导语 2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。 现在，Game AI SDK开源版本正式对外发布！欢迎各位开发者点
2020年7月，我们探讨了AI与自动化测试的关系，并向大家介绍了腾讯互动娱乐事业群TuringLab团队出版的《AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践》一书。这本书将TuringLab团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验详细的展示在读者面前，与读者分享了腾讯游戏是如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。在文章推送（超链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vKhfddXnWZFXcQmU1734xQ）后，不少用户留言反馈了对书中提到的AI SDK的浓厚兴趣，并询问如何下载使用。
市面上去水印的软件很多，但专业去除水印的，除了Photoshop，inpaint占有一席之地。在今天的数字时代，我们经常会遇到需要处理图片的情况。然而，当我们遇到水印在图片上，我们就需要寻找一个有效的方式来去除它。Inpaint软件就是一个非常实用的工具，它可以帮助我们去除水印、修复照片、删除不需要的元素等等。inpaint去水印有两种方法：套索和魔术笔。下图以魔术笔为例，选定魔术笔并设置合适的魔术笔大小后，直接擦除需要去除的区域，此时该区域显示红色部分，最后点击右上方绿色eraser擦除按键即可，效果不错。
充分利用Image Pro Plus（简称IPP），将帮助我们获得更多客观的数据，既增强了说服力，也充实了文章数据体量。
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。
Vueuse拥有大量出色的组合。但是量太大，要把它们全部看完可能会让人抓不到重点。下面来介绍一些有用到的组合，它们如下：
事件流 这一概念源自于对事件触发对象的思考。例如常见的点击事件，鼠标移动事件。这些事件发生之时，往往不只是点击或者移动到某一特定元素上。 比如点击某一个按钮，而它是由上一层的父标签，或许在上一层还有父标签甚至是整个页面。因此点击一个元素可以看成是同时点击了父标签或者整个页面。那么此时事件应该怎么响应到指定标签呢？ 事件冒泡 即事件从指定元素开始传播到最外层的元素，并且该事件不仅会在指定元素上发生，还会在传播过过程中的每一个元素上发生。 <html> <body> 02
翻译 | 彭硕，姜沂，reason_W 编校 | reason_W DeepMind开源《星际2》AI平台，OpenAI人工智能系统打败Dota2游戏顶级玩家......越来越多的科技巨头开始进入到游戏AI的领域，并相继开放了他们的接口和数据集。复杂的训练数据，即时多变的对战环境，对多智能体协作能力的要求等等使得《星际争霸》这样的游戏被称为通用智能的关键，预示着AI将在越来越真实的混乱环境里向人类的心智靠近。 那么小白玩家该如何入坑游戏AI呢？游戏AI到底是如何和游戏进行接口交互，判断角色状态，执行动作
In0ri是一个内容污染检测系统，该工具主要利用一个图像分类卷积神经网络实现其功能。
如今，大量的跟踪器正在收集用户在线活动的信息。出于各种原因，我们好像已经习惯了在线服务提供商、营销机构和分析公司跟踪我们的每一次鼠标点击、社交帖子、浏览器和流媒体服务历史记录。 基于所收集信息类型的不同，跟踪器也分为不同的类型，包括广告跟踪器、分析跟踪器等等，其中大部分用于网站和内部应用程序。当然，还有更多功能的跟踪器，用于网站、内部应用程序，甚至电子邮件中。本文描述了这些跟踪器类型中的一种：网络信标，又称网页臭虫（web beacon），并揭示了网站和电子邮件中最常见的20个网络信标。 网络信标概念
在手动的人工功能中去测试相关的链接是否正常。判断网页中属于链接的部分，点击并观察链接目标的正确性。
图片超链接和文字超链接是一样的，在e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333366306533图像上插入链接：点击图片，跳转页面：之间插入元素。如：
由于经常发生大面积火灾，对人类健康和安全造成影响，火灾探测作为工具的应用越来越多。当前基于电子传感器的检测方法通常依赖于热和压力传感器。然而这些方法有一个致命的缺陷，即它们只有在达到一定条件时才会起作用。在最坏的情况下，传感器损坏或配置不正确可能会在真正发生火灾时造成严重伤亡。为了解决这些问题，安装了电子监控摄像头。因此，此类设备对基于计算机视觉的火灾探测的需求不断增加。此类设备包括各种闭路电视、无线摄像头甚至无人机。
什么是RPA？RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，它可以按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作，从而节约人力成本，提高生产效率。
当您使用 Photoshop Camera 拍照时，智能镜头会自动识别场景中的元素并在您拍照时应用实时效果。您也可以稍后将相同的效果应用到您已经拍摄的照片或导入到应用程序中的图像。
如何安装ps2023版呢？首先获取到ps2023的安装包：itruanjian.top
