【导读】你一定记得非常热门的加州大学伯克利分校在CVPR2017上提出的图片翻译 pix2pix，它使用GAN方法可以将白马“转化”为斑马，可以把积木“转化”为建筑，可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包，可以把白天转化为黑夜。而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN，解决pix2pix生成图像模式单一的问题，比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下，生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 --
CycleGAN、pix2pix、iGAN的主要贡献者最近在NIPS 2017上又推出了一篇文章Toward Multimodal Image-to-Image Translation（见https://junyanz.github.io/BicycleGAN/，https://arxiv.org/pdf/1711.11586.pdf），讨论如何从一张图像同时转换为多张风格不一成对的图像。 从作者摘要第一句可以看出：“Many image-to-image translation problems are ambiguous, as a single input image may correspond to multiple possible outputs. In this work, we aim to model a distribution of possible outputs in a conditional generative modeling setting.” 像pix2pix这样的图像转换（一对一）的方式是存在歧义的，因为不可能只对应一个输出。因此作者提出了一种一对多的输出，即将可能输出的图像是存在一定的分布特性的。
图像重构（IR）对物理与生命科学领域的图像应用软件来说至关重要，其目的在于根据 ground truth 图像抽取出的的各类信息对图像进行重构。
无监督图像到图像的翻译是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。给定源域中的图像，目标是学习目标域中相应图像的条件分布，而不需要看到任何相应图像对的示例。虽然这种条件分布本质上是多模式的，但现有的方法过于简化了假设，将其建模为确定性的一对一映射。因此，它们无法从给定的源域图像生成不同的输出。为了解决这一限制，我们提出了一种多模式无监督图像到图像翻译（MUNIT）框架。我们假设图像表示可以分解为域不变的内容代码和捕获域特定属性的样式编码。为了将图像翻译到另一个域，我们将其内容编码与从目标域的样式空间采样的随机样式代码重新组合。我们分析了所提出的框架，并建立了几个理论结果。与最先进的方法进行比较的大量实验进一步证明了所提出的框架的优势。此外，我们的框架允许用户通过提供示例风格图像来控制翻译输出的风格。
这篇关于神经网络重渲染的文章，来自CVPR2019 oral.探索在不同的外观（如季节和时间）下记录，建模和重新渲染场景。基于记录旅游地标的互联网照片，论文对照片进行3D重构，并将场景近似为点云。对于每张照片，将场景点云渲染为深度帧缓冲deep framebuffer，并训练神经网络以学习这些初始渲染到真实照片的映射。通过这种方法，我们可以在屏幕前就能获取罗马一天的观光之旅，或者基于这种方法，构建真实的游戏场景体验。该渲染网络还将潜在外观向量和指示诸如行人的瞬态对象的位置语义掩码作为输入，同时对该模型在多种多样的光照条件的数据集上进行评估。作者还提供了视频，展示对图像视点，外观和语义标签的逼真处理。
生成对抗网络（Generative adversarial network, GAN）[1]自2014年由Ian Goodfellow等人提出后，就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展，它在计算机视觉、自然语言处理、人机交互等领域有着越来越深入的应用，并不断向着其它领域继续延伸。其中，GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。
不知道大家有没有印象，小时候很多书籍封面或者小卡片都是用“光栅立体卡”做的，以光学的原理把不同的图案印刷在特殊材料上，从不同的角度可以看到不同的画面，将平面转换成了3D效果。
非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）诞生于2014年，它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪，被誉为“GAN 之父”。
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存目标的方法通常需要辅助任务，例如语义分割，以防止图像内容过于失真。然而，在实践中很难获得像素级注释。或者，实例感知图像转换模型分别处理对象实例和背景。然而，它在测试时需要目标检测器，假设现成的检测器在这两个领域都能很好地工作。在这项工作中，我们介绍了AugGAN Det，它引入了循环目标一致性（CoCo）损失，以生成跨复杂域的实例感知翻译图像。 目标域的目标检测器直接用于生成器训练，并引导翻译图像中保留的目标携带目标域外观。与之前的模型（例如，需要像素级语义分割来强制潜在分布保持对象）相比，这项工作只需要更容易获取的边界框注释。接下来，对于感知实例的GAN模型，我们的模型AugGAN-Det在没有明确对齐实例特征的情况下内化了全局和对象样式转移。最重要的是，在测试时不需要检测器。实验结果表明，我们的模型优于最近的目标保持和实例级模型，并实现了最先进的检测精度和视觉感知质量。
