对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化，并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令：pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 3.创建完成物理卷之后需要创建卷组 命令：vgcreate vg0 /dev/sdc1 /dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令：lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n...lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了，我们将这个磁盘挂载到某一个目录就可以了（永久挂载可以写入fstab）
以往的研究中，高稀疏度往往与准确率损失相关联，或者在处理复杂任务时难以维持高准确率。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...与PyTorch的无缝集成：Cerebras CS-3 能够与流行的机器学习框架如PyTorch无缝集成，使开发者可以轻松利用其硬件优势而无需对现有代码进行大量修改。...3、稀疏度和提高CPU上的推理性能 高稀疏度意味着模型中有70%的权重被设为零，这大幅减少了模型的存储和运行时内存需求，使得模型更适合部署在资源受限的设备上，如移动设备和嵌入式系统。...由于计算需求减少，可以更快地完成推理任务，这对实时处理和响应需求高的应用场景（如语音识别和在线翻译服务）非常关键。 位掩码扩展技术通过存储非零值及其对应的位掩码来优化内存使用。
一、 使用合适的图片格式选择合适的图片格式是图片优化的基础，常用的图片格式包括JPEG、PNG和GIF。JPEG格式适用于复杂的照片和图像，可以提供较高的图像质量和较小的文件大小。...PNG格式适用于简单的图标和透明背景的图片，提供较高的图像质量但文件大小较大。GIF格式适用于简单的动画图像，文件大小较小但图像质量较低。 ...二、压缩图片文件大小通过压缩图片文件大小可以大幅度减少页面加载时间。使用专业的图片编辑工具或在线压缩工具，可以压缩图片的文件大小而不损失太多的图像质量。...同时，还可以使用现代浏览器自带的压缩算法，如WebP格式，在保持较高图像质量的同时减小文件大小。 三、使用适当的图片尺寸在网页设计中，经常会使用大尺寸的图片来展示产品或背景图。...然而，加载大尺寸的图片会增加页面加载时间。因此，使用合适的图片尺寸是优化网页加载速度的关键。通过调整图片尺寸、裁剪或缩放图片，可以在不损失太多细节的情况下减小图片文件大小，提高加载速度。
否则，Android 系统必须缩放位图，使其在每个屏幕上占据相同的可见空间，从而导致缩放失真，如模糊。...前者是降低图像尺寸，改变图片的存储体积； 后者则是在不改变图片尺寸的情况下，通过损失颜色精度，达到相同目的; 压缩Bitmap磁盘占用空间的大小 //如果成功地把压缩数据写入输出流，则返回true。...下面的方法用于计算样本大小值，即基于目标宽度和高度的 2 的幂： public static int calculateInSampleSize( BitmapFactory.Options...（加载到堆内存时已经缩放了大小了，.9图 会忽略此标志） inDensity:加载图片的原始宽度，如果此密度与 inTargetDensity 不匹配，则在返回 Bitmap前会将它缩放至目标密度。...inTargetDensity :目标图片的显示宽度，它与 inScaled 与 inDensity 结合使用，确定如何在返回 Bitmap 前对其进行缩放。
否则，Android 系统必须缩放位图，使其在每个屏幕上占据相同的可见空间，从而导致缩放失真，如模糊。 ?...前者是降低图像尺寸，改变图片的存储体积； 后者则是在不改变图片尺寸的情况下，通过损失颜色精度，达到相同目的; 压缩Bitmap磁盘占用空间的大小 //如果成功地把压缩数据写入输出流，则返回true。...下面的方法用于计算样本大小值，即基于目标宽度和高度的 2 的幂： public static int calculateInSampleSize( BitmapFactory.Options...（加载到堆内存时已经缩放了大小了，.9图 会忽略此标志） inDensity:加载图片的原始宽度，如果此密度与 inTargetDensity 不匹配，则在返回 Bitmap前会将它缩放至目标密度。...inTargetDensity :目标图片的显示宽度，它与 inScaled 与 inDensity 结合使用，确定如何在返回 Bitmap 前对其进行缩放。
