不论是玩具、风景还是街头艺术，每张照片背后都有着特别的故事，这样的照片自然要用高清大图模式来欣赏。...而在以前，要看高清大图也就意味着要占用大量带宽，一来是数据成本增加，另一点在于加载速度会变慢，导致用户体验不佳。在时间就是金钱的时代，怎么能把这么宝贵的时间用在等待loading上呢？...谷歌采用的是一对低分辨率、高分辨率图片训练该程序，以找出能选择性应用于低分辨图片中每个像素的过滤器，这样能生成媲美原始图片的细节。...根据博客中的说法，如果采用RAISR来显示Google+上的高清图片，谷歌能够让每张图片所占用的带宽最多减少75%。 谷歌用机器学习节约你的流量，加载高清美图一点不心疼！ ?...而如果采用了RAISR，同样大小的图片不仅能够完整打开，而且只需要25kb。
前言 word中有格式刷功能，标题样式，文字大小和样式，图片样式（如阴影效果），这些都可以直接格式刷，但是图片长宽比例大小无法格式刷，这里提供一个快速的解决方式，批量统一调整长宽比例和大小。...解决痛点 适合批量调整图片统一大小和长宽，统一比例，统一大小尺寸（不含样式），尤其在word贴手机截图这种竖向图的时候，通常是偏大的，一个一个调整不仅非常难对整齐，还非常耗时间。...图片长宽比例大小格式刷 先调整一张图为合适大小和比例，作为模板图，操作步骤： 选中模板图，右键，大小和位置，锁定纵横比 前面的勾去掉，确定保存。...选择其他其他你要刷成同比例大小的图，按F4键，即可刷成和模板图一样长宽大小比例。每张图都点击按F4一下即可，快速刷完所有图。 总结 使用这个操作，效率直接上天。
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。...========================================================== 这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？...这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。...= = 8f373714acfcf4d0 得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hamming distance）。...这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。...上传后，Google返回如下结果 类似的”相似图片搜索引擎”还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。 这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？...这里的关键技术叫做”感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。...= = 8f373714acfcf4d0 得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算”汉明距离”（Hamming distance）。...这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
在数字化时代里，图片已经成为了我们记录生活的重要方式之一。然而，随着手机、相机等设备的普及，我们很容易就会拍出大量照片，而这些照片却存在重复的情况。...使用Duplicate Photos Fixer Pro for Mac，用户不但可以快速扫描和找出系统中的重复照片，还能详细了解每张照片的信息，使我们可以更加方便地进行筛选和处理。...在使用软件时，我们只需要将需要扫描的文件夹拖入到软件的窗口中，点击“扫描”按钮即可迅速扫描出我们电脑中的重复照片。...比如，在软件的预览页面，我们可以通过滑动、放大缩小等常见手势来更加清晰的查看每张图片的细节信息。在找到重复照片后，我们甚至可以对这些照片进行标记，方便进行后续处理。...它不仅方便我们快速找到并删除电脑中的重复照片，还提供了方便的人性化设计和多重处理方法，使得用户可以更加灵活和自如的进行图片数据的维护和管理。
