博主最近在 白嫖万恶的资本 将博客部署到新的CDN上，所以在寻找免费的静态Web应用部署工具，发现了Google Firebase。...Google Firebase 以下内容摘取自Wikipedia。 Firebase是Firebase,Inc.在2011年发布的行动和网络应用程序开发者平台，在2014年被Google收购。...这 万恶资本 Google的坑，怎么能不白嫖呢 Tip: 以下内容在中国大陆需要掌握浏览世界的方法（嘘—— 新建项目 打开Firebase官网，登陆账号并转到控制台。...dBQv8rdB.png 配置 打开Hexo的_config.yml文件，在您的deploy处进行配置： deploy: - type: firebase id: #你Firebase...项目的标识符 例如博主的是这个样子： s4G3udAw.png 现在，你可以愉快的将博客发布到Google Firebase上啦~ 参考 Firebase - 维基百科 hexo-deployer-firebase
最近,找到了一个去年用Springboot完成的一个web类博客项目，于是想到了上传到GitHub上开源分享。...相信还有一部分刚入"IT"圈的编程小白(请忽略我也是一个菜鸟…),于是正好利用这个机会做一期记录。 1.在IDEA选中Git ? 2.找到需要上传的GitHub仓库，复制仓库路径 ?...4.选中新创建的路径，创建本地仓库 ? 可能会弹出让你在该仓库上创建项目的弹窗，这里点击No ? 5.将需要上传的项目拷贝至该仓库对应的本地仓库目录下 ?...上传成功后项目左下角会有提示,展示你第一次提交所附带的信息 ? 8.从本地仓库push到Git ? ? push成功右下角会有提示 ?...然后我们打开Git，查看我们的仓库，发现我们的项目提交成功了 ! ? 那么，你们看懂了么~~
使用 TensorFlow Lite 预测空气质量 我们开发的应用程序从手机相机收集图像，然后在设备上利用 Tensorflow Lite 处理图像，得到 AQI 估计。...在开发应用程序之前，我们在云上训练了 AQI 评估模型。在 Android 应用程序中，使用 Firebase ML Kit 能自动下载该模型。 下面将详细描述该系统： 移动应用程序。...Firebase。从图像中提取的参数（如下图所示）将发送到 Firebase。每当新用户使用该 APP 时，都会为其创建一个唯一的 ID。这可以用于以后为不同地理位置的用户定制机器学习模型。...我们使用这些参数和来自地理位置的 PM 值训练当前模型。 ML Kit。训练好的模型被托管至 ML Kit 上，并自动加载到设备上，然后使用 TensorFlow Lite 运行。 ?...为了解决这个问题，我们通过 Firebase ML Kit 找到了一个有趣的解决方案。它允许自定义和自适应的 ML 模型托管在云端和设备上。
利用 NLP 的功能，虚拟助手可以识别口头语言的命令，并从您上传到助手或保存在他们可以访问的任何在线相册中的图像中识别人和宠物。...在前端，我们首先使用 Flutter 构建一个应用，该应用可以从设备上存在的图库中加载图像。 Firebase 上的预测模型已下载并缓存到设备上。...使用 SDK /工具构建模型 我们介绍了针对现有任务使用预先存在的基于服务的深度学习模型的准备工作，以预测图片中存在的植物种类。 我们将在来自五种不同花的样本上训练图像分类器模型。...在下一节中，我们将研究如何将图像字幕生成模型部署为 API 并使用它来生成实时的摄像机供稿字幕。...让我们在接下来的部分中了解如何构建相机应用以及如何将此 API 集成到应用中。 我们首先使用相机插件构建应用。 了解相机插件 通过camera依赖项提供的相机插件，使我们可以自由访问设备的摄像机。
本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的实现一个“霉霉”检测器，来自动从一堆手机照片中找出“霉霉”。专知内容组编辑整理。...Swift客户端将图像上传到云存储，这会触发Firebase，在Node.js中发出预测请求，并将生成的预测图像和数据保存到云存储和Firestore中。...首先，在我的Swift客户端中，我添加了一个按钮，供用户访问设备照片库。用户选择照片后，会自动将图像上载到云端存储： ? 接下来，我编写了上传到我的项目的云存储触发的Firebase数据库。...在我的实验中，因为只有一个标签，它总是1 在函数中，如果检测到Taylor，则使用detection_boxes在图像上绘制一个框，并给出判断分数。...预测请求：我使用Firebase SDK for Cloud功能向我的机器学习引擎模型发出在线预测请求。此请求是由我的Swift应用上传到Firebase存储触发的。