生成对抗网络（Generative adversarial network，GAN）由生成模型和判别模型构成，生成模型获取真实数据的概率分布，判别模型判断输入是真实数据还是生成器生成的数据，二者通过相互对抗训练，最终使生成模型学习到真实数据的分布，使判别模型无法准确判断输入数据的来源。生成对抗网络为视觉分类任务的算法性能的提升开辟了新的思路，自诞生之日起至今已经在各个领域产生了大量变体。
文本到图像的合成是生成对抗网络（GAN）的用例之一，它具有许多工业应用，就像前面章节中描述的 GAN 一样。 从文本描述中合成图像非常困难，因为要构建可以生成反映文本含义的图像的模型非常困难。 一个试图解决这个问题的网络是 StackGAN。 在本章中，我们将使用 TensorFlow 作为后端在 Keras 框架中实现 StackGAN。
使用过 Mysql mha 的都知道，为了确保在故障切换的时候，有尽量多的数据用于恢复，mha 是建议关闭 relay_log 自动清理功能的
对消息进行签名和加密分别解决了消息的一致性和机密性问题。而最终是仅仅采用签名还是签名与加密共用取决于契约中对消息保护级别的设置。但是具体的签名和加密在整个WCF框架体系中如何实现？是采用对称加密还是非对称加密？密钥如何而来？相信这些问题在本篇文章中你会找到答案。 目录 一、BasicHttpBinding 二、WSHttpBinding、WS2007HttpBinding和WSDualHttpBinding 三、NetTcpBinding和NetNamed
最近又接触到图像处理这一块，翻查到一年前自己写的代码http://blog.csdn.net/gongluck93/article/details/52813042，发现有点看不懂了！ 所以自己又整理了一波（YV12转RGB24，显示和保存dib）： #include "stdafx.h" /******************************************************************* * Copyright(c) 2017 * All rights rese
最近任务多、工期紧，没有时间更新博客，就水一期吧。虽然是水，也不能太失水准，刚好最近工作中遇到一个 boost::bind 的问题，花费了半天时间来定位解决，就说说它吧。
sort 是一个以行为单位对文件内容进行排序的工具，也可以根据不同的数据类型来排序。例如数据和字符的排序就不一样
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分布式监控系统Zabbix-3.0.3的安装记录 环境说明 zabbix-server:192.168.1.30 #zabbix的服务端（若要监控本机，则需要配置本机的Zabbix agent，下面会提到） zabbix-agent：192.168.1.7 #zabbix的客户端（被监控端，需要配置Zabbix agent，下面会提到） 一、zabbix-server端的操作记录（192.168.1.30 ） zabbix服务器端要提前安装好LNMP环境（mysql，nginx，php5的安
通过将现有RabbitMQ节点重新配置为集群配置来建立集群。因此，第一步是以正常方式在所有节点上启动RabbitMQ：
为了方便测试，这里封装了一个设置指定根节点的左孩子和右孩子节点的方法：SetSubTreeNode
这一节演示一下远程升级WIFI模块程序,今天我又把上位机和底层程序优化了下,主要是根据做项目的时候别人提的问题优化的.
1、虽然升级 Zabbix agent 不是强制性的，但建议将其升级，因为Zabbix server和Zabbix proxy 必须具有相同的大版本。
bitmap底层也是动态字符串(不需要初始化字符串,就可以往字符串里面存,如果不存在就创建,若果空间不足则扩容)
(1)由于生产环境采用NGINX ，ZABBIX Server默认使用HTTP，升级后的文件默认存放在usr/share/zabbix，需要拷贝到Nginx 默认目录下
Zabbix 是一个企业级分布式开源监控解决方案，能够监控各种网络设备、服务器、中间件和应用程序等等。Zabbix 支持主动轮询（polling）和被动捕获（trapping）两种方式获取数据。Zabbix 所有的报表、统计数据和配置参数都可以通过基于 Web 的前端页面进行访问，并且提供了完善的 API 接口便于二次开发。
现在需要对一个有序的手机列表按照品牌进行分组，那么我们使用java8中的groupingBy的时候默认返回的是无序的Map，如果想输出有序的Map，需要使用三参数的groupingBy，指定返回有序的LinkedHashMap。
https://www.zabbix.com/documentation/6.0/en/manual/installation/upgrade
zabbix是什么在此就不多作介绍了，可以参考之前的文章 零代码如何打造自己的实时监控预警系统 ，这篇主要介绍安装及注意事项。 主要分为服务端和客户端安装，客户端又分为Linux、Windows。 服务端安装环境 CentOS6.8 Zabbix3.2 Mysql5.6 Apache PHP56w 环境准备 关闭selinux setenforce 0 进入mysql，创建zabbix用户并授权 mysql -uroot -p CREATE DATABASE zabbix CHARACTER SET
BOOL CTestestView::WriteWindowToDIB(LPTSTR szFile, CWnd *pWnd)
当service经常被远程调用时，我们经常常使用到aidl来定一个接口供service和client来使用，这个事实上就是使用Binder机制的IPC通信。当client bind service成功之后，系统AM会调用回调函数onServiceConnected将service的IBinder传递给client， client再通过调用aidl生成的asInterface()方法获得service的调用接口，此时一个bind过程结束了，我们在client端就能够远程调用service的方法了。比如
