一般在全国哀悼日或者某些纪念日的时候，身为站长的我们都会让自己的网站的全部网页变成灰色（黑白色），以表示我们对逝者的悼念。那么今天就说说，通过几行简单的代码，来实现这个功能。
最近，有人问我一个问题，如何使用彩图转为黑白，又如何将黑白图片转换为彩图？对于这个问题，我能想到的最直接的方法是：调用Android的系统Api获取图片生成bitmap文件，然后再使用Android中的二值化技术即可实现；除此之外，还可以使用FFpeg等库的方式实现。不过，我们今天要讲的是另外一种方案，即使用RenderScript方式。
Stable Diffusion web UI是一个基于Gradio库的Stable Diffusion图像生成的网页接口。
注意：需要用最新版的Chrome打开页面，最新版也打不开的话就需要用VPN才可以打开。
小伙伴们玩过 SET 吗？SET 是一种游戏，玩家在指定的时间竞相识别出十二张独特纸牌中的三张纸牌（或 SET）的模式。每张 SET 卡都有四个属性：形状、阴影/填充、颜色和计数。下面是一个带有一些卡片描述的十二张卡片布局示例。
在机器学习浪潮迸发的当下，AI 工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由 AI 系统工程师来完成）。这一部分工作对于 AI 工程师们来说是繁琐、且消耗额外精力的。
美国先驱时报分析，目前美国加密资产管理公司、加密资产基金巨头灰度公司（Grayscale Investments）6月再次更新旗下投资产品规模。根据推特上公布显示，该公司总共管理了价值合计204亿美元的加密资产，比特币投资信托基金（GBTC）全球达到了161.73亿美元，占据近90%的份额。这些在CA(Certificate Authority)中占据了三分之二的份额。留给全球用户目前还有不足三分之一。在过去一年的熊市中，参与CA(Certificate Authority)的机构投资者和退休基金这两个大型机构投资者分别占了79%和18%，两者相加总比例达97%。而个人投资者只占3%。
首先在【萌宝寻龙】新年IP | 百变萌宠龙宝宝的下载页面，找一个好看的图片，并复制其提示词，如下
加密资产管理公司 Grayscale Investments 发布了一份报告，向读者介绍按市值计算的第三大区块链Cardano。该报告提供了一个独特的视角，让人们了解像Grayscale这样更传统的金融公司是如何看待Cardano的。
Support screen readers: 为 IntelliJ IDEA 启用屏幕阅读器支持。
Problem set 1 // Homework 1 // Color to Greyscale Conversion //A common way to represent color images is known as RGBA - the color //is specified by how much Red, Green, and Blue is in it. //The 'A' stands for Alpha and is used for transparency; it will
最近要做一个位图转矢量图的功能，设计到png，jpg等位图的图像处理算法应用。于是分析一下友商的开源软件，Snapmaker Luban。
在真正讨论IV对于加密效果的作用之前，不放我们先来论证下之前已经给出的一个结论：AES-ECB加密模式是不安全的，不推荐在工程中使用。
树莓派外接摄像头，最常用的有两种：CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。
ImageFiltered 也是官方之后更新一批组件之一，用于对图像添加滤镜效果，比如图像的颜色矩阵变换、高斯模糊、图像矩阵变换等。注意，这不是仅指 Image 组件，而是对于任何的 Widget 都适用。 在其诞生之前，有一个和其功能类似的组件 BackdropFilter ，但该组件的作用于是 背景，如果想对特点的组件进行特效处理，就很不方便 。ImageFiltered 的引入，让这一切变得简单。
要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
来源：量子位本文约1700字，建议阅读8分钟做计算机视觉，离不开CNN。 可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？ 对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子，训练过程也都呈现得明明白白。比如随着epoch（迭代次数）的变化，训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节，用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。 比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。 折叠卷积层的特征图输出。 对全
使用python进行图片处理，现在需要读出图片的任意一块区域，并将其转化为一维数组，方便后续卷积操作的使用。
对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
做计算机视觉，离不开CNN。可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？
本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，转载请联系出处 本文约1700字，建议阅读9分钟 本文介绍了关于神经网络可视化的3D版本。 做计算机视觉，离不开CNN。 可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？ 对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子，训练过程也都呈现得明明白白。 比如随着epoch（迭代次数）的变化，训练过程中各层出现的实时变化。 为了能更清楚地展示网络细节，用户
/* 由于less的底层就是用JavaScript实现的, 所以JavaScript中常用的一些函数在less中都支持 */ 不想介绍，因为太他妈多了。。。。 你们自己看把.