相机，要选就选最好的 检测方面我采用了一个常用且非常有效的对象检测神经网络：Yolo，阿姆斯特丹市的人工智能专家Maarten Sukel最近发布了这个网络的一个版本，专门训练识别垃圾箱、袋子和纸箱，这个系统作为我们相机软件的核心...为便携式相机增加智能功能，我使用了NVIDIA Jetson家族系统的单晶片相机。...Google Firebase则可以让我们将每个GPS点左边作为一个嵌套的集合/文档存储。...Firebase客户端SDK包括一个通用的API，可用于订阅客户端应用程序，以添加/更新/删除 Firestore数据库上运行在VespAI上的应用程序产生的活动。...当我们累积越来越多的垃圾图像时，我们将用这些图像用于进一步训练，以逐步获得更精确的检测。 后端改进。
EC-EYE的外观和内部都和人眼高度相似，同样具有透镜（晶状体）、离子液（玻璃体）、感光阵列（视网膜）、导线（视神经）等关键结构。 ?...半球型人工视网膜是一个巨大的突破，在此之前，仿生眼研究只局限在模拟相机原理的平面成像，但其效果远不如人类本身的半球形视网膜。...前半球形外壳由内衬钨丝的铝膜制成。腔内充满了一种模拟玻璃体的离子液体，这种液体是填充透镜和视网膜之间的凝胶体。被用作视网膜上纳米光敏器的前端公共触点。 ?...关键创新：人工半球形视网膜 人类的球形视网膜结构自然地减少了穿过晶状体的光的散射，从而使焦距更加清晰。 这种结构还可以直接补偿来自于弯曲焦平面的像差，降低光学系统的复杂性。...测试步骤：通过将光学图案投射到EC-EYE上，对图像传感功能进行检测，并记录各传感器像素的光电流。 下图显示了被成像的字符’A’及其在平面上的投影。 ?
随着越来越多的人使用电池组，例如无人机，照相机或简单的电源砖来为我们拥有的许多设备充电，确保没有飞机货舱的锂离子电池都能检测到是至关重要的。...自1991年以来，美国联邦航空局报告了225起涉及货物或行李中锂离子电池的烟雾，火灾或爆炸事件。 捕获杂散锂离子电池的方法是在行李箱上发射X射线。...当暴露时，根据许多类型材料的密度，电磁辐射通过袋内的各种物体并以不同方式反弹。探测器收集这些X射线并创建袋内物体的图像。...由于这是软件升级，该公司可以将其技术部署在已有的Smiths探测器上。 为了创建算法，Smiths使用了在客户现场实时操作期间收集的大型X射线图像数据库。...接下来，该公司手动将这些图像标记为含有锂离子电池。“获取这种全面的，标记的数据集用于训练，”技术与产品开发副总裁Matt Clark表示。
Firebase 云函数使开发人员能够访问Firebase和Google Cloud的一些事件，以及可扩展的计算来运行代码以响应处理这些事件。...Firebase以独特的方式使用云函数来满足其独特需求，典型运用的领域： 当发生了一些新奇有趣的事情通知用户 执行实时的数据库清理和维护 在云上执行密集的任务，而不是在本地的应用程序上 与第三方的服务和...例如，您可以编写一个函数来监听图像上传到Storage（谷歌的一个存储图像的程序）中，将图片的映像下载到运行该功能的实例，修改它并将其上传回页面中。 修改包括调整图片大小，裁剪或转换图像。...下面是它的工作原理图： 当图像上传到Storage的时候，该函数会被触发 该函数下载该图像的并创建它的缩略图 该函数将此缩略图的位置写入数据库，这样客户端程序就可以使用它 该函数将缩略图上传到新的存储位置...YingJoy 其他在云上执行密集的任务，而不是在本地的应用程序上用例 1.定期删除未使用的帐户 2.自动和上传的图像 3.向用户发送批量电子邮件 4.定期汇总数据 5.处理待处理的工作队列 四、与第三方的服务和
，我只需调整模型的一些层级，就能用它们完成具体的图像识别任务，比如识别 Taylor Swift。...为了给我们的照片生成边界框，我用了 Labelling，这是一个 Python 程序，能让你输入标签图像后为每个照片返回一个带边界框和相关标签的 xml 文件（我整个早上都趴在桌子上忙活着用 Labelling...运行如下来自 tensorflow/models/research 目录的命令，输入如下标志（运行两次，一次用于训练数据，一次用于测试数据）： python convert_labels_to_tfrecords.py...现在我们准备将模型部署到 ML Engine 上，首先用 gcloud 创建你的模型： gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到...发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。从 APP 到 Firebase Storage 的上传会触发 Firebase 函数。
