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目前自动化测试可谓是人人在提，而且自动化工具和一些开源框架也是层出不穷。截止现在，我也接触了一些自动化的知识，分享下。
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。
响应式网页设计是一种确保网站或网站内容适应不同屏幕尺寸和设备的方法。无论设备有多大或多小，响应式网页设计都可以提供直观的用户体验。
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。
《魂斗罗：归来》卖“情怀”？不！质量体系来撑腰》文章摘要：魂斗罗项目组通过WeTest平台向外部开发者开放了同品质的兼容性测试服务，全面保障玩家体验。游戏测试过程中，发现适配问题机型后，可以通过WeTest云端立刻找到对应的手机，并告知开发进行调试。通过WeTest平台，开发者可以方便地进行游戏测试、适配、性能、安全等方面的质量服务，保障玩家体验。
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。
6月，拥有著名游戏IP，击中玩家“情怀”痛点的手游《魂斗罗：归来》启动不删档测试，上线后不久就杀进国内各家应用分发平台畅销榜前三甲，良好势头一直保持至今。
Civil 3d 2022是由世界知名软件制造商Autodesk开发推出的基础设施行业非常好的建筑信息模型（BIM）解决方案，为项目团队提供更全面的勘察、设计、分析和文档解决方案，使其能够更快、更准确地完成土地开发、交通和环境项目。同时，该软件的用户覆盖各个行业，应用广泛，如建筑工程、铁路设计、机械、电气等，还提供创建协调、可靠设计信息所需的工具。它还可以用于跨学科的交流与合作，简化复杂的问题，让您有更多的时间进行设计。此外，该软件的核心技术是以模型为中心的技术，主要有助于保持设计、分析和文档的协调性，从而最大限度地减少错误的组织制定，缩短生产时间。此外，该软件的核心技术是以模型为中心的技术，这主要有助于保持设计、分析和文档的协调性，从而减少用户的错误和制定，减少错误，缩短生产时间。
下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。
神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-batch中是统一的，所以在做视觉任务的时候，一个重要的预处理步骤就是image resize，把它们调整到统一的大小进行训练。
一、背景介绍 虚拟摄像头，顾名思义，就是利用软件技术虚拟出一个摄像头硬件设备供用户使用。当我们需要对视频图像进行处理再输出时，虚拟摄像头就具备非常大的价值了。关于如何在Windwos上实现一个虚拟设备的资料已经非常丰富了，Windows Driver Kit里面也有非常多的帮助文档。这篇博文主要总结了在Mac下开发虚拟摄像头的一些经验。Mac下的虚拟摄像头产品其实也有不少，例如CamTwist, CamMask, CamWiz, ManyCam等。但是关于如何在Mac下开发虚拟摄像头设备的资料却是异
响应式的蜕变 Ctrip Tech 本文不再从最基本的语法开始行文，而在列举一些最基本的信息之后，开始探讨传统响应式设计的问题，与在实践当中思考出来的改进方法，从而实现一次次的蜕变。 目前为止，平台众
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers S
今天我们继续前边的练习，学习和练习一下：如何使用webdriver方法获取操作复选框-CheckBox、测试不同的分辨率、如何断言title、如何获取某一个元素的text属性值等等，这些小练习，来巩固基础。
视网膜的光学相干断层扫描 (OCT) 图像不仅提供了结构表示，而且还深入了解新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 中存在的病理变化。
一般重装完系统时，我们都会调整屏幕的分辨率，但是有用户反映，自己的Win7系统电脑却无法修改屏幕分辨率这是怎么回事呢?Win7系统电脑屏幕显示模糊却无法修改分辨率该如何解决?下面请看Win7系统电脑屏
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。
在移动端开发过程中，设置app的图标尺寸是一个非常常见的操作，而且在设置app图标尺寸的时候是要严格按照移动端的标准来设置，尤其是iOS版本的app图标尺寸要求非常严格，如果设置的图标尺寸不符合标准，app上架的时候就会出错，所以在设置app图标尺寸的时候一定要注意。iOS开发中通过Assets设置启动图片以及icon处理工具Prepo(图片放大缩小不失真，自动生成@2x、@3x，图片类型随意切换)，再也不用担心美工给的图片规格不合适、不满意了，大大方便了iOS开发者的开发，也节省了沟通时间，提高了开发效率。
这周末闲来无事，整理了下虚拟显示器的源码，发现有几个项目都用到了，但是使用的功能不尽相同： （1）最简单的运用仅仅是需要显示器的拔插； （2）稍微复杂一点的是需要设置显示器的分辨率，包括标准的分辨率，如19201080，还包括非标准的分辨率，如1120900； （3）再复杂一点的需要设置显示器名称、刷新频率、获取虚拟显示器屏幕图像信息。 再观察我的那几个项目，都重复的导入了源码，每次发现一个bug，改了一个，另外一个忘记同步了，造成代码维护的不便，所以此次将虚拟显示器部分的代码进行提取，单独封装成一个SDK，只要项目中有用到都使用这个SDK即可。
今天小编给大家浅析怎样提升win7 旗舰版系统显示质量，大家一起来了解下吧，具体如下：
[原文发表地址] Updating my Windows Phone App to Windows Phone 8 [中文原文地址] 将我的 Windows Phone 应用程序更新到 Windows Phone 8 [原文发表时间] 2012-12-8 12:53 今年早些时候，我花了一天编写了一个小的 Windows Phone 7 应用程序，我将它称之为Lost Phone Screen。它能为你创建锁屏，并在上面显示你的姓名和联系号码，以便当你丢失它时，用老办法帮助找到你的手机。无需 GPS，
随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点，观众可以在这些点开始播放，而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要，在自适应流中，视频流通常被划分为较小的片段，并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
怎么样才能不增加上行码率的情况下，让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢？
对于移动端这块，笔者之前一直都是进行iOS开发的，也从来没用过Java。但是因为进入了Google Android全国大学生移动互联网创新挑战赛（进入官网）的总决赛（笔者“西部计算机教育提升计划”的项目被直接推荐进入决赛），这个比赛要求一定要提交apk程序，所以我不得不赶紧学习一下Android开发了。
