Yasser 先介绍了 TV 时代的视频工作流,涉及到 SD-HD 转换(包括分辨率,动态范围,色彩空间601/709),4:3-16:9 的转换,所处理的视频都是 YUV 4:2:0 8-bit 格式。
如何调整视频文件大小?Resize Any Video是一款可以调整视频大小的Mac软件,支持几乎所有输入视频格式、编解码器、容器和文件扩展名,可以改变视频分辨率,还支持按比例放大、缩小,最多可缩小5倍、放大4倍。需要的朋友可以试试。
Phaser,顾名思义,是一个用于阶段同步的工具。与CountDownLatch和CyclicBarrier等同步工具相比,Phaser提供了更为灵活的同步机制。它允许一组线程在多个阶段上进行同步,而不是仅仅在一个点上。这使得Phaser在处理复杂的多阶段并发任务时非常有用。
在上月底,一则有关HTML5游戏的的消息震惊业界,蝴蝶互动宣布旗下的《传奇世界》月流水破1500万,成为业内首款千万级别爆款游戏,这无疑给H5游戏行业注入了一针强心剂。从H5诞生以来,对于H5游戏一直唱衰不断,而这又一次把H5游戏推向风口浪尖。 区别于寻常的Flash页游,此游戏采用了H5的Canvas技术,能在PC端和移动端跨平台运行。一直以来,游戏开发都是把前沿技术运用到极致的媒介,H5游戏也不例外,这篇文章会从带你从浅入手,深入H5游戏开发的世界。 1、准备条件 1.1、设计师应该注意的地方 移动端最
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/papers/Zhang_Localize_to_Classify_and_Classify_to_Localize_Mutual_Guidance_in_ACCV_2020_paper.pdf
数据质量:数据应该是准确,完整,无误,且具有代表性。如果数据集有错误或缺失,将会影响模型的性能,选择分辨率越高肯定对模型是越好的,但是也要考虑到模型训练占用的内存够不够,因为分辨率越高,数据量就越大
来源:机器学习AI算法工程本文约4800字,建议阅读10+分钟本文将会详细介绍深度学习模型的训练流程。 深度学习在近年来得到了广泛的应用,从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是,要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源,还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中,我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程,探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题,帮助读者更好地训练出高效准确的深度学习模型
在上期Java自定义异步功能实践文章中,我设计了一个关键字,传入一个闭包,然后异步执行闭包中的代码块。但是在实际工作中情况又更复杂了一些。因为在创建执行异步方法的线程池时候,遇到了一些问题。
我们在Tutorialzine上的任务就是让你了解最新最酷的Web发展趋势。这就是为什么我们每个月都会发布一些我们偶然发现并认为值得你关注的最佳资源的缘由。
Phaser是一个流行的2D开源游戏框架,可以用来开发桌面或手机浏览器HTML5游戏,适合侧视或顶视风格:
模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值,能处理不同长度的句子,并在句子中归纳出一个特征图,可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树,适用于任何语言基。
这是由chatGPT生成的文章,内容是关于GitHub Trending 项目 "multipleWindow3dScene"的深入分析,分享链接ChatGPT
提升WordPress网站的性能发生在几个层面,可以做一些事情来优化网站,有很多非常好的图像压缩和优化工具。选择正确的永远是关键。通过安装图像压缩插件轻松解决,插件会在您上传图像时自动优化图像。这些插件不会减慢您的WordPress托管速度。
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。
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。
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设:假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证,并以星号(*)表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示(例如,使用红色) 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式(例如,使用绿色)显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
总结一下,对于色彩与图像内容比较丰富,变化比较多端的,适合使用jpg,例如大型背景、头像、人物照片等。对于颜色单一,有大色块的图像,例如图标等,适合用png,压缩效率高,并且有透明。小动画可以使用gif,便不适合使用复杂的视频。
对于使用Facebook的数十亿人来说,我们的服务可能看起来像是一个统一的移动应用程序或网站。公司内部的视角是不同的。Facebook使用数千种服务构建,功能从平衡互联网流量到转码图像再到提供可靠的存储。Facebook作为一个整体的效率是其个人服务效率的总和,每种服务通常都是以自己的方式进行优化,面对快节奏的变化,这些方法可能难以概括或适应。为了更有效地优化众多服务,灵活适应不断变化的互联内部服务网络,我们开发了Spiral。Spiral是一个系统,利用实时机器学习技术,为Facebook自我调节高性能基础设施服务,通过用Spiral取代手动启发式,我们可以在几分钟内优化更新的服务,而无需花费漫长的几周时间。
图像是每个网站的关键组成部分。 根据 HTTP Archive ,图像占网页上需要加载总数据的比例达60%以上。 几乎成为所有网站上重要的组成部分,无论是电子商务,新闻,时尚网站,博客还是旅游门户网站,图像优化都很重要,如果你想加快你的 图像重量级网站 访问速度 , 这 也许是很容易做到的事情 。
早前的旧文中,我分享了使用 java.util.concurrent.Phaser 在处理大量异步任务场景下的使用。其中用到了phaser类的重要特性 可以灵活设置同步数量,在使用过程中注册新的同步对象。
今天以前,你可能还在为《权力的游戏》最后一季而失望。但想象一下,你现在能让 AI 制作一个新的结局,以完全不同的方式进行,甚至可以把你自己作为主角或其他角色放进去。
像ChatGPT成功抢了Claude的头条一样,这一次,谷歌核弹级大杀器Gemini 1.5才推出没几个小时,全世界的目光就被OpenAI的Sora抢了去。
1月2日,Google Health联合公司旗下DeepMind、伦敦大学学院、剑桥大学、英国吉尔福德皇家萨里郡医院、初创公司Verily Life Sciences、斯坦福医疗中心、英国皇家马斯登医院等多个机构在《Nature》杂志上发表了一篇论文,介绍了一种新型的深度学习钼靶影像系统。
