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震惊,canvas文字粒子效果，只需要100行代码，简单易懂。

戳这里) 获取文字位置信息，还不想让用户看到，这就需要用到两个画布了，下面是创建主画布，设置画布的大小。...每个部份被分配到一个在数组内连续的索引，左上角像素的红色部份在数组的索引0位置。...像素从左到右被处理，然后往下，遍历整个数组 我这里使用的画布大小是 1080 * 768， 用坐标系来表示就是x轴1080，y轴768 其实就是RGBA(255,255,255,0) 这四个类似的数字表示一个像素...比如x轴(1,1)这个位置，需要用Uint8ClampedArray数组的前四位表示.x轴(2,1)这个位置，需要用Uint8ClampedArray索引4-7的元素表示。...那坐标(1,2)第一位对应表示Uint8ClampedArray索引就是(1080*(2-1) + (1-1)) * 4 -1 .坐标(m,n)首位索引对应的就是(width*(n-1) + m-1))

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46FPS+1080Px2超分+手机NPU，arm提出一种基于重参数化思想的超高效图像超分方案

因此，所提SESR可以在受限硬件平台上进行x2(即1080p超分到4K)与x4超分(即1080p超分到8K)。 我们模拟了一个手机NPU的硬件性能水平对1080p图像进行x2和x4超分。...我们的实验结果突出了现有超分方案在AI加速器方面所面临的挑战并证实SESR可以取得更快的速度。总而言之，SESR为超分任务在PSNR-计算量相关性方面提供了一个新的前沿基线。...Introduction 下图给出了现有图像超分在PSNR-计算复杂度方面的对比示意图，需要注意的是，这里的统计信息为360p到720p超分。...Collapse Linear Block 一旦完成SESR的训练，我们就可以将线性模块折叠为单个卷积层。上图给出了折叠过程介绍。...在真实场景中，还会受到边界重叠、软件等问题的影响。由于SESR-M5非常小，所以这些影响非常小。

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index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4

: index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 错误，指示我们的索引超出了数组的大小。...这个错误信息的含义可以解读为，在第一维度（即维度1）上，出现了一个索引4，而数组的大小只有4个元素，因此超出了数组的边界。...在编写代码时，为避免超出数组边界的错误，我们应该始终谨慎并检查我们使用的索引是否有效。这可以通过在访问数组之前使用条件语句或异常处理机制来实现。...但是，由于数组形状仅有3个通道，因此索引4超出了边界。为了避免此错误，我们在访问通道之前添加了一个条件检查，确保索引在有效范围内。...在大多数编程语言中，数组的索引从0开始，并按照递增的方式对数组元素进行编号。 数组索引范围由数组的大小决定。数组的大小是指数组中元素的数量或长度。例如，一个长度为10的数组，它的索引范围为0到9。

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Android中的像素密度，屏幕密度，屏幕大小，分辨率，ldpi，mdpi，xhdpi，xxhdpi

屏幕大小定义：手机对角线的物理尺寸，以英寸（inch）为单位，一英寸大约2.54厘米。...3 像素密度 像素密度(dpi，dots per inch；或PPI，pixels per inch)：每英寸上的像素点数，结合屏幕大小和屏幕分辨率如果5.0英寸的手机的屏幕分辨率为1280×720，那么像素密度为...屏幕密度不知道如何定义，其实屏幕密度就是像素密度的另外一种表示，是以160dpi=1.0为基准的。手机出厂之后屏幕密度，包括X，Y轴方向的像素密度都是固定值。...float ydpi = dm.ydpi; //Y轴方向的像素密度 Log.e("XY轴方向上的像素密度", "xdpi=" + xdpi...5 为什么2017年以后Android手机适配一般只需要xhdpi和xxhdpi两套资源就可以 2017年以后的android手机一般大小在5寸以上，分辨率至少720p，1080p，所以对应的dpi分别为

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python3之成像库pillow

（0,0），坐标值表示像素的角，它实际上位于（0.5,0.5）；python中坐标通常以2元组(X,Y)的形式传递，矩形表示为4元组（l_x,t_y,r_x,b_y），X轴从左到右，Y轴从上到下，顺序是从左上右下表示...以最大像素为依据比例缩小 （1）Image模块的功能 Image.new(mode,size,color)： 使用给定的模式、大小和颜色创建新图像；大小以（宽度，高度）2 元组的形式给出，以像素为单位；...#这三种效果一样，都为分辨率1920x1080的红色图像 im = Image.new('RGB',(1920,1080),(255,0,0)) im1 = Image.new('RGB',(1920,1080...，aplha为0则返回第一张图像的拷贝，为1则返回第二张图像的拷贝，可以去中间值来划分偏差如0.5 from PIL import Image image1=Image.new('RGB',(1920,1080...im.mode：图像模式典型值为“1”，“L”，“RGB”或“CMYK” im.size：图像大小，以像素为单位。

