竞赛奖金丰厚，前四名总共可获得 10 万美元的奖励，而第一名将获得 5 万美元。
今天给大家介绍清华大学YudongChen等人发表在AAAI上的一篇文章 “MetaDelta:AMeta-LearningSystemforFew-shotImageClassifification” 。现有的元学习算法很少考虑未知数据集的时间和资源效率或泛化能力，这限制了它们在实际场景中的适用性。在这篇文章中，作者提出了一种新的实用的元学习系统MetaDelta，用于小镜头图像分类。MetaDelta由两个核心组件组成：(1)由中央控制器监督的多个meta-learners以确保效率，(2)一个元集成模块负责集成推理和更好的泛化。MetaDelta的每个meta-learner都由一个经过批量训练的预训练编码器和用于预测的无参数解码器组成。
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！ 图1 图像分割应用 正因如此，DeepLabv3、OCRNet、BiseNetv2、Fast-SCNN等优秀算法层出不穷，然而在实际产业落地过程中往往需要综合考虑硬件性能、精度等多方面因素，对算法的需求也是苛刻的。往往业界算法在保障高识别精度的情况下
首先需要了解UIGestureRecognizerDelegate协议的这个方法：
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！ 图1 图像分割应用 正因如此，DeepLabv3、OCRNet、BiseNetv2、Fast-SCNN等优秀算法层出不穷，然而在实际产业落地过程中往往需要综合考虑硬件性能、精度等多方面因素，对算法的需求也是苛刻的。往往业界算法在保障高识别精度的情况下，
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