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云计算为企业带来了很多好处,它使得企业开发应用程序、测试应用程序,并以更低的资本支出、更低的维护成本和更好的可管理性以及更快地使用应用程序。然而,选择云服务提供商是一个困难的选择。这主要是因为市场上有
这是构成Sora基础之一的Diffusion Transformer论文作者关于Sora的一些猜测和技术解释。
帧率、码率和分辨率是视频和图像处理中的重要概念,它们直接影响到视频的带宽占用和显示效果。在进行视频项目时,根据应用需求对视频参数进行调整是必要的,因此了解这些参数的具体含义和指标是非常重要的。
实践证明,用精益六西格玛改进流程绝非易事,这需要努力工作和聪明思考。在实施精益六西格玛时,始终记住团队合作是解决问题的关键。从呼叫中心到软件开发再到制造业,所有行业都是如此。
java多线程是java面试中的高频问题,如何才能在面试中脱颖而出呢?熟读这里的一百个java多线程面试问题即可。
卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。很快,研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测,并称这种结构为 R-CNN(Region-CNN)。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像,矩形框围绕着图像中的对象。以下是 R-CNN 的工作步骤:
主要功能是可以在线批量压缩图片,并可以在WP后台选择一个附件目录对其中的图片进行压缩。
六西格玛是一个利用统计和数据分析来分析和减少错误或缺陷的过程方法,也就是DMAIC。在这个过程中,目的是改善周期时间,同时将制造缺陷减少到每百万单位或事件不超过3.4个。
文件夹太多,依次重命名太麻烦?A Better Finder Attributes 7 Mac版是一个MacOS上的文件批量重命名工具,允许您更改JPEG和RAW拍摄日期,JPEG EXIF 元数据标签,文件创建和修改日期,文件标记以及处理不可见文件,或者通过添加和删除时间来批量调整它们(用于更正时间戳)使用数码相机拍摄的图像时钟设置不正确并补偿时区变化)。
无论您是平面设计师、摄影师还是艺术家,Adobe Creative Suite 都是一个参考。该套件允许轻松创建任何类型的设计并获得专业的结果。在本文中,我们将讨论 Adobe Photoshop 和 Illustrator。这两个软件的使用可能会混淆。另一方面,为正确的项目使用正确的工具也很重要。那么,Photoshop 还是 Illustrator?使用哪种工具以及何时使用?
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
原文链接 / https://medium.com/vimeo-engineering-blog/supporting-a-35-year-old-video-format-4cb9a62eae9
图片对网站有很大的影响。它们的存在改善了用户体验,提高了用户粘性。然而,加载高质量的图片需要时间,而且会让这种体验更令人沮丧,尤其是在网速较慢的情况下。
既然是绕过迭代器遍历时的数据修改异常,那么有必要先看一下是什么样的异常。如果在集合的迭代器遍历时尝试更新集合中的数据,比如像下面这样,我想输出 Hello,World,Java,迭代时却发现多了一个 C++ 元素,如果直接删除掉的话。
一个大型的工程,是由多名工程师协同开发的,如果每个人都按照自己的方式随意取名,比如:person、PERSON、Person、_person,将会使程序非常混乱。如果大家在取名时能够遵守一定的约束(即规范),那多人写除的代码仿佛一个人写的。
由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟,再加上演示视频的高度逼真和高质量,Sora立刻引起了轰动。在Sora横空出世之前,Runway一直被视为AI生成视频的默认选择,尤其是自去年11月推出第二代模型以来,Runway还被称为“AI视频界的MidJourney”。第二代模型Gen-2不仅解决了第一代AI生成视频中每帧之间连贯性过低的问题,在从图像生成视频的过程中也能给出很好的结果。
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?
看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道,ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》,中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring,不同于以前的固定Anchor或者根据数据进行聚类Anchor的做法,通过Guided Anchoring可以预测Anchor的形状和位置得到稀疏的Anchor,另外作者提出了Feature Adaption模块使得Anchor和特征更加匹配。论文作者也在知乎上清晰的介绍了这项工作,感兴趣可以去看看作者是如何思考的。地址为:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55854246。
过拟合和概率校准是训练深度学习模型时出现的两个问题。深度学习中有很多正则化技术可以解决过拟合问题;权重衰减、早停机制和dropout是都是最常见的方式。Platt缩放和保序回归可以用于模型校准。
机器之心报道 编辑:rome 动动嘴皮子就能生成视频的新研究来了。 你输入文字,让 AI 来生成视频,这种想法在以前只出现在人们的想象中,现在,随着技术的发展,这种功能已经实现了。 近年来,生成式人工智能在计算机视觉领域引起巨大的关注。随着扩散模型的出现,从文本 Prompt 生成高质量图像,即文本到图像的合成,已经变得非常流行和成功。 最近的研究试图通过在视频领域复用文本到图像扩散模型,将其成功扩展到文本到视频生成和编辑的任务。虽然这样的方法取得了可喜的成果,但大部分方法需要使用大量标记数据进行大量训练,
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
最近有一款“合成大西瓜”的小游戏有点火,试玩了一下,玩法比较简单,实现难度也不大,所以参照游戏原型自己实现了一下,游戏开发主要使用了 Phaser 游戏框架,本文主要分享游戏功能的具体实现,对框架使用的 API 不会做过多介绍。
【新智元导读】 加州大学圣巴巴拉分校的研究人员发现,当人类在寻找一个特定的物体时,经常容易看漏大小与场景的其余部分不相匹配的物体。他们研究这一现象,试图更好地理解人类和计算机在进行视觉搜索时的区别,提
当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时,有时候可能会遇到以下错误:cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
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