导读：手机相机系统由镜头、传感器、光圈和ISP（图像信号处理器，一般集成在SoC中）等部件构成，结合软件算法，这几点的优劣基本决定一部手机的拍照性能。在硬件方面，由于体积和成本限制，手机的镜头和光圈并玩不出什么花样，所以传感器的重要性就更加突出。
本系列每篇文章都是从实际生产出发，帮助大家理解全局一致性快照。可能很多小伙伴都知道 flink 是使用 barrier 来做全局一致性快照，但是我提两个问题，为什么 flink 的 barrier 能够保证全局一致性快照的正确性？barrier 到底发挥了怎样的作用？小伙伴们能回答上来么，有想过背后的原因嘛，楼主通过本篇文章抛砖引玉，希望小伙伴们能够喜欢~ ❞
小米10、一加8、OPPO Find X2、vivo NEX 3s、iQOO 3、realme X50 Pro……上半年一大波手机发布潮依然在继续，简直让选择困难症不知所措。
从重要AI技术应用突破讲起，到展望2019结束。Jeff Dean总结了14个大方面的AI成果，并透露全年AI论文发表数达608篇。
论文地址：http://jiaya.me/papers/photoenhance_cvpr19.pdf
光电效应的现象是赫兹（频率的单位就是以他命名的）发现的，但是是爱因斯坦正确解释的。简单说，光或某一些电磁波，照射在某些光敏物质会产生电子，这就是光电效应。
最近，一款俄罗斯 AI 换脸“神器” FaceApp 爆红，它能让你上传的照片瞬间变老或者变年轻。
这意味着我们玩手机的时候，同时“多开”几个AI应用也没问题。更重要的是，它不仅仅是简单的AI性能提升，更能给用户带来流畅的应用体验感。
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算，主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。
对于很多做离线或者实时数仓的小伙伴来说，我先问几个问题，看看小伙伴萌能回答上来吗？
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》，很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
最近这段时间上了很多大语言模型，有企业的也有开源的，性能提升肯定是有的，只是总感觉名字千变万化，功能不离其宗，过去——其实就是不到两个月前——那种一天刷好几次邮箱看邀请码的激情跑得一干二净，现在就算拿到内测资格也躺了很久才打起精神去用。
计算机视觉模型已经学会了非常精确地识别照片中的物体，甚至有些模型在某些数据集上的表现比人类更好。但是，同样的物体检测器如果在现实世界中使用，它们的性能会显著下降，这就给自动驾驶汽车和其他使用机器视觉的安全至关重要的系统带来了可靠性方面的担忧。
近期苹果 iPhone 11 系列的手机又出现了新问题，其中有不少网友表示，自己在用手机拍照后，图片中莫名出现了“鬼影”的现象，这次的“鬼影门”是指手机对着灯光拍照时，手机屏幕内会出现倒影和炫光。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标，在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照（Distributed Snapshot）算法 Chandy-Lamport 算法，那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢？
选自 Alexgkendall.com 作者：Alex Kendall 机器之心编译 参与：候韵楚、黄小天 深度学习使计算机视觉得以蜕变。如今，绝大多数问题的最佳解决方案是基于端到端的深度学习模型，尤其是当卷积神经网络倾向于开箱即用后便深受青睐。但这些模型主要为大型黑箱，其透明度很差。 尽管如此，我们仍旧在深度学习领域获得了显著成果，即研究人员能通过一些数据以及使用基本的深度学习 API 所编写的20 余行代码来获得大量容易得到的成果。虽然这些成果很有突破性，但我认为它们往往过于理想化，且缺乏原则性理解
微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然，他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。
