最近碰到一些事，需要给中介身份证，为了防止被滥用，学习了一下PS添加水印和隐藏水印的方式。
Django包含一个“信号的分发器”，允许解耦的应用在信号出现在框架的任何地方时，都能获得通知。简单来说，信号允许指定的 发送器通知一系列的接收器，一些操作已经发生了。当一些代码会相同事件感兴趣时，会十分有帮助。
在 Django 项目中加入验证码功能，通常需要借助第三方库，比如 Django-Smple-Captch 、Django-reCAPTCHA、DEF-reCAPTCHA、Wagtail-Django-ReCaptcha、Django-Friendly-Captcha等。
ImageKit是一个用于处理图像的Django应用程序。需要一个缩略图吗?用户上传图片的黑白版本?ImageKit会为你制作。如果需要通过编程从另一个图像生成一个图像，则需要ImageKit。 I
每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同，指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性，把个体身份同指纹对应起来，通过与预存指纹对比进行身份识别。在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。
氩弧焊是一种常见的电弧焊接技术，广泛应用于航空航天、汽车制造、石油化工、造船等领域。氩弧焊通过在焊接区域周围注入保护性氩气，形成稳定的保护层，以防止焊缝被氧化。这种焊接技术可以实现高强度的焊接连接，并保持较好的焊接质量。
本文根据网上提供的一些技术方案加上自己实际开发中遇到的情况小结。 众所周知，每个Android应用程序在运行时都有一定的内存限制，限制大小一般为16MB或24MB（视手机而定）。一般我们可以通过获取当前线程的可运行内存来判断，比如系统分给当前运行内存只有16M，而你的图片就有16M，这肯定会oom的。 相关知识介绍 1.颜色模型 常见的颜色模型有RGB、YUV、CMYK等，在大多数图像API中采用的都是RGB模型，Android也是如此；另外，在Android中还有包含透明度Alpha
django.db.models.signales 作用于django的model操作上的一系列信号
现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而，单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念，因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的，这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中，我们提出了 CiteTracker，通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说，我们开发了一个文本生成模块，将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本，为目标提供全面的参考点。此外，还设计了动态描述模块来适应目标变化，以实现更有效的目标表示。然后，我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来，以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法，并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。
本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】，仅做学习分享。
建议查看原文：https://www.jianshu.com/p/83edaeeb5851（不定时更新）
近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
Python的强大之处除了它的简洁易用，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持。今天小编就带你看下Python有哪些常用第三库吧, 知道且用过超过10个的欢迎留言~
本文将介绍在 Canvas 中使用图像的知识，包括加载图像和处理图像中的单个像素。Canvas 的这个功能可以用来创建一些炫丽的效果。本文还将教会你一般图像处理的知识。
解析 GPUImage详细解析（一） 上一篇介绍的是GPUImageFramebuffer和GPUImageFilter。 简单回顾一下： GPUImageFilter就是用来接收源图像，通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像，并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。 GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。 这一篇介绍的是GPUImageVideoCamera和GPUImageView。 GPUImageVideoCamera GPUImage
机器视觉 就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
Pixelmator mac是一款图像处理软件，包含了全新的工作流以及更直观简单的编辑软件。它还采用了单窗口界面以及基于机器学习的智能图像编辑功能。
图像是每个网站的关键组成部分。 根据 HTTP Archive ，图像占网页上需要加载总数据的比例达60％以上。 几乎成为所有网站上重要的组成部分，无论是电子商务，新闻，时尚网站，博客还是旅游门户网站，图像优化都很重要，如果你想加快你的 图像重量级网站 访问速度 ， 这 也许是很容易做到的事情 。
Django 将 signal 描述为“信号调度员”，主要以信号的形式，来触发多个应用程序。这篇文章将从源码分析的角度，讲解 Django 中 signal 的工作机制及使用方法。
Pixelmator Pro for Mac是一种图像编辑器，Pixelmator Pro旨在使每个人都可以使用最强大的专业图像编辑工具。拥有大量用于编辑和修饰照片，创建图形设计，绘画，绘制矢量图形以及添加令人惊叹的效果的工具。
关键帧的周期，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组的最大帧数，一般而言，每一秒视频至少需要使用 1 个关键帧。增加关键帧个数可改善质量，但是同时增加带宽和网络负载。