WebRTC 视频质量需要一些调校来正确完成。让我们看看我们在比特率、分辨率和帧率方面有哪些可用的级别。
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其中来自微软和中国科技大学研究学者的论文《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》和相应代码甫一公布，立刻引起大家的关注，不到一天之内，github上已有将近50颗星。
1.MVDiffusion: Enabling Holistic Multi-view Image Generation with Correspondence-Aware Diffusion
本文介绍全球12米与30米高空间分辨率的数字高程模型（DEM）数据——TanDEM-X数据的下载申请方法。
时下采用Optimus技术的双显卡笔记本越来越多了。Optimus的特点是高性能和高节能的平衡，但如果设置不当的话，就无法使用硬件加速转码功能。要想知道你的笔记本是否支持Optimus，只需要在掌托部分寻找Optimus贴纸即可。下面详细的介绍一下使用mediacoder为iPhone/iPod转换视频的教程。
近日，清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent，CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent 等多种能力，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上（含 VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE 等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上（含 Mind2Web，AITW 等），大幅超过基于 LLM 的 Agent，取得第一。
Android系统发布十多年以来，关于Android的UI的适配一直是开发环节中最重要的问题，但是我看到还是有很多小伙伴对Android适配方案不了解。刚好，近期准备对糗事百科Android客户端设计一套UI尺寸适配方案，可以和小伙伴们详细的聊一聊这个问题。
上一篇把屏幕适配相关的概念梳理了一下，主要也是为了能更好的理解后面内容，那从这篇开始就要讲解适配方案啦，没看第一篇的可以先看这篇：Android全面的屏幕适配方案解析(一)
在这篇文章中，亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了6篇ECCV 2018接收论文，概述了超分辨率（Super-Resolution, SR）技术的未来发展趋势。
在日常生活中都会使用到MKV视频文件的。MKV视频文件主要是视频文件、音频文件和字幕压制的。MKV视频一般在网上都是可以直接下载的。各种种子和磁链下载的也基本都是MKV视频。但有时可能会碰到视频播放错误。无法播放或者不支持文件播放的。一般都是可以通过转换视频格式修改的。那今天就教大家怎么将mkv格式转换成mp4格式吧。
hi，大家好~我是shadow，跨界设计师/全栈工程师/算法研究，目前主要研究方向是跨学科技术与体验，包括智能设计、智能产品、智能写作、增强现实等。
大数据文摘作品 编译：王一丁、于乐源、Aileen 本文作者Ryan Daul是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。 去年，在通过对TensorFlow的研究得出一点点心得之后，我申请并入选了谷歌大脑举办的的首届见习项目（Google Brain Residency Program）。该项目共邀请了24名在机器学习领域有着不同背景的人士，受邀者将在为期一年的时间里和Google的科学家及工程师们在位于山景城的Goo
对于一般人来说，Mac很贵，是真的很贵。贵到什么程度呢？几千块钱的低配版或者旧版，只能叫乞丐版。
目前网络上的电影、网络广播、自媒体视频等大部分是分辨率较低的压缩视频，而智能手机、平板电脑、电视等终端设备正逐渐配备 2K、4K 甚至 8K 清晰度的屏幕，因此端侧的视频超分辨率（VSR）算法引起越来越广泛的关注。与图像超分辨率（SISR）相比，视频超分辨率（VSR）可以通过沿视频时间维度利用邻近帧的信息来提高超分辨率的效果。视频超分辨率算法大致可以分为两类：基于滑窗的视频超分算法（Sliding-window）和基于循环神经网络的视频超分算法（Recurrent VSR）。基于滑窗的视频超分算法会重复的提取邻近帧的特征，而基于循环神经网络的视频超分辨率算法避免了重复的特征提取，还可以高效的传递长期时间依赖信息，鉴于端侧运算单元和内存有限的情况来说是一个更具潜力的方案。在视频超分中，视频帧之间的对齐对超分辨率性能有着重要的影响。目前的视频超分算法通过光流估计、可形变卷积、注意力和相关性机制等方式来设计复杂的运动估计网络来提升视频超分的性能。而目前商用终端设备很难为视频超分辨率算法提供足够的计算单元和内存来支撑视频帧之间复杂的运动估计以及大量的冗余特征计算。
超分辨率，简称超分，是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是超分辨率重建。
研究者提出了YOLO-S，一个简单、快速、高效的网络。它利用了一个小的特征提取器，以及通过旁路和级联的跳过连接，以及一个重塑直通层来促进跨网络的特征重用，并将低级位置信息与更有意义的高级信息相结合。
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了，拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因，部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug，并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提，而最近由于各种原因，使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来，第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生，所以存在Bug
SDXL可以合成分辨率高达 1024×1024 的图像，结合我们本身的放大算法最高可放大到4倍，而 DemoFusion 允许 SDXL 生成 4×、16× 甚至更高分辨率的图像，而无需任何调整和大量内存需求。所有生成的图像均使用单个 RTX 3090 GPU 生成
今天将分享Unet的改进模型SDU-Net，改进模型来自2020年的论文《UNet Using Stacked Dilated Convolutions for Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
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