来源：量子位 本文长度为7970字，建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂，以树莓派4B为微处理器，ESP32为辅助控制，结构是中心对称结构（仿工业结构）。mechArm 270-Pi本体重量1kg， 负载250g，工作半径270mm，设计紧凑便携，小巧但功能强大，操作简单，能与人协同、安全工作。
Nyberg 等人（2024 年）开发的 "河流和湖泊表面积（SARL）"数据集对 38 年间（1984-2022 年）河流和湖泊的水面面积变化进行了全面分析。这个分辨率为 30 米的全球数据集为了解地表水的动态提供了宝贵的信息，尤其突出了季节性所起的日益重要的作用。
core-3.3.1-sources.jar!/com/google/zxing/qrcode/QRCodeWriter.java QRCodeWriter的encode方法进行编码，转换为BitMatrix
现如今，将图片彩色化是通常用Photoshop处理的。一幅作品有时候需要用一个月的时间来着色。可能单单一张脸就需要20层的粉色、绿色和蓝色阴影才能让它看起来恰到好处。为了了解这一过程，你可以看看下面这
零过渡太阳能资产映射器 TransitionZero 的太阳能资产映射器是通过机器学习和人工标注相结合创建的全球公用事业级太阳能发电场卫星数据集。2024 年第一季度的数据集包括 63,616 个资产的位置和形状，以及它们的估计容量。其中超过 80% 的资产的建设日期已估算出来。该数据集涵盖 183 个国家超过 19100 平方公里的太阳能发电场，预计总发电量为 711 千兆瓦。
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件，然后伤心地发现只能搞定人脸，而且还没正式推出，现在能看到的
编者注：本文作者于航（spell），@Salesforce高级产品设计，曾助力微软，亚马逊，HTC，Citrix及若干创业公司的产品设计。 万众期待的苹果开发者大会Keynote前几天落下了帷幕，这次
选自freecodecamp 作者：Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月，Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面，用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
二维码边距修复 使用zxing生成二维码时， 某些场景下，即便指定 padding 参数为0，依然有很大的白边，本篇博文主要分析产生这个的原因，以及如何修复这个问题 首先抛出一个源码传送门 二维码生成java工具类 问题重现 写个测试类如下，其中 genQrCode 方法调用zxing的库，生成二维码，并输出为java的 BufferedImage 对象 private BufferedImage genQrCode(String content, Integer size) throws WriterE
全球森林碳通量（2001-2023） 森林碳净通量表示 2001-2023 年间森林与大气之间的碳净交换量，计算方法是模型期内森林排放的碳与森林清除（或封存）的碳之间的平衡（兆克 CO2 排放量/公顷）。碳净通量的计算方法是将每个建模像素的年均总清除量减去年均总排放量；负值表示 2001 年至 2023 年期间森林是碳的净汇，正值表示森林是碳的净源。净通量的计算遵循 IPCC 国家温室气体清单指南，根据 Hansen 等人（2013 年）的全球森林变化植被变化数据，在 2000 年有森林或 2000 年至 2012 年期间有森林的每个像素点进行计算。该层反映了模型期间（2001-2023 年）的累积净通量，必须除以 23 才能得到年平均净通量；净通量值不能分配给模型的各个年份。
在过去的几年里，机械臂技术经历了前所未有的发展，其应用领域从传统的制造业扩展到了医疗、服务、物流等多个新兴行业。这种跨界扩展得益于科技的飞速进步，尤其是在传感器、控制系统和人工智能领域的突破。特别是去年，人工智能技术的热潮为机械臂的智能化升级提供了更多的可能性，从而极大地拓宽了其应用场景和提高了作业效率与智能水平。
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值，以调整NV12图像的大小。
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
libjpeg-turbo是与libjpeg接口兼容的一个jpeg编/解码库，其主要的特点就是利用SIMD指令(如X86架构的MMX/SSE/SSE2，ARM架构的NEON)来加速jpeg图像的编/解码,相比被广泛使用的libjpeg，编码和解码性能提高2~4倍左右。 本文介绍的内容适用于libjpeg-turbo和libjpeg(80以上版本) 关于如何用gcc对libjpeg-turbo编译,请参考我之前的一篇的博文《mingw(gcc)编译libjpeg-turbo》
在iOS本地资源文件编译后放置与应用程序包(Bundle)文件中即<应用名>.app文件。
来源：DeepHub IMBA本文约4300字，建议阅读8分钟本文将讨论图像从FFT到逆FFT的频率变换所涉及的各个阶段，并结合FFT位移和逆FFT位移的使用。 图像处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，涉及到社交媒体和医学成像等各个领域。通过数码相机或卫星照片和医学扫描等其他来源获得的图像可能需要预处理以消除或增强噪声。频域滤波是一种可行的解决方案，它可以在增强图像锐化的同时消除噪声。 快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术，是图像处理中进行频率变换的关键工具。通过利用图
SDWebImage是一个很厉害的图片缓存的框架。既ASIHttp+AsyncImage之后，我一直使用AFNetworking集成的UIImageView+AFNetworking.h，但后者对于图片的缓存实际应用的是NSURLCache自带的cache机制。而NSURLCache每次都要把缓存的raw data 再转化为UIImage，就带来了数据处理和内存方面的更多操作。具体的比较在这里。
【新智元导读】本文是作者对Reddit社区用户Amir Avni深度学习上色机器人的实现，看完本文后，你也能打造媲美大师级着色效果的自动上色神经网络应用。此外，还有一个好处，即使失败了（例如本文头图，见上），你也可以说这是艺术：） 如今，上色都是人手工用Photoshop做的，一张图片要花好几个月才能完成，需要进行大量调查研究，光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是，基于深度神经网络的自动着色机器人，可以几秒钟就实现PS几个月的效果，而且成效越来越惊人。 下面，我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神
从业务代码构建出来 GlyphRun 对象，在 WPF 的渲染层里，如何利用 GlyphRun 提供的数据将字符在界面呈现出来。本文将和大家聊聊从 WPF 的渲染层获取到 GlyphRun 数据，到调用 DirectX 的各个渲染相关方法的过程，也就是 WPF 绘制文本字符的原理或者实现方法
基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。
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