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掌握音视频已是一种趋势，Android音视频基础解析帮大家破除学习“高门槛”

如上图所示就是一个采样的过程，将模拟音频在连续的时间域上，切割成不连续的时间域的信号过程，即是对x轴的操作。那么有x轴就有y轴，实际上对y轴的操作就是量化。 量化 量化是什么？...这里还需引入分贝(单位db)的概念：是描述声音大小的单位，人耳承受的dB范围是：0～90dB，0dB是人耳能听到的最微弱的的声音，在90dB环境中听力会受到严重影响。...以“1080x1920”为例，那就是每一个横向就有1080个像素点，纵向有1920个像素点，那总共就有1080x1920=2073600个像素。...我们再对1080x1920手机上展示视频一帧的数据量大小如下： YUV格式 大小 （1080x1920分辨率） 444 1080* 1920* 3=6220800b = 6075 kb = 5.93Mb...---- 最后为了帮助大家深刻理解音视频相关知识点的原理以及面试相关知识，这里为大家整理出了一份关于音视频开发入门到进阶的学习文档： 这里给大家提供一个方向，进行音视频体系化的学习： 接下来融合学习文档一起学习效果更佳哦

97400

代替Mask R-CNN，BlendMask欲做实例预测任务的新基准？

他们预测实例级别的信息（例如边界框位置），并将其与分别使用裁剪（FCIS）和加权求和（YOLACT）的单像素预测结合起来。...本文提出了一种简单的架构BlendMask，该架构将大的计算开销添加到已经很简单的FCOS框架中。...首先是使用ROIPooler以p_d的大小去剪切base，然后resize到一个固定的RxR大小。 ? 接下来将注意力信息图从M插值到R。 ? 然后使用softmax把它归一化到K维。 ?...最后点乘区域R和分数S，得到最后的mask logit。k是base的索引，图1是K=4时的blending过程。 ? 这里面有几个超参，作者在实验部分做了相应的消融实验来确定这类参数。...通道数为128的DeepLabv3+作为底部模型。训练里面的超参数与FCOS设置的差不多。在测试时间时，是在1080Ti单卡上，batch为1来测试模型的时间。

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Android音视频开发:踩一踩“门槛”

音频采样 如上图所示就是一个采样的过程，将模拟音频在连续的时间域上，切割成不连续的时间域的信号过程，即是对x轴的操作。那么有x轴就有y轴，实际上对y轴的操作就是量化。 量化 量化是什么？...音频采样 这里还需引入分贝(单位db)的概念：是描述声音大小的单位，人耳承受的dB范围是：0～90dB，0dB是人耳能听到的最微弱的的声音，在90dB环境中听力会受到严重影响。...32比特 0～2^32 -1 0～4294967295 0～192 由上可知，一般我们使用16比特，因为其有0～65535中变化，而且刚好符合人对声音大小的范围，而8比特处理音频，只有0～255...以“1080x1920”为例，那就是每一个横向就有1080个像素点，纵向有1920个像素点，那总共就有1080x1920=2073600个像素。...我们再对1080x1920手机上展示视频一帧的数据量大小如下： YUV格式 大小 （1080x1920分辨率） 444 1080* 1920* 3=6220800b = 6075 kb = 5.93Mb

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技术解码丨腾讯云视频超分辨率技术

同时超分辨率技术还可以应用在清晰的视频源中，将视频的分辨率从1080P提高到4K，支持视频在更大的屏幕上播放， 提供更高清的视野。...目前对于超分辨率的研究已经持续了多年， 在SISR和VSR上都取得了很多不错的成果， 下图列出了在这两方面做的部分算法研究： ?...而在点播场景中，我们使用的是一种基于光流生成对抗网络的VSR超分算法， 利用了视频的时间关联性，可以明显的细化边界、增加细节，同时保持视频序列帧间的一致性。...通过这个算法，我们训练出了一个泛化能力强的超分模型，具有降噪、画面加清、细节增强的能力。下面是几组我们在实际应用中的效果范例： ? ?...配合其他服务为直播、点播平台以及媒体行业提供稳定高效的“媒体质检”、“画质重生”和“编辑理解”基础能力，实现视频内容生产降本增效，可为客户实现1080P/60FPS、4K/120FPS实时插帧、超分，为电竞赛事