随着数字相机、智能手机等数码设备的普及，我们现在可以轻松地拍摄高像素的照片。但是，在某些情况下，我们可能需要将一张低分辨率的图片放大到更高的分辨率，以获得更好的细节和清晰度。...使用“转换”命令，您可以设置输出图像的大小和质量，以及选择不同的插值算法进行缩放。 GIMP GIMP 是一款免费的开源图像编辑软件，支持多种图像格式，包括 JPEG、PNG 和 BMP。...它提供了可用于无损缩放的“调整大小”功能。 使用此功能，您可以设置输出图像大小，以及选择不同的插值算法进行缩放。...Kraken.io Kraken.io 是一种基于云的图像大小调整服务，可用于在不损失质量的情况下放大或缩小图像。...使用此功能，您可以设置输出图像大小，以及选择不同的插值算法进行缩放。 RIOT RIOT 是一个免费的开源图像缩放器，它使用机器学习来放大图像而不会降低质量。
介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。...第3组：逐步上采样 在上面的组中，虽然计算复杂度降低了，但是只使用了一个上采样卷积。这使得大尺度缩放的学习过程更加困难。...使用流行的损失函数，如L1或L2损失，或高级变体，如smooth L1损失。 ? PSNR度量(下面讨论)与像素损失高度相关，因此最小化像素损失可以直接最大化PSNR度量值(表明性能良好)。...然而，像素损失并没有考虑到图像质量，而且模型常常输出感知上不令人满意的结果(通常缺乏高频细节)。 内容损失 这种损失是基于图像的感知质量来评估图像质量的。...通常情况下，进行对抗损失训练的模型具有更好的感知质量，即使它们在PSNR上可能比那些进行像素损失训练的模型要差。一个小缺点是，GAN的训练过程有点困难和不稳定。
作者通过实验证明了扩散损失在各种情况下的有效性，包括AR和MAR模型。它消除了对向量量化分词器的需求，并一致提高了生成质量。作者的损失函数可以灵活地应用于不同类型的分词器。...扩散损失中的去噪MLP。作者在表3中研究了去噪MLP。即使是非常小的MLP（例如，2M）也能带来有竞争力的结果。如预期的那样，增加MLP的宽度有助于提高生成质量；作者还探索了增加深度并观察到类似情况。...在每一步预测_多个_标记（'>1'）可以有效地减少自回归步骤的数量。在表1中，作者展示了进行64步的MAR变体略微牺牲了生成质量。接下来将讨论更全面的权衡比较。 速度/精度权衡。...作者探索了各种模型大小（见附录B），并训练了800个周期。类似于自回归语言模型[3]，作者观察到了鼓舞人心的缩放行为。进一步研究缩放可能是有希望的。...作者希望作者的工作将激励研究界在其他领域探索具有连续值表示的序列模型。
二、使用imagecopyresampled函数复制图像 虽然imagecopy函数很容易使用，但在某些情况下，使用它可能会导致图像质量损失。...这是因为imagecopy函数只是简单地复制像素，没有进行任何的缩放或插值操作。如果源图像和目标图像的大小不匹配，复制结果可能会出现锯齿状的边缘。...该函数的参数与imagecopy函数类似，但是它还有两个额外的参数，分别是目标图像的宽度和高度。这些参数用于指定复制后的图像大小，以确保目标图像与源图像大小匹配。...三、优化图像复制过程 虽然使用imagecopyresampled函数可以确保复制过程的精度和质量，但在某些情况下，它可能会导致性能问题。...然而，在某些情况下，使用这些函数可能会导致性能或图像质量问题。为了避免这些问题，我们可以使用一些优化技巧，例如使用块复制技巧来分解图像复制过程，从而提高性能和图像质量。
常见问题与避免策略 问题：图片尺寸与元素尺寸不匹配导致失真或拉伸。 避免：使用background-size属性控制图片缩放，如cover使图片覆盖整个容器，contain使图片完整显示在容器内。...易错点 错误理解：默认情况下，图片在两个方向上平铺，可能导致视觉混乱。 ...，顺序为：颜色、图片、重复、位置、大小、附件。..., url('texture.jpg') no-repeat center / cover fixed; } 在这个例子中，我们不仅设置了渐变背景色，还叠加了一张图片作为背景，图片居中显示，且根据容器大小缩放以完全覆盖...重要的是理解每个属性的作用及相互之间的关系，避免常见的布局和视觉问题，从而提升页面的整体设计质量。实践是学习的最佳途径，不断尝试不同的组合和设置，逐步提升你的CSS技能。