张风捷特烈个人网站，编程笔记请访问：http://www.toly1994.com
今天完成了 王小二图解Android【010】Binder应用篇的直播，说实话这次我只能给自己打一个59分数。回去我在不断思考，最后觉得这个Binder培训就根本不应该采用1对多的培训模式，其实我在昨晚就给一个毕业半年左右的网友一对一的试讲过，中途我们会不断地交流，给他补了很多知识，最后效果我觉得有85分。 但是今天一整天我一直心有不甘，我觉得还是有必要为自己今天的直播课上一个补课。
提供两种不同的安装方式，两种方式都可以，自己根据实际情况选择，也可以跟我文档一样搭建两套，为了方便后期管理yml，个人建议使用3.2小节的安装方式，单机编排
MQ消息队列中间件，P2P，PUB/SUB 生产者消费者模型 erlang中实现AMQP 1 安装配置 2 rabbitmqctl status 3 增加用户？？ rabbitmqctl add_user root root 增加用户 rabbitmqctl set_permissions -p / root "." "." ".*" rabbitmqctl set_user_tags root administrator
现在多数app里面加入聊天已经是一个非常普遍的现象了，而微信和qq则是通讯领域的鼻祖了。如果产品经理在考虑做聊天设计的时候，多数会参考。
zabbix（[`zæbiks]）是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营；并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。 zabbix由2部分构成，zabbix server与可选组件zabbix agent。 zabbix server可以通过SNMP，zabbix agent，ping，端口监视等方法提供对远程服务器/网络状态的监视，数据收集等功能，它可以运行在Linux，Solaris，HP-UX，AIX，Free BSD，Open BSD，OS X等平台上。 ——摘自百度百科
本文介绍了如何基于Zabbix 5.0.12版本，使用PowerShell脚本实现自动化部署，包括安装Zabbix服务器、Agent以及配置模板。同时，介绍了如何使用Zabbix Web UI进行主机创建、监控等操作。
随着公司业务的发展，项目规模会越来越大，可能会遇到多多服务IPC的场景，有很多模块，而每一个模块都需要和服务端通讯，那么我们也要为每一个模块创建特定的AIDL文件，那么服务端service也会产生很多个。作为四大组件之一，过多使用也会造成性能资源消耗。所以我们可以设计只有一个Service，对于不同可客户端我们只是去返回一个不同的Binder即可，这样就避免了创建了大量的Service。
创建数据库zabbix连接使用，数据库名字为zabbix，默认字符编码utf8 授权zabbix账户访问zabbix数据库密码是pwd@123
在开始之前，我需要说明的是，如果不是必要，不要使用二进制序列化。因为很难做到版本兼容，如果写错了也不知道是哪里写错了，调试难度很大。但是对于性能的提升，其实也不大
rabbtmq 依赖于erlang，rabbitmq 3.7.7 版本对erlang的依赖关系参见：http://www.rabbitmq.com/which-erlang.html erlang版本为21.0.x，因此，需要首先安装21.0.x。考虑到服务器环境可能无法直接与外网环境互通，因此决定采用下载源码自行编译erlang。（基础的yum repo运维是支持的）
要显示位串中的位，请使用 $bitcount 函数获取位串中位的计数，然后遍历位：
一、zabbix运行架构 Zabbix是一个企业级的分布式开源监控解决方案。它能够监控各种服务器的健康性、网络的稳定性以及各种应用系统的可靠性。当监控出现异常时，Zabbix通过灵活的告警策略，可以为任何事件配置基于邮件、短信、微信等告警机制。而这所有的一切，都可以通过Zabbix提供的web界面进行配置和操作，基于web的前端页面还提供了出色的报告和数据可视化功能。这些功能和特性使我们运维人员可以非常轻松的搭建一套功能强大的运维监控管理平台。
如果要从CBitmap转为IplImage，可以先将CBitmap转为BITMAP，再由BITMAP转为IplImage；
在软件开发过程中，我们经常会遇到需要处理金融数据的情况，而BigDecimal类则是Java中处理精确浮点数运算的首选类。本文将介绍如何将String类型的数据转换为BigDecimal，以及BigDecimal常用的操作方法，并分享一些避免在使用BigDecimal时常见的问题和坑。
ServiceManager是Binder IPC通信过程中的守护进程，本身也是一个Binder服务，但并没有采用libbinder中的多线程模型来与Binder驱动通信，而是自行编写了binder.c直接和Binder驱动来通信，并且只有一个循环binder_loop来进行读取和处理事务，这样的好处是简单而高效。
/*分析 块设备的工作原理*/ void ll_rw_block(int rw, int nr, struct buffer_head *bhs[]) { int i; for (i = 0; i < nr; i++) { struct buffer_head *bh = bhs[i]; if (!trylock_buffer(bh)) continue; //写操作 if (rw == WRITE) { if (test_clear_buffer_dirty(bh))
一、执行流程 二、主要类分析 2.1. 在applyBindings中，创建bindingContext，然后执行applyBindingsToNodeAndDescendantsInternal方法
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