2.6K30

机场项目：解决飞行物空间大小纵横比、速度、遮挡等问题引起的实时目标检测问题

【通过人力搜索清楚】 目前，虽然已经提出了无线电和声学检测等方法作为解决方案，但目前已知它们是不准确的。这促使在任何这样的检测系统中集成视觉检测器。...然而，我们最初的目标是在1080p的情况下达到30到60帧之间的平均推理速度。...当在多个1080p高清视频上测试中等大小的模型时，我们观察到19.75毫秒（每秒50帧）的平均总速度（处理前速度（0.5毫秒）+推理速度（17.25毫秒）+处理后速度（2毫秒）），这与我们的主要目标一致...这导致我们选择中等尺寸的模型来开始调整超参数。由于缺乏计算资源，我们为每组超参数评估10个epoch，作为额外时期潜在性能的指标。...我们观察到，这一假设是正确的，因为与默认的超参数（0.027）相比，使用最优超参数集的训练在epoch 100处实现了更好的性能我们基于验证mAP50-95选择最佳超参数，批量为16，随机梯度下降（SGD

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Titan XP值不值？一文教你如何挑选深度学习GPU

并行训练多个模型是一种测试不同原型和超参数的技术，可缩短反馈周期，你可以同时进行多项尝试。 分布式训练，或在多个显卡上训练单个模型的效率较低，但这种方式确实越来越受人们的欢迎。...Tim Dettmers 指出，使用两个有 8 个 PCIe 通道的 GPU，性能应该仅降低「0—10%」。...，正如性能指标所述，12GB 的内存宣示着它并不是为大多数人准备的，只有当你知道为什么需要它的时候，它才会位列推荐列表。...如果你觉得 GTX 1080 超出了预算，1070 Ti 可以为你提供同样大的 8 GB 显存，以及大约 80% 的性能，价格也打了八折，看起来不错。...但是，之前的对比（https://www.reddit.com/r/NiceHash/comments/77uxe0/gtx_1080ti_vs_nvidia_tesla_p100_xpost_from

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彻底搞清楚分辨率、像素、图片大小

搞了这么多年的设计还是不清楚这些概念，真是。。。 找个参照物,一切都懂了：电脑屏幕 1、控制面板打开看电脑屏幕的分辨率。1920、1080是像素块数量。 2、打开图片属性-详细信息看分辨率。...就知道占了屏幕的多少倍了（屏幕做参照物）。 3、其他像素相关东西： css里、编辑器里字体大小：14，代表14像素块。...所以相同大小的字，放在不同的屏幕上眼睛看的大小不一样，因为屏幕的像素密度不一样（质量不一样，对比电脑、手机像素） 4、对比手机： iPhone8plus主屏尺寸是 5.5英寸，分辨率bai是 1920x1080...5、对比视频： 蓝光：通常蓝光的画面分辨率为1920×1080，也就是常说的1080P。 高清：通常高清的画面分辨率为1280x720，也就是常说的720P。...4K：4K图像中存在40962160个像素，在电视等家电设备中，在保证4K清晰度的前提下，厂商普遍使用38402160的格式以保证显示比例为16:9 超清(超高清)：3840*2160以上都是。

1.3K20

测者的性能测试手册：一分钟掌握LoadRunner关联函数应该放在那

定义：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器返回的响应内容中查找，得到相应的值，将其存储的变量中，后续请求再通过对应变量指向的内存取出数据发给服务器发...LB是动态返回值的左边界 RB是动态返回值的右边界 ORD=ALL是选择所有相同左右边界的字符串都存入参数或者参数数组中 Savelen=18是要存储的字符串的长度 LAST..."URL=http://127.0.0.1:1080/WebTours/home.html", "Resource=0", "RecContentType=text/html", "Referer...in=home", "Resource=0", "RecContentType=text/html", "Referer=http://127.0.0.1:1080/WebTours/welcome.pl...Loadrunner是类C语言，因此很多注意获取边界的时候的转义字符 转义 含义 \b Backspace 键 \f 换页 \n 换行 \r 回车 \t 水平制表符 \v 垂直制表符 \' 单引号 \"

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Netflix媒体数据库：媒体时间线数据模型

如何设计高效的视频数据库，Netflix的NMDB给出了答案。本文是系列文章的第二篇，感谢Hulu的小伙伴们的技术审校。...值得一提的是，对事件级时间间隔信息以及区域级空间信息的索引提供了开箱即用的时空查询能力。 以下示例显示了一个完整的媒体文档实例，该实例通过图3所示的视频序列的时间轴表示人脸检测元数据。...所讨论的视频序列是高清视频序列（1920x1080空间分辨率），帧率为23.976帧每秒。它包括两个不同的时间事件。每一个事件都包含单个感兴趣的空间区域，对应于检测到的人脸矩形边界框。..."xSize": 1920, "ySize": 1080, "events": [ { "startTime": 0, "endTime...以下是一个典型的生命周期： 运行在如Archer的平台上的媒体处理算法产生出特定类型的媒体文档实例，其中元数据部分包含特定域的元数据（例如，视频帧中文本的边界框）; 媒体文档实例被摄取，持久化并索引到NMDB