一、缓存网页文件，安装WordPress的快速缓存插件 WordPress真正静态化虽然能最大限度地提升网页速度，但由于可能带来上面提到的一些问题，因此很多人不愿意使用。...那么，求其次的解决方案是使用服务器缓存代替真正静态化，一个动态网页，每次访问查询数据库的次数一般都是好几十次上百次的查询，数据库的频繁查询很容易导致速度的变慢，所以静态化网页就是减少这些不必要的重复性质的查询任务...，解决办法一般有屏蔽谷歌字体的加载。...六、优化网页图片和代码 这个问题很多人往往容易忽视，或者是不懂图片尺寸大小等基础知识，之前见过一个网页首页打开大概30M大小，这么大的网页而且在服务器带宽很低的额情况下无论如何加载速度都是很难提高的，大量的大图片堆积...，比如本来可以300px*300px的图片，结果用的图片像素为3000*3000这样是严重错误的,WordPress建站吧原创，网页上的每张图都应该有固定的大小，并且是固定大小尺寸的，不能随意使用大图。
原来网络是这样的： ? 优化成这样：把全连接层改为卷积层，这样可以提提速。 ? 物体检测（Object Detection） 当图像有很多物体怎么办的？难度可是一下暴增啊。...有一个很大的疑惑，提取候选框用到的算法“选择性搜索”到底怎么选出这些候选框的呢？那个就得好好看看它的论文了，这里就不介绍了。 R-CNN横空出世 基于以上的思路，RCNN的出现了。 ?...2.只对原图提取一次卷积特征 在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。...画一画重点： R-CNN有一些相当大的缺点（把这些缺点都改掉了，就成了Fast R-CNN）。 大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。...>分类+回归 现在的方法：一张完整图片-->CNN-->得到每张候选框的特征-->分类+回归 所以容易看见，Fast RCNN相对于RCNN的提速原因就在于：不过不像RCNN把每个候选区域给深度网络提特征
经过完善的PCA理论分析： 机器学习之PCA算法_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 经过完善的人脸识别实现： 机器学习之基于PCA的人脸识别_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 ---- 主成分分析...那么我们怎么样才能够实现PCA的降维呢？...我们首先对需要降维的样本数据进行去中心化处理，即让样本中的每一个数据都减去样本数据的均值，再通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值和特征向量（这个过程又称为特征值分解），让特征向量按照特征值的大小从小到大进行排列...在这次的人脸识别项目中，我们使用了PCA来对人脸数据进行降维，下图是识别率与前K个主成分之间的关系图，我们仔细观察这两者之间的线性图，不难发现，很有趣的是识别率在取到约前20个主成分的时候已经达到饱和了...然后用PCA对这个矩阵进行降维，即让矩阵中的每一个数据都减去数据的均值，然后对新形成的矩阵求它的协方差矩阵，再对这个协方差矩阵进行特征值分解得到特征值和特征向量，让特征向量按照特征值的大小进行从大到小的顺序排列
因为文献要一口气干掉这三个任务，所以先让我们需要好好区分一下这三个任务的区别： A、图片分类：给定一张图片，为每张图片打一个标签，说出图片是什么物体，然而因为一张图片中往往有多个物体，因此我们允许你取出概率最大的...C、检测任务：给定一张图片，你把图片中的所有物体全部给我找出来(包括位置、类别)。...下面用一个例子，讲解怎么让一个已经设计好的CNN模型，可以输入任意大小的图片： ? 如上图所示，上面图中绿色部分表示：卷积核大小。...假设我们设计了一个CNN模型，输入图片大小是14*14，通过第一层卷积后我们得到10*10大小的图片，然后接着通过池化得到了5*5大小的图片。...张10*10大小的预测分类图，这个时候我们可以简单采用对着每一张10*10大小的图片求取平均值，作为图片属于各个类别的概率值。
先上一下效果图。同样是拿之前的bg图做无损压缩： ? 转换WebP后 啊啊啊啊啊，震惊啊，感动中国十大—-扯远了。比较原图的900多K，这几十倍的差距…而且显示效果连UI都看不出来有什么两样。...在这之前我们一定要学会使用Android Studio提供的Analyze APK哦，通过该工具快速定位项目中的大图以及找出需要WebP化的图片，提高裁包的速度。...看，我们一下子就能找出大图在哪了，然后可以把能WebP的大图揪出来啦。...不过找出的大图在WebP化的过程需要注意一点哦，像JOOX Android端最低支持4.1的系统，就要小心转换之后的图片包含alpha通道，所以需要先将图片转JPG去掉alpha通道，然后在转换成WebP...简单的总结一下流程： 通过APK Analyzer找出能WebP化的大图 将该图片转JPG，去掉alpha通道 //根据实际情况考虑哦 将JPG转WebP，并压缩其余PNG图片 最总要的一点，项目中没用到的图片赶紧删掉啦啦啦