早在2016年，Google在一篇名为“ Show and Tell”的论文中就展示了如何将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络结合使用，以提供图像的自动字幕（文字描述）。...删除最后一个完全连接的层，以便从第一级CNN出来的数据是一维向量。空间只能接受分辨率为299x299像素的图像，因此必须对相机图像进行格式化。...为了获得可接受的结果，损失必须小于1，因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后，我们将加载训练后的权重并在来自数据集的测试图像以及不属于原始数据集的图像上测试网络。...至此，您已经导出了带有权重的Keras模型以及用于测试和训练的pickle文件。/ Captioning文件夹下的所有数据都可以使用WinSCP上传到Jetson Nano上。...AI视频字幕 现在，我们已经在Nano上运行了基本的图像管线，我们将复制已编码的pickle文件和Jetson Nano上的 Glove，并加载经过图像说明的训练的网络权重。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个 ?...早在2016年，Google在一篇名为“ Show and Tell”的论文中就展示了如何将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络结合使用，以提供图像的自动字幕（文字描述）。...为了获得可接受的结果，损失必须小于1，因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后，我们将加载训练后的权重并在来自数据集的测试图像以及不属于原始数据集的图像上测试网络。 ?...至此，您已经导出了带有权重的Keras模型以及用于测试和训练的pickle文件。/ Captioning文件夹下的所有数据都可以使用WinSCP上传到Jetson Nano上。...AI视频字幕 现在，我们已经在Nano上运行了基本的图像管线，我们将复制已编码的pickle文件和Jetson Nano上的 Glove，并加载经过图像说明的训练的网络权重。
Firebase支持在数据库里的任何数据上创建定制化的变化监听器，这样一个特性再加上简单的设置流程，用起来简直毫不费力。...△ 顾客App 另一个App是供商店顾客用的。 顾客要进店，需要先上传自己的照片，注册成为可以在无人店内购物的用户。图片通过API上传到Imgur（一家国外图片分享网站），并与用户名相关联。...顾客进入商店之后，它们购物车的更新会立刻显示在这个App上。顾客离开商店时，手机上还会收到一条推送通知，显示着他们花了多少钱。...API地址：https://developers.google.com/vision/ 特别的是，这个API还能提供从相机到人脸之间的大致距离，一旦顾客的距离足够近，摄像头就会拍照并使用Kairos API...进行验证，然后与Firebase数据库同步，更新顾客在店内的状态。
编者按：本文来自ECCV2018选为Oral的论文，来自中国香港科技大学和Altizure公司的研究团队提出了一种既高精度又高效率的三维重建网络，非常值得参考，52CV强烈推荐。...Multi-view Stereo (MVS)的方法即为给定从不同视角拍摄的图像以及其对应的相机几何，通过稠密匹配的方式恢复出物体以及场景的三维结构。...MVSNet： 本文提出了一个端到端的深度神经网络MVSNet来进行多视点三维重建，由于问题的输入为图像与多视角相机几何，如何将相机几何与深度学习神经网络相结合是MVSNet设计的重点。...本文提出通过可微单应映射（Differentiable Homography）操作将相机几何嵌入深度神经网络中。...MVSNet在DTU数据集上获得了远超其他方法的结果； Tanks and Temples benchmark：MVSNet在未重新微调训练的情况下，在室外场景Tanks and Temple