产品的表面缺陷检测是近年来制造业中格外关注的一项技术问题。作为生产制造过程中必不可少的一步，表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业，催生了众多上下游企业。自20世纪开始，表面缺陷检测大致经历了三个阶段，分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测。随着光电元器件的快速发展，以及计算机技术中图像处理、人工智能等算法的深入研究，以机器视觉为代表的先进方法在工业质检中得到越来越广泛的应用。
（Spot 640x480 IDE with 12mm lens and white (-W) light）
最近两天，公司有个PC客户端的测试任务，除了最基础的功能测试外，还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，于是便应用于测试工作中，辅助测试任务。初步试用下来，总体效果还算差强人意，也间接助我发现了一个致命级别的大bug（后续会介绍）。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
什么是 RPA？RPA 是机器人流程自动化 Robotic Process Automation 的简写。在《智能RPA实战》中，我们这样定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按照规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。一句话总结就是：用软件机器人自动化之前由人完成的任务。
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
一般情况下，遥感目标检测中，遥感图像的图片尺寸都会很大，且图像中元素极为复杂，近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以，如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别？ 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少，但大多依托于强大的计算资源，为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别，我们找到了一个
Photoshop 2021是一款世界著名的数字图像处理软件，它为用户提供了多种强大的工具和功能，并在持续改进性能和用户体验方面不断努力。以下是Photoshop 2021的主要特点：
原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/396.html
早期一个很难的深度强化学习任务，蒙特祖马的复仇，随着随机网络蒸馏探索取得了重大突破（来源：Parker Brothers Blog）。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题Releasing “Supervisely Person” dataset for teaching machines to segment humans，作者为Supervise.ly。
计算机视觉中的烟火检测是在监控视频或者图像中进行烟火图像分类或者烟火定位，在消防安全领域具有独特的意义。
HTML <head> 查看在线实例 <title> - 定义了HTML文档的标题 使用 <title> 标签定义HTML文档的标题 <base> - 定义了所有链接的URL 使用 <base> 定义
这个项目是基于 Gradio 库的 Stable Diffusion 网页界面。它具有以下主要功能：
与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html 尝试一下在线演示。
我们可以在事件发生时执行 JavaScript，比如当用户在 HTML 元素上点击时。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 以上两篇文章可以点击下载 整个系列文章如下:
前两天刚写了一篇二值图像分析之轮廓发现与轮廓属性分析的相关文章，得到大家比较好反馈，感谢大家支持，让我有勇气继续再写下去，二值图像分析还有一块核心技能就是图像形态学操作技巧，这里也打算根据我自己的项目经验，给大家吐槽总结一下，希望大家多提宝贵意见，不足之处多多补充！
选自Google Research Blog 作者：Chris Olah 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，谷歌在 distill 上发文《The Building Blocks of Inte
最开始学html5的时候，曾特意了解过canvas，还记得当时为了搞明白canvas的api，绞尽脑汁了很多个日日夜夜。
1.Scaling Open-Vocabulary Object Detection
总第500篇 2022年 第017篇 App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程，并会对关键技术方案进行剖析和解读，希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 背景 现状 目标与挑战 项目目标 收益测算逻辑 面临的挑战 整体设计 展示形式选择 方案描述 部分技术方案剖析 基于视觉智能的区域定位方案
文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings
X光CT利用X光穿透病人身体后的残余光线进行测量，然后用测量值来估算病人体内的截面图像。虽然X光具有很高的能量，可以穿透人体，但是并不是所有的光子都可以穿透。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
为了写这篇文章，先写了两篇爬虫cookies详解和selenium+requests进行cookies保存读取操作，感兴趣的朋友可以看看前两篇文章。
Hello，大家好，我是文子穰，来自兴盛优选体验技术部，本文主要话题是围绕低码化 & 智能化两个方向的实践与总结。
CSS3 基础知识 1.边框 1.1 圆角 border-radius:5px 0 0 5px; 1.2 阴影 box-shadow:2px 3px 4px 5px rgba(0,0,0,0.5);(水平、垂直、模糊、扩展) box-shadow:inset 1px 2px 3px 4px #fff;(inset 内阴影) 1.3 边框图像 border-image 2.背景 2.1 background-size background-size:30px 30px;(背景图像宽度，背景图像高度) 2.2 background-image:linear-gradient(45deg,rgba(0,0,0,0.5) 25%,transparent 25%,transparent 50%,rgba(0,0,0,0.5) 50%,rgba(0,0,0,0.5) 75%,transparent 75%,transparent);(线性渐变，和background-size一起用) 2.3 background-attachment:(fixed|scroll|local) fixed： 背景图像相对于窗体固定。 scroll： 背景图像相对于元素固定，也就是说当元素内容滚动时背景图像不会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着元素本身。但会随元素的祖先元素或窗体一起滚动。 local： 背景图像相对于元素内容固定，也就是说当元素随元素滚动时背景图像也会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着内容。 2.4 background-position:30px 20px;(横坐标，纵坐标；是图片在动) 2.5 background-origin:(padding-box|border-box|content-box) padding-box： 从padding区域（含padding）开始显示背景图像。 border-box： 从border区域（含border）开始显示背景图像。 content-box： 从content区域开始显示背景图像。 3.文本 3.1 文字阴影 text-shadow:5px 5px 4px #000;(水平，垂直，模糊) 3.2 换行 word-wrap:(normal|break-word) normal： 允许内容顶开或溢出指定的容器边界。 break-word： 内容将在边界内换行。如果需要，单词内部允许断行。 white-space:(normal|pre|nowrap|pre-wrap|pre-line) normal： 默认处理方式。 pre： 用等宽字体显示预先格式化的文本，不合并文字间的空白距离，当文字超出边界时不换行。可查阅pre对象 nowrap： 强制在同一行内显示所有文本，直到文本结束或者遭遇br对象。 pre-wrap： 用等宽字体显示预先格式化的文本，不合并文字间的空白距离，当文字碰到边界时发生换行。 pre-line： 保持文本的换行，不保留文字间的空白距离，当文字碰到边界时发生换行。 3.3 省略号 width:200px; overflow:hidden; text-overflow:hidden; white-space:nowrap; 4.2D变换 4.1 旋转 transform:rotate(45deg); 4.2 移动 transform:translate(45px,45px);(水平，垂直) 4.3 缩放 transform:scale(2,2);(水平，垂直) 4.4 翻转 transform:skew(20deg,40deg);(沿X轴翻转，沿Y轴翻转) 4.5 将以上四个组合在一起 matrix(),需要六个参数，包含数学函数，允许您：旋转、缩放、移动以及倾斜元素。 暂放 5.过渡 5.1 transition : [ transition-property ] || [ transition-duration ] || [ transition-timing-function ] || [ transition-delay ] [ transition-property ]： 检索或设
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是前馈人工神经网络的一种。在图像识别领域有着广泛的应用并且非常有效。当人们谈到计算机视觉时，通常都绕不开卷积神经网络。
一般使用 Scaffold 组件作为界面的根布局组件 , Scaffold 组件的 floatingActionButton 属性即可设置浮动按钮 , FloatingActionButton 组件 ;
1.Realistic Saliency Guided Image Enhancement
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
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