全模型微调（FMT）与参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索这两种微调方法的缩放行为。...知识转移的缩放（Scaling for Knowledge Transfer）：一些研究比较了微调与从头开始训练（training from scratch）在知识转移方面的效果，以理解微调在不同规模模型中的作用...性能评估： 使用了不同的评估指标，如token级别的困惑度（PPL）来评估微调性能。 对于生成任务，使用了BLEURT和RougeL等指标来评估翻译和摘要的质量。...超参数优化： 对微调过程中的超参数（如学习率、批量大小等）进行更细致的调整，以进一步提高微调效率和性能。...实验设计：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索了全模型微调（FMT）和参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为。
自动化和个性化的CoW血管特征将引起临床和研究界的极大兴趣。...确定了高质量解剖注释、更新的成像数据集和多种模式的数据集之间的差距。...2、分析ROI图像，得到图像平均大小是450x549x160，因此将图像缩放到固定大小320x320x160。图像预处理，对ROI图像采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。...4、训练结果和验证结果 5、根据Mask的范围得到威利斯环血管ROI范围，分析ROI图像，得到图像平均大小是168x154x76，因此将图像缩放到固定大小256x256x160。...2、分析ROI图像，得到图像平均大小是293x375x210，因此将图像缩放到固定大小256x256x240。图像预处理，对ROI图像采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理。
DDM中的设计大多针对生成任务，部分设计不适合自监督学习（如涉及类别标签的情况）。若不考虑视觉质量，其他一些设计也不再必要。因此，本节将调整DDM基准以适应自监督学习的目的，总结在表1中。...我们还注意到，去除任何一种损失都会对生成质量造成损害。因此，我们进一步训练下一代VQGAN tokenizer以进一步消除对抗损失，并略微提高了线性探测准确率。...该表通过上面的图表可视化。四种变体令牌化器的趋势相似，尽管它们在架构和损失函数方面存在差异。“conv.VAE”的63.4%条目与表1最后一行的条目相同。...直观地说，它只是给清洁数据（γt更大）的损失项赋予更多的权重。 修改对干净数据的预测（而不是噪声）导致线性探针精度从65.1%降至62.4%（表3）。这显示预测目标的选取对表示质量有影响。...在此基础上，我们还训练了不同大小的模型，其中编码器是ViT-B或ViT-L，解码器始终与编码器大小相同。 我们观察到模型规模与良好的缩放行为：从ViT-B到ViT-L的缩放具有10.6%的巨大收益。
此外，有证据[14]表明，良好的数据争抢可以在不改变网络架构的情况下提升深度模型，以实现最先进的性能。尽管数据增强已被证明可以显著提高图像分类，但其在物体检测方面的潜力尚未得到彻底研究。...然而，这对数据集中目标的大小是匹配的，因此可以在不进行下采样的情况下使用像CycleGAN这样具有额外约束的解决方案。...感知损失函数使用另一个预先训练的CNN（如VGG）在计算的特征图上应用L2损失，以增加感知相似性，从而恢复视觉上更令人信服的HR图像。最近，GANs进一步提升了图像超分辨率的结果。 ...具体而言，Pathak等人[35]引入了一种上下文编码器，该编码器以L2像素重建损失和生成对抗性损失作为目标函数进行训练，以完成固定大小的大中心区域。...该FID值显示了DS-GAN生成的对象如何比通过简单的重新缩放函数获得的目标具有更好的质量，即，与真实目标更相似。