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穿越边界的姿势

在企业安全对抗中，红方攻击团队经常会遇到这种情况，在企业的网络边界上获取到部分权限，比如一个web服务器的webshell，然而如何更方便的进行下一步的渗透呢？...如何对内网进行渗透测试，这时就需要隧道转发技术，穿透边界防火墙、安全代理等安全设备，进行深层次的安全测试。本文的主要内容是穿透内网的各种姿势。 典型的边界网络架构图 ?...利用：在serverB上运行一个socks代理，代理端口设置为7001，这样再执行上面的命令，这样我们就相当于建立了一个socks5隧道。...通过socks代理访问内网 proxychains 假设代理服务器地址是：222.222.222.223:1080 修改配置文件，将代理地址设置为代理服务器的地址如下: vim /etc/proxychains.conf...:1337,reuseaddr,fork EXEC:bash,pty,stderr,setsid,sigint,sane 在serverB上执行： socat FILE:`tty`,raw,echo=0

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【CSS】CSS 总结 ③ ( CSS 背景设置 | 背景颜色 | 背景图片 | 背景图片平铺样式 | 背景图片位置 | 超大背景图片设置 | 背景附着 | 背景样式简写 | 背景半透明 ) ★

: repeat-x; , 背景在 X 轴方向上平铺 ; 纵向平铺 : background-repeat: repeat-y; , 背景在 Y 轴方向上平铺 ; 4、背景图片位置 如果 盒子的大小...大于 背景图片的大小 , 默认的 图片 位置是 左上角 ; 设置背景位置的 CSS 语法如下 : background-position : length length background-position...x 1080 像素的图片 ; 每个人的电脑分辨率不同 , 有的电脑的分辨率可能没有 1920 x 1080 那么大 , 如 800 x 600 , 1080 x 720 等 ; 有的电脑的分辨率可能很大...; 下面的 CSS 样式中 , 就是 设置黑色背景 , 透明度为 20% ; background: rgba(0, 0, 0, 0.2); 颜色的透明度 alpha 取值范围是 0 ~ 1 之间 ,...在使用时 , 可以 省略 0.x 前面的 0 , 直接使用 .x 作为透明度值 , 如 : background: rgba(0, 0, 0, .2); 背景半透明 指的是 盒子的背景设置为半透明 ,

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【Midjourney】Midjourney 辅助工具 ③ ( Midjourney Prompt Generator 命令生成器 | Prompt Hero 提示词搜索引擎 )

，超逼真，干净的背景趋势高细节渲染- ar9:16 女刺客，电影，——16:9 女刺客，对称的肖像，高度细致，黄金比例渲染，电影照明，概念艺术由Mateusz Urbanowicz - 2:3 女刺客...——1080年——1920年 女刺客，粘土做的 女刺客女孩john BERNIE CORP，超细节，超逼真，电影般的灯光，史诗般的构图，辛烷值渲染，电影般的外观，深色背景，8k，星露谷风格::1 上述生成的提示词...，超级最大化，优雅，华丽，豪华，精英，詹姆斯·吉恩，布莱恩·弗劳德，罗斯·特朗，现实的3D，超现实，超细节，现实辛烷值渲染，8K 对应的命令为 : /imagine prompt Female assassin...---- Prompt Hero 地址 : https://prompthero.com/ Prompt Hero 是 AI 图像搜索引擎 , 其中包含了数量庞大的 由 Midjourney DALL-E...，mustard色网格，科幻实验室设备，惊人的质量，超高分辨率，逼真，8k，超现实，伦勃朗照明 下图中的 512x832 是图像的大小 , 2205952536 是图像的种子 ; 生成的图片如下

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深度学习GPU工作站配置参考

，正如性能指标所述，12GB 的内存宣示着它并不是为大多数人准备的，只有当你知道为什么需要它的时候，它才会位列推荐列表。...如果你觉得 GTX 1080 超出了预算，1070 Ti 可以为你提供同样大的 8 GB 显存，以及大约 80% 的性能，价格也打了八折，看起来不错。...但是，之前的对比（https://www.reddit.com/r/NiceHash/comments/77uxe0/gtx_1080ti_vs_nvidia_tesla_p100_xpost_from...我觉得对深度学习计算而言处理器核心数和显存大小比较重要。这些参数越多越高是好，但是程序相应的也要写好，如果无法让所有的core都工作，资源就被浪费了。...并行训练多个模型是一种测试不同原型和超参数的技术，可缩短反馈周期，你可以同时进行多项尝试。 分布式训练，或在多个显卡上训练单个模型的效率较低，但这种方式确实越来越受人们的欢迎。

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