为实现高安全级别的在线考试，腾讯云AI智能测评再次升级，可为您提供考前拍照、人脸核身、双机位监控、全程录像等多种防作弊措施，确保了考试的公平公正。 01 关于腾讯云AI智能测评 腾讯云AI智能测评是领先的在线考试服务平台，专注于向客户提供安全稳定、高效便捷的在线考试服务，常用于各类资格考试、招聘考试、培训考试及各类大赛等。 本产品的主要特点是高安全，基于腾讯云AI智能技术，拥有完善的防作弊措施，可对考生进行人脸核身及三个视角的远程实时监控和全程自动录像，并结合AI技术实现了智能监考，以确保考试的公平
研究人员正在训练出比以往任何时候更大、功能更强大的机器学习模型。近几年，语言领域的模型规模迅速增长，参数数量从百亿级（例如110亿参数的T5模型）发展到现在的数千亿级（如 OpenAI 的 1750亿参数的GPT-3模型和 DeepMind 的 2800亿参数的Gopher模型。
手机是摄影的主流设备，时至今日，全球已有 92.5% 的照片是由智能手机拍摄的。但有些时候，我们对手机拍出的照片质量也并不一定完全满意：人人都向往单反画质、一键成片，但经常因为底不够大，AI 不够智能等问题无法如愿。
iPhone X即将正式开卖，苹果在中国大陆市场5小时便预售出了550万只iPhone X，多个维度的数据均打破了历史记录。在iPhone X开卖后，就有人抛出一个问题，哪家安卓厂商会最先借鉴iPhone X的“Face-ID”？国产手机过去总是盯着苹果最新产品，有什么新功能被验证后，就快速实现在自己的产品上，比如Touch-ID、取消耳机孔、三段式设计……不过，今年情况恐怕会变得很不一样，“Face-ID”将非常难以被复制。 智能手机为何不能快速复制Face-ID？ 与过去的Touch-ID、3D-T
岁月流逝带走了时光却带不走回忆，从 1839 年法国画家达盖尔将 “摄影术” 带到世人面前，世界上就多了一种使用影像记录回忆的方式。那些我们想要留在心底或未曾经历过的从前，都可以通过翻看老照片找回来。
一、背景介绍 强连通分量是有向图中的一个子图，在该子图中，所有的节点都可以沿着某条路径访问其他节点。强连通性是一种非常重要的等价抽象，因为它满足 自反性：顶点V和它本身是强连通的 对称性：如果顶点V和顶点W是强连通的，那么顶点W和顶点V也是强连通的 传递性：如果V和W是强连通的，W和X是强连通的，那么V和X也是强连通的 强连通性可以用来描述一系列属性，如自然界中物种之间的捕食关系，互相捕食的物种可以看作等价的，在自然界能量传递中处于同一位置。 下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,
【导读】随着互联网的普及，搜索成为人们最常用的基本功能之一，但这背后的秘密是什么呢？近日，微软公司介绍了他们是其如何应对用户搜索习惯的改变，并开源了支撑 Bing 搜索背后的算法。
英特尔中国研究院认知计算实验室: 致力于视觉认知和机器学习前沿领域的科技创新，开发视觉内容理解和视觉内容创建的领先技术，从而在英特尔平台上实现视觉数据的智能处理并提供全新的用户体验。目前已经在CVPR
文 | Aaron Dubrow Robin Murphy是灾难机器人的创造者。 911事件之后，她部署了小型机器人以研究废墟探索。 在卡特里娜飓风之后，她让小型无人机（UAVs）去探索墨西哥湾沿岸
在计算机的存储结构中，存在着局部性原理（在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍）。
作为专业摄影师的必备软件，Lr2023提供了一套完整的数码摄影工具，从简单的一键式调整到高级的尖端控制，无一不在考虑摄影师的需求。
身为一个科技爱好者，奥巴马对于电子产品的热爱是众所周知的。但是出于安全考虑，他却只能连续6年使用一部老式黑莓手机。而最近被告知终于有机会换新手机的奥巴马，却一点也高兴不起来。 临近总统任期的尾声，奥巴
HEIF全称High Efficiency Image File Format（高效图像文件格式），是一种高效的图片封装格式，文件名通常为.heif或者.heic后缀。HEIF能够在保持画质不变的前提下缩减至少50%的文件体积，被誉为JPEG终结者。