Grad-CAM 概述：给定图像和感兴趣的类别作为输入，我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像，然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。除了期望的类别（虎），所有类别的梯度都设置为零，该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图，我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位（ 蓝色热图）它表示模型在做出特定决策时必须查看的位置。最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。
随着互联网的高速发展，电子商务行业也正迎来了其黄金时代。如何搭建一个功能完备、体验良好的电商网站成了许多开发者的关心话题。今天，我将带大家使用Python语言和Django框架，快速打造一个电商购物系统。如果你有一定的Python基础，那么跟随我的脚步，你会发现这并没有你想象的那么难！
“Bypass HDR” 是指绕过高动态范围（HDR）功能的一种设置。HDR 是指一种显示技术，它可以提供更高的色彩深度和亮度范围，从而产生更加真实、明亮和有层次感的图像。在某些情况下，用户可能会选择禁用 HDR 功能，例如当他们观看不支持 HDR 的内容时，或者在使用某些应用程序时需要禁用 HDR 以获得更好的性能。因此，“Bypass HDR”是一种设置选项，允许用户启用或禁用HDR功能。
1.缓存 1.缓存的配置，在settings里面，是必定要配置，一共好几种。这个先做个了解 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'unique-snowflake', 'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期） 'OPTIONS':
召开远程视频会议，可大大提高工作效率，节省与会人员的工作时间和会议费用。视频会议通话系统应用在政府、军队、教育、金融、交通、能源、医疗等行业及跨国、跨地区的企业中逐步普及。
国庆节马上就要到了，你们的节日头像换好了吗？最近“渐变国旗头像”火了，今天就为大家分享一下制作工具吧！
哈喽~，大家好，我是千羽。下面分享我认识的一位大佬华中科技大学985硕，字节秋招一面， 这一面整体上问了计算机基础+基本算法+项目场景题。
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍，以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的，实际的技术要复杂很多。
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：Joni 人机回圈（Human-in-the-loop，HITL）是人工智能的一个分支，它利用人类和机器智能来创建机器学习模型。从本质上讲，人机回圈将自动化的问题重新定义为了人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）设计问题。本文选择了三篇不同领域的研究论文简述人机回圈的应用。 一直以来，人们致力于使用 AI、ML 实现各种流程或任务的自动化（Automation）。然而，人们总是忽略这样一个问题，即这种全面的自动化、由机器接管全部任务
一、深度学习算法可以完成大多数智能计算任务 伊恩（Ian Goodfellow）“老爷子”在《深度学习》一书的引言中讲了一个有趣的结论：“神经学家们发现，如果将雪貂的大脑重新连接，使视觉信号传递到听觉区域，他们可以学会用大脑的听觉处理区域去‘看’。这暗示着大多数哺乳动物的大脑使用单一的算法就可以解决他们大脑可以处理的大部分不同任务。” 而他所说的“大部分”不同任务，就是类似于人类能够很容易的从复杂的环境中找出活动的人，判断出他在做什么运动、大概年龄，以及更深层的理解是否健康、心情如何等，目前传统计算机算法很
鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
答： 从光学原理来讲焦距就是从焦点到透镜中心的距离。即焦距长度。如"f=8-24mm，"，就是指镜头的焦距长度为8-24mm。
国内无人机制造商大疆近日发布了旗下新款航拍无人机Inspire 1。据了解，该款无人机中文名为“悟”，自带4K相机且机身可变形，大疆称其“代表了世界小型多旋翼无人机制造业的最高水平”。作为Inspir
在这个技术项目中，我们将探讨 SwiftUI 如何处理布局。有些事情已经解释过了，有些可能是你自己弄明白的，但更多的是你在这一点上想当然的事情，所以我希望一个详细的探索能真正为 SwiftUI 的工作方式提供一些启示。
该文档详细描述模型 的API。它建立在模型 和执行查询 的资料之上， 所以在阅读这篇文档之前，你可能会想要先阅读并理解那两篇文档。
1 1K/2K/4K 在数字技术领域，通常采用二进制运算，而且用构成图像的像素数来描述数字图像的大小。由于构成数字图像的像素数量巨大，通常以K来表示210即1024，因此：1K＝210＝1024，2K＝211＝2048，4K＝212＝4096。 在数字电影应用中，通常2K图像是由2048×1080个像素构成的，其中2048表示水平方向的像素数，1080表示垂直方向的像素数；4K图像是由4096×2160个像素构成的，其中4096表示水平方向的像素数，2160表示垂直方向的像素数。在实际的数字母版制作和数字放
网络摄像机是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将视频影像通过网络传至地球另一端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏览器（如“Microsoft IE或Netscape）即可监视其视频影像。网络摄像机一般由镜头、图像传感器、声音传感器、信号处理器、A/D转换器、编码芯片、主控芯片、网络及控制接口等部分组成。
nginx可以新建一个配置，放在项目目录，暂时不修改nginx的默认配置，端口号可以换一个，然后在/etc/nginx/conf.d/内新建一个软链接指向该配置文件，这样nginx在读取配置时会将该配置一起读进去。这样，访问端口号8080的请求便会指向我们自己的这个配置。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
体育馆承担重要赛事，各个系统及相关工作参赛人员对时间精准性要求都比较高。系统之间时间需要高度统一，运动员、裁判、教练等必须随时精准掌握时间信息和开赛的倒计时时间。
本文提出一个用于掩码图像建模(masked image modeling)的简单框架SmiMIM。作者简化了最近提出的方法，而无需任何特殊设计，如利用离散VAE或聚类进行块级别的掩码和分词。为了让掩码图像建模任务能学到更好的表示，作者表示该框架中每个组件的简单设计已经能显示出其优异的学习能力：
在镜头、曝光，以及对焦（上）中，我们看到了采用镜头能获得更加清晰和更高信噪比的图像，理解了薄透镜模型的几何关系，景深以及影响景深大小的典型因素，真实镜头和薄透镜模型不同的地方。
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