然而，人工注释成本高昂，限制了测试用例的数量和多样性。 基于此，来自 DeepMind 的研究者通过使用另一个 LM 生成测试用例来自动发现目标 LM 未来可能的有害表现。...要计算目标视图，只需渲染 Block-NeRF 的子集，然后根据它们相对于相机的地理位置进行合成。...这样一来，如何将压缩后的视频画质、流畅度等损失降到最小就成了视频厂商关注的重要问题，也是一个有望用强化学习解决的问题。...为了保证数据的多样性和泛化性，「悟空」数据集是根据一个包含 20 万个高频中文单词列表收集的。研究者还采用基于图像和基于文本的过滤策略来进一步完善它。...如图 1 所示，遵循用于视觉语言表示学习的双编码器架构，并采用对比学习的方式。最后研究者针对各种下游任务对各种模型进行了广泛的基准测试，例如零样本图像分类和图文、文图检索。
相机如何将RAW数据转换为最终我们看到的RGB图像（并存储为常见的JPG格式文件） 下图正是照相机将入射光转换为“常规”图像的完整操作序列。...这一节我们先忽略光学部分，直接学习绿框部分的传感器、模拟前端、颜色滤镜，看看它们是如何将接收到的光线转换为RAW图像数据的。 1....当然，不同的相机生产商会以不同的格式来存储RAW格式图像，大家可以查询到很多资料，推荐维基百科上的这一篇，此处不再赘述。 3. 颜色基础 有没有记得前面曾经提到的颜色滤镜？这是起什么作用呢？...所以，接下来很重要的就是通过相机内的图像处理系统对图像进行一系列处理，来使之变成最终美观的RGB图像。 RAW图像上的噪声和马赛克效应 二. 相机如何将RAW数据转换为最终我们看到的RGB图像?...事实上，JPEG是图像压缩后的存储格式，解压后是RGB图像，它本身正如上面所讲是非线性的，这使得很多计算摄影相关的算法直接作用到RGB图像上都会产生错误的结果，例如photometric stereo,
在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。 ?...为了能够在不是双目多视角拍摄的已有图片上使用电影照片，我们训练了一个具有编解码结构的卷积神经网络来从单个 RGB 图像预测深度图。...所以，我们创建了自己的数据集来训练单目深度模型，使用了自制的5个摄像头装备拍摄的照片以及另一个在 Pixel 4上拍摄的肖像照片数据集。...mask 用于将深度图中被错误地预测为背景的前景像素提取出来。 ? 相机轨迹 在 3D 场景中移动相机时，可以有多种自由度，我们的虚拟相机设置灵感来自专业摄像机设备拍摄电影动作。...在相机轨迹优化过程中，目标是为相机选择一条可见artifact 数量最少的路径。在这些预览图像中，输出中的 artifact 是红色的，而绿色和蓝色的叠加可以显示不同的身体区域。
近日，来自日本多所大学的研究者组成的研究团队提出了一种新的低成本方法，能够将任何表面变成触摸屏，为人们与数字世界的交互提供了新的可能性。...而该研究提出的新系统只需在投影仪下方连接一个摄像头，系统从一个单一的相机图像上确定手指是否接触过屏幕表面，并且由于该方法仅捕获略高于屏幕的区域，因此该系统的投影图像具有鲁棒性，不会受到视觉干扰。...特别是投影颜色在指尖皮肤上重叠，这使得从图像中提取指尖区域变得困难。此外，如果投影图像内容包括人手或显示内容中有人，则系统无法区分投影图像中的假手和触摸屏幕的真手。...第二个挑战来自基于单个固定相机的图像执行触摸检测和指尖定位。虽然多个摄像头可以对手指的 3D 坐标进行三角测量，但这也增加了交互设备的规模和计算复杂性。...此外，论文中详细描述了如何将这种设置与简单的图像处理算法结合，以跟踪用户手指相对于投影图像的位置，并且此跟踪信息可用作任何基于触摸的应用程序的输入。
这一最新研究成果发表在近日的《自然纳米技术》杂志上。 研究展示了一种很有前途的新型神经形态器件忆阻器设计——基于一种新型电路的电子器件，这种电路以模仿大脑神经结构的方式处理信息。...这些神经网络目前基于需要大量 GPU 计算能力才能运行的软件，但如果将他们转化成专用硬件，这些微型芯片就可以安装在小型设备上，包括手机或相机，带来令人瞩目的技术革新。...接收到的离子构成了记忆电阻器通过电路传输的电信号。离子通道的大小(以及忆阻器最终产生的信号)应与刺激电压的强度成正比。...Kim 说:“传统上，冶金学家试图在大块基质中加入不同的原子来强化材料，我们想，为什么不调整忆阻器中的原子相互作用，加入一些合金元素来控制介质中离子的运动。”...研究小组查阅文献，寻找一种可以与忆阻器正电极的银结合的材料，从而使其能够更稳定可靠地沿着非常薄的传导通道传递离子，使银离子快速流经另一个电极。 研究小组将目光锁定在铜上，因为铜能与银和硅很好地结合。
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