图像压缩是许多应用中的重要步骤。经典方法，例如JPEG、JPEG 2000和BPG（H.265/HEVC的帧内编码），主要使用线性变换、量化和熵编码等技术来去除减少输入的冗余并实现更好的率失真（R-D）性能，如图1所示。最近，人们研究了基于深度学习的方法，其中根据神经网络的特性重新设计了三个主要组件。该方法在 PSNR 和 MS-SSIM 指标方面逐渐优于传统方法，并显示出巨大的潜力。
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2） randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 （3） randperm(n)：产生1到n的均匀分布随机序列。 （4） normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
作者：杨超，腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/362.html We
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！ 通常来说不管是做什么性能优化，逃不出性能优化3步曲： 1. 找到性能瓶颈 2. 分析优化方案 3. 执行优化 上述三步看似第三步最能决定优化结果，而事实上，从笔者的几次
贝叶斯推理[1]（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。
背景建模也称为背景估计，其主要目的是根据当前的背景估计，把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题，将所有像素划分为背景和运动前景两类，进而对分类结果进行后处理，得到最终检测结果。比较简单的获取背景图像的方法是当场景中无任何运动目标出现时捕获背景图像，但这种方法不能实现自适应，通常仅适应于对场景的短时间监控，不能满足智能监控系统对背景建模的要求。
HTML5 多媒体应用现在还没被大部分挖掘出来，像普通的页游只能简简单单的做一些 2D 渲染，主要差距还是在性能上。H5 天生是动态语言，需要经过解析、编译。而且 JS 还是一个弱类型语言，虽然有 JIT 的帮助，但是解析引擎本身就有一个天花板，你无法、或者直接点，不能让 JS 达到原生的效率。但随着技术的发展，浏览器倾向于给 Web 开发者直接提供更底层的 API 使用，而最新推出的 WASM 的技术则更是直接解决了如何让 Web 在拥有原生性能的前提下，不用大量造高性能计算的轮子。
报错：OriginalSql = delete from org_reportcombinestru where code = '报表合并体系2';, Error Msg = ORA-00933: SQL 命令未正确结束
Java 是强静态类型的编程语言，是`Sun Microsystems`公司(简称sun，已于2009年被oracle收购)于1995年推出的高级程序设计语言；此类型的语言还有C#；Java可运行于Windows、Mac OSX、Linux、Solaris及其他多种类UNIX系统(如BSD)。
有个粉丝朋友和我聊到，大约是16年刚毕业时，工作原因给客户单位部署安装系统，绝大多数单位都是oracle数据库，只有一个安全级别极高的单位使用的是达梦数据库，印象中非常不好用。
Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。
项目介绍 MiniDao 是一款轻量级JAVA持久层框架，基于 SpringJdbc + freemarker 实现，具备Mybatis一样的SQL分离和逻辑标签能力。Minidao产生的初衷是为了解决Hibernate项目，在复杂SQL具备Mybatis一样的灵活能力，同时支持事务同步。 当前版本：v1.8.3 | 2021-08-09 源码下载 https://github.com/zhangdaiscott/MiniDao https://gitee.com/jeecg/minidao 升级日志
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),
最小二乘法要关心的是对应的cost function是线性还是非线性函数，不同的方法计算效率如何，要不要求逆，矩阵的维数
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度，即低频信息；细节分量表示信号的低尺度，即高频信息。
物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。
在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是聚类。
奈奎斯特定理又称奈氏准则，它指出在理想低通（没有噪音、带宽有限）的信道中，极限码元传输率为2WBaud。其中，W是理想低通信道的带宽，单位是HZ。若用V表示每个码元离散电平的数目，则极限数据率为
最近我们被客户要求撰写关于梯度下降的研究报告，包括一些图形和统计输出。梯度下降是一种优化算法，能够为各种问题找到最佳解决方案。
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
后来人们知道，那个整数就是日期，它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯，它时时刻刻提醒着主人：日子又过去一天，还有多少时光可以用于浪费呢？ 高斯出生于：1777年4月30日。
1、将db2数据库驱动db2java.jar、db2jcc.jar放入jmeter的lib/下，同时也要放入本地jdk目录下例如：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_751\jre\lib\ext
互联网诞生，从最初的应用于军事领域为目的开创，到如今人人都触手可及，至今已有半个世纪之久。
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
詹姆斯·高斯林 Java之父——詹姆斯·高斯林出生于加拿大，是一位计算机编程天才。在卡内基·梅隆大学攻读计算机博士学位时，他编写了多处理器版本的Unix操作系统。是JAVA的创始人。 在他12岁的时候，他已能设计电子游戏机，帮忙邻居修理收割机。大学时期在天文系担任程式开发工读生，1977年获得了加拿大卡尔加里大学计算机科学学士学位，1983年获得了美国卡内基梅隆大学计算机科学博士学位，博士论文的题目是："The Algebraic Manipulation of Constraints"。毕业后到IBM
今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。
时间回到 1990 年 12 月，一个叫做 帕特里克·诺顿 的大佬被他公司 Sun 开发的 C++ 和 C语言编译器搞得头大，主要是因为当时 C语言 对一些硬件和系统的支持性并不好，导致一些 API (函数) 特别难用。在这之后，他又和公司另外几位大佬开展一个名为 Green 的计划（之前被称为 Stealth 计划），其中一位大佬就是被称为 “Java 之父” 的 詹姆斯·高斯林。几个大佬高瞻远瞩，觉得未来是智能电器时代，所以决定开展用于电器领域的技术研究。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。
这是一个非常好的问题。IO多路复用被视为是非常好的性能助力器。但是一般我们在使用 DB 时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与 DB 连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？
这是一个非常好的问题。IO多路复用被视为是非常好的性能助力器。但是一般我们在使用DB时，还是经常性采用c3p0，tomcat connection pool等技术来与DB连接，哪怕整个程序已经变成以Netty为核心。这到底是为什么？ 首先纠正一个常见的误解。IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。IO多路复用不是指多个服务共享一个连接，而仅仅是指多个连接的管理可以在同一进程。在网络服务中，IO多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理。至于这些事件
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址：http://github.com/akopytov/sysbench
要使用java程序连接SQLite，并与SQLite进行数据存取操作，必须在系统上设置SQLite JDBC驱动程序和安装Java JDK。按照以下步骤进行：
需要加载数据库驱动可以看： Java 技术篇-IntelliJ IDEA 导入数据库驱动jar包实例演示
关于光栅在集成光路(PIC)中的不同应用，在 集成光路中的光栅 中已经讨论过。这一篇笔记再重点聊一聊光栅耦合器(grating coupler，以下简称GC)。
作者： 刘才权 编辑： 黄俊嘉 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅
当涉及到创建一个Java Web注册页面时，你将需要涵盖很多不同的主题，包括HTML、CSS、Java Servlet和数据库连接。在这篇文章中，我们将详细介绍每个步骤，以帮助你创建一个完整的注册页面。
神经网络是目前最强大的函数近似器，而高斯过程是另一种非常强大的近似方法。结合高斯过程与神经网络模型(Neural Network Gaussian Process)，这种模型能获得神经网络训练上的高效性，与高斯过程在推断时的灵活性。阅读本文具体了解下吧~
在实际软件项目开发中，经常会需要连接多个数据库，比如有时要与其他业务数据对接或数据库采用的读写分离。而SpringMVC中提供的动态数据源配置就可以实现这种需求。
使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb这三种格式,在读取时,如果发生这样的错误:
描述:事务只是针对连接连接对象，如果再开一个连接对象，那么那是默认的提交（注意: 事务是会自动提交的）。
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