训练集： 经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征。本文则采用深度网络进行特征提取。使用两个数据库： 一个较大的识别库（ImageNet ILSVC 2012）：标定每张图片中物体的类别。...一个较小的检测库（PASCAL VOC 2007）：标定每张图片中，物体的类别和位置，一万图像，20类。...比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据，训练了一个CNN，用于人脸的年龄识别。...然后从上面的总流程图中可以看到，搜出的候选框是矩形的，而且是大小各不相同。然而CNN对输入图片的大小是有固定的，如果把搜索到的矩形选框不做处理，就扔进CNN中，肯定不行。...因此对于每个输入的候选框都需要缩放到固定的大小。下面我们讲解要怎么进行缩放处理，为了简单起见我们假设下一阶段CNN所需要的输入图片大小是个正方形图片227*227。
因此，我们需要这样的工具：可以快速发现应用内加载的图片是否合理，比如大小是否合适、是否存在泄漏、缓存是否及时清理、是否加载了当前并不需要的图片等等。...，这个接口可以帮助知道大图是在哪个页面创建的。...一般有「全局开启」和「分业务开启」两种使用方式： 全局开启：一启动就 start，用于了解整个 APP 使用过程中的图片内存数据 分业务开启：在进入某个业务前 start，退出后 stop，用于了解特定业务的图片内存数据...获取数据 在初始化完成并开启监控后，我们就可以拦截到每张图片的创建过程。...目前想到这些使用场景： 大图报警： 一旦线上出现过大的图片加载，可以上报一条日志，通知开发人员检查 图片泄漏监控：在页面退出后图片内存没有下降，可以看看是什么图片泄漏了，哪里代码导致的 重复加载图片：相同的图片多次
关于cPickle模块的使用，我在这篇文章里有讲到： DeepLearning tutorial（2）机器学习算法在训练过程中保存参数。下文就不重复了。...每张图片的灰度级为8位，每个像素的灰度大小位于0-255之间，每张图片大小为64×64。...如下图，这个图片大小是1190*942，一共有20*20张人脸，故每张人脸大小是（1190/20）*（942/20）即57*47=2679： ?...注意这是不带label的数据，我们可以人工地给它们类别0～39，每个类别有10个样本，故新建一个400*1的label，作为每张图片对应的类别。...1190*942，一共20*20个人脸图，故每张人脸图大小为（1190/20）*（942/20）即57*47=2679 #将全部400个样本存储为一个400*2679的数组，每一行即代表一个人脸图，并且第
该算法可以预测每张图片中的大量子图片，但是计算十分耗时。 因此，在这篇文章中，我会使用更快速且最先进的深度学习模型Faster R-CNN，听起来非常有趣。...△ 训练模型的效果图2 在每张图片中，该模型能正确定位图中人物并对其进行分类，同时还能预测每个定位人物的边界框坐标。 根据效果图可以看出，该模型能很好地检测出图中人物，但是确定人物的边界框时较为粗糙。...当然，与第一部分中只对训练集中人物图片分类的convnet网络相比，该模型的正确率有一定的降低。...对于一张640x460大小的图片，滑动窗口设置为64x128（水平步幅为8像素，垂直步幅为4像素），仍需要处理6000张子图片。...即使某网络的预测速度很快，每张子图片耗时只有0.01s，此时处理每张图片仍需要60秒。另外，如果结合了滑动窗口方法，就只能得到固定长宽比的多张子图片。
，爬这个网站就很简单了; 日文的 我们目标是获取每张图片的高清的源地址，并且下载图片到桌面; 先随便打开一张图片看看详细; emmm，只有一张图 你的名字 看起来还挺清晰的，单击新窗口打开图片，还可以...大图 然后下载图片，说实话，这图片很小，我很担心不是高清原图(管他的); 比较小 PS:一定要禁用广告拦截插件，不然加载不出图，我就在这被坑T_T; 禁用过滤广告插件 接着分析我们从何入手 1、...先去主页面获取每个图片的详细页面的链接 这链接还是比较好获取的，直接 F12 审核元素，或者右键查看代码，手机上chrome和firefox在url前面加上 "view-source"，关于怎么快速学Python...每天晚上20:00都会开直播给大家分享Python知识和路线方法，qun里会不定期更新最新的教程 链接 2、从详细页面获取图片大图地址 随便打开一个图片详细页面如图： 详细页面 接着按 F12 审核元素...，我们需要定位该图片的链接，首先单击左上角的这玩意儿，像一个鼠标的图标： 左上角，一个鼠标的图标 接着只需要单击网页上的图片就能定位到代码了： 代码 3、用大图地址下载该图片 这个很简单，看代码 代码