所以，当您放大矢量图像时，计算机会重新栅格化图像，并且会根据新的分辨率和显示大小生成更多的像素点，从而保持图像的清晰度和质量。 这是矢量图像的一个重要优点：在任何缩放级别下，它们都能保持较好的质量。...不适合无损图像需求： 由于压缩损失，JPEG不适合对图像完整性要求极高的场景，如医学图像、图像编辑等领域。 使用场景： JPEG适用于各种需要高度压缩、广泛兼容性以及不需要透明背景的场景。...可无限缩放： 由于是矢量图形，SVG图像可以无限缩放而不失真，使其适用于需要高质量图形的场景。...在处理大量图片或需要实时编码的情况下，可能会导致一些性能方面的挑战。 解码要求较高： 虽然AVIF可以实现高效的压缩，但解码过程对设备性能要求较高。...使用场景： AVIF 图片格式适用于各种用途，特别是在需要高质量图像的情况下，如摄影、艺术品展示、专业图形设计等。它也可用于网络上的图像，可以显著减少图片加载时间，提高网页性能。
统一收敛可能无法解释深度学习的泛化 如您所知，在Rubik's Code上热爱深度学习，因此本文直接引爆了。...这样的问题：“为什么在参数化的神经网络推广呢？”仍然打开。在大型实际训练数据集上进行训练后，神经网络如何在未曾见过的数据上表现良好？ 品种泛化界的神经网络已发展为特定的原因。...泛化界限是关于学习算法（在这种情况下是神经网络）的预测性能的陈述。基本上，神经网络被观察为一个过程，需要一些有限的训练数据作为输入并返回关于新的数据的预测的标签。...由于我们假设所有数据（包括训练和评估）都具有固定分布，因此可以根据风险来衡量上述预测的质量。这意味着将预测与数据分布进行比较，风险代表其不兼容程度。概括起来，泛化界是缺陷上的一个概率界。...在E的每个点x与f的差不超过ε。 现在，本文对这一假设提出了挑战。它提出了一系列实验，证明统一收敛不能解释深度学习中的泛化。
之后，利用一个细化块FRB来学习更加准确的SR特征，这能增大被训练模型的稳定性。CSFCNN的网络结构图，如Figs.1和2所示： ? ?...所提出的CFSRCNN与以往SR网络有以下几点区别： （1）流行的RDN, CSFM的超分辨方法，如Fig. 3都是将每一层作为后续所有层的输入，这大大增大训练时间。...此外，使用由3x3和1x1组成的异构卷积代替堆积3x3卷积，在没有牺牲视觉质量情况下大大地降低网络的深度、复杂度和运行时间（CFSRCNN参数只有RDB的5.5%和CSFM的9.3%） （2）EB模型使用残差学习技术代替流行的...（2） 基于异构卷积提出一种新的特征融合机制能有效地解决长期依赖问题和防止信息丢失。此外，在没有牺牲视觉质量的情况下，提升SISR性能。...（5）不同方法在720p对于不同缩放因子的SISR性能 ? （6）不同方法在缩放因子为2时恢复不同大小图像所利用时间 ? （7）不同方法在缩放因子为2时的SR模型复杂度 ?
一些工作已经证明，群卷积可以在性能不高的情况下减少大量的参数和运算，而CARN-M在性能损失很小的情况下将参数数量减少了5倍，运算减少了4倍。...使用流行的损失函数，如L1或L2损失，或高级变体，如smooth L1损失。 ? PSNR度量(下面讨论)与像素损失高度相关，因此最小化像素损失可以直接最大化PSNR度量值(表明性能良好)。...然而，像素损失并没有考虑到图像质量，而且模型常常输出感知上不令人满意的结果(通常缺乏高频细节)。 内容损失 这种损失是基于图像的感知质量来评估图像质量的。...通常情况下，进行对抗损失训练的模型具有更好的感知质量，即使它们在PSNR上可能比那些进行像素损失训练的模型要差。一个小缺点是，GAN的训练过程有点困难和不稳定。...目前已有一部分这方面的工作，但是存在一些固有缺点，如模型难以训练，过于理想的假设条件。
据不完全统计，腾讯视频各端日均图片下载次数超过 100 亿次，平均图片大小超 100kb，由此带来的图片静态带宽成本月均超千万。如何在保证用户体验的前提下降低图片带宽成本，便成为了团队的重点课题。...无损压缩 PNG 文件采用 LZ77 算法的派生算法进行压缩，其结果是获得高的压缩比，不损失数据。...它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，因而对图像的颜色没有影响，也不可能产生颜色的损失，这样就可以重复保存而不降低图像质量。相对于 JPEG 和 GIF 来说，它最大的优势在于支持完整的透明通道。...GIF 全称 Graphics Interchange Format，它是无损的、采用索引色的点阵图。GIF 通常情况下只支持 256 种颜色、透明通道只有 1 bit、文件压缩比不高。...图片采样策略：根据实际请求时的窗口大小对图片进行相应的裁剪及缩放，避免带宽及内存的浪费。
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