今天介绍快速排序，这也是在实际中最常用的一种排序算法，速度快，效率高。就像名字一样，快速排序是最优秀的一种排序算法。 思想 快速排序采用的思想是分治思想。 快速排序是找出一个元素（理论上可以随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的 元素值 都不小于基准值，如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序，将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置，排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作，即如何
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
近日，新一代融合视觉传感器芯片公司锐思智芯宣布完成数亿元Pre-B轮融资。国投创业、元禾辰坤联合领投，联想创投、清科创投、谷雨嘉禾、同歌创投、中科先进产业基金、深圳天使母基金、讯飞创投、追远创投等老股东持续跟投。创始人邓坚表示，本轮资金主要用于企业产品量产、加速新产品研发及新领域开拓等。
今天coco玛奇朵给大家带来了一款ps磨皮插件，超级简单好用。Portraiture 滤镜是一款 Photoshop，Lightroom 和 Aperture 插件，DobeLighttroom 的 Portraiture 消除了选择性掩蔽和逐像素处理的繁琐的手工劳动，以帮助您在肖像修整方面取得卓越的效果。它是一个强大的，但用户友好的插件照明.这是一个有效的工具，以平滑皮肤，同时保持纹理的现实效果-一个精细的线条，所有的肖像摄影师必须意识到。童鞋们可以按自己需求来找，都已经出了好几个版本，可以装在ps里，官方版可以一直更新，使用更方便。更详细的教程可以看下面这个，不仅介绍了portraiture还有其他几个常用插件的使用方法。
作为AI芯片的典型，目前华为、苹果等厂商都开始在NPU上发力。除此以外，开发者也在努力推进着手机端AI应用的发展。
AI布控球基于前端边缘AI计算及后端云平台计算，AI布控球集成人脸识别、安全帽识别等的AI视频图像分析算法，通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习，识别并标示图像、场景、视频内容，并对自定义的行为、意图进行识别并预警。 AI识别能力介绍： 着装检测：针对施工区域的人员是否戴安全帽。 人脸检测：针对施工区域的人员是否陌生人（黑名单）。 行为检测：针对施工区域内人员是否吸烟。 区域检测：针对规定的区域划线后检测是否在区域内或区域外。
总的来说，所谓手机的人工智能拍摄，其实就是通过人工智能算法，并根据拍摄的具体场景，进行自动化的美化照片功能。
前言： 当一个非常小的孩子看到图片时，她可以辨认出里面简单的要素："猫""书""椅子"。现在，电脑也聪明得可以做同样的工作了。接下来呢？在这个令人震撼的演讲里，计算机视觉专家李飞飞介绍了这一技术的发展现状——包括她的团队为了"教"计算机理解图片所建立的一千五百万照片的数据库——而关键性的要点还不止于此。 视频内容翻译： 我先来给你们看点东西。 （视频）女孩：好吧，这是只猫，坐在床上。一个男孩摸着一头大象。那些人正准备登机。那是架大飞机。 李飞飞：这是一个三岁的小孩在讲述她从一系列照片里看到的东西。对这个世界
来源：腾讯视频、新智元 前言：当一个非常小的孩子看到图片时，她可以辨认出里面简单的要素："猫""书""椅子"。现在，电脑也聪明得可以做同样的工作了。接下来呢？在这个令人震撼的演讲里，计算机视觉专家李飞
6月21日，雷军在微博官宣产品代号为“小仙女”的小米新手机：CC，而这一天，也是华为NOVA 5的发布日。“小仙女”是小米和美图联合打造的女性手机，将小米的先进智能硬件与美图的Al美颜科技融为一体，以拍照为主要卖点，对标华为NOVA系列，以及OPPO RENO系列和VIVO X系列。
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
作者 | Michael Laskin、Kimin Lee、Adam Stooke、Lerrel Pinto、Pieter Abbeel、
为了提高机器学习应用程序的效率和质量，工业规模机器学习模型不断增加的复杂性刺激了对自动超参数调整方法的研究， 尽管自动超参数调整现是许多数据系统的重要组成部分，但最先进方法的有限可扩展性已成为瓶颈。
广度优先搜索（BFS）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。
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