每张图都有简短的注释，上图便是1960年的照片，备注的文字为： “全民皆兵是毛泽东在20 世纪 50 年代后期提出的做好反侵略战争准备和全民防卫思想；平时工作与战时准备结合起来，要求国防建设和部队教育训练必须从战争实际出发...但想快速写个爬虫爬取照片时发现原文照片是JS异步加载出来的，需要用无界面浏览器selenium+PhantomJS，或者执行这部分JS代码，由于一直没怎么用过这俩，而且满脑子想着三下五除二快速爬完了事，...2.2.1 图片重命名 这部分在爬取图片时就已经命名为1.jpg-100.jpg了，所以本次可以跳过，若你手头有其他图片集，可以需要备份后进行如下操作： import os path = r"C:/Users...，所以必须提前查看所有照片格式，主要是大小，确定长宽下限，本次分别为500和417： from PIL import Image import os, sys #查看每张图格式、大小 i=1 j=0...from PIL import Image import os, sys mw =400 #每张图大小：长度 #若不想设置成正方形 #例如：wh=300 ms = 10 #列数。
(指定不重复)， background-position(确定小图在精灵图中的位置，必须精确定位) 接下来看一下一些大型网页是否使用了精灵图 如淘宝页面 通过审查元素，查看右边小图标是否使用了精灵图...在观察html代码，发现他还有一个tbh-icon的类，通过Style我们可以看到tbh-icon引入了一张背景图片，打开背景图片链接 如下，一张图片包含了很多个小背景图，这便是【精灵图】 很多大型网页都使用了这种技术...，所以我们还是有学习的必要 根据淘宝的精灵图我们试着来使用一下 假设我们要使用“飞猪”图片，上面提到我们要使用精灵图的小背景图 就需要通过background-postion设置精确位置，以“飞猪为例”...1.将精灵图用ps打开 为了避免改变精灵图的位置，我们第一次打开时需将图层锁定 通过选取工具，选取我们需要的图片得到其大小位置信息，图片的信息在“窗口”---“信息”。...将鼠标置于选取图片的左上角 如图得到图片的大小及位置信息 在html文件中 ```php <!
图像的灵活使用（拓展） 1.1 引言 网页上我们经常能够看到大量图标图片使用 若每张图片都单独进行一次传输，效率会很低。...1.2.2 步骤解析 1 、在精灵图上，找到要使用的图片，测量其宽高 2、以 div 为例，为其设置和图片相同的宽高（加边框仅为了方便演示） 3、通过背景图片引入，不能重复 4、因为现在显示的背景图默认为左上角...1.3 字体图标 1.3.1 引言&概念 精灵图虽然可以提高页面加载效率，但是精灵图同样也存在问题： 1 、 图片放大失真 2 、 图片过大，加载速度过慢，导致网页在加载初期看不到任何图像...6 、通过为 iconfont 设置字体大小，改变图标大小（因为字体图标属于字体，但 font-family 不要使 用，无效果） 1.3.5 总结 字体图标可以解决精灵图修改难、图片大的问题...精灵图：负责页面通用的各种大中型彩色图标图片 字体图标：负责页面快速显示的各种小型图标图片 2. 拓展知识 2.1 文字阴影 字体图标允许我们为文本添加阴影。
，在文末以图片的形式给大家展示一份大概的。...手写一个冒泡排序 手写快速排序代码 快速排序的过程、时间复杂度、空间复杂度 手写堆排序 堆排序过程、时间复杂度及空间复杂度 写出你所知道的排序算法及时空复杂度，稳定性 二叉树给出根节点和目标节点，找出从根节点到目标节点的路径...两个不重复的数组集合中，求共同的元素。 两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素？...一个文件中有100万个整数，由空格分开，在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法 一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 2000万个整数，找出第五十大的数字？...渲染 Bitmap如何处理大图，如一张30M的大图，如何预防OOM java中的四种引用的区别以及使用场景 强引用置为null，会不会被回收？
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