视口的高度，也就是眼睛可以看到屏幕的高度，如果你的屏幕分辩率为1920*1080，那么视口的高度就是1080px，vh可用于写自适应。一般给css div 的 height赋值用。
《家庭影院.液晶电视.液晶电视连接电脑全功略》http://blog.csdn.net/liwei_cmg/archive/2008/11/28/3402883.aspx 一文中介绍了使用三星32A550P1R，作为电脑外接显示器+音箱的方法。其中中提到了 使用1366*768的分辨率。32A550物理分辩率为1920*1080，本文主要介绍使用HDMI 完成1920*1080的点对点连接。
每次程序打开之后，根据当前屏幕分辩率进行计算缩放系数，然后设置界面上的控件尺寸，不管有没有使用布局器都可以设置。
// 编者按：快手平台上视频类型繁多，且视频源的画面质量存在较大差异。“面对种类多且质量差异较大的视频，如何让用户获得更清晰的观看体验？”对于这一问题，快手音视频技术团队深入研究智能音视频修复及增强处理等相关技术，打造“快手质臻影音”，为用户提供极致视频体验。本次LiveVideoStackCon 2022上海站大会，我们邀请到了快手音视频高级算法工程师何刚老师，为我们分享了快手平台视频多样性和处理挑战；针对这些挑战提出的智能修复和增强算法；以及质臻影音的落地方案。 文/何刚 整理/LiveVide
机器之心专栏 北京邮电大学-模式识别与智能系统实验室 来自北京邮电大学和英特尔中国研究院的研究团队创新性地利用超分辩率算法定义了网络视频传输任务，减小了网络视频传输的带宽压力。 互联网视频在过去几年发生了爆发式增长，这给视频传输基础设施带来了巨大的负担。网络视频传输系统的质量很大程度上取决于网络带宽。受客户端 / 服务器日益增长的计算能力和深度学习的最新进展的启发，一些工作提出将深度神经网络 (DNN) 应用于视频传输系统的工作，以提高视频传输质量。这些 DNN 的方法将一整个视频平均分成一些视频段，然后传
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 下面来欣赏一些高糊图片“整个世界都清晰了”的魔法时刻： 无论是动漫还是真实图像，是不是都清晰还原了？ 以上就是由腾讯ARC实验室最新发表的图像超分辨率模型完成的。 与前人工作相比，它可以更有效地消除低分辩率图像中的振铃和overshoot伪影； 面对真实风景图片，能更逼真地恢复细节，比如树枝、岩石、砖块等。 除了上面这些官方的demo，我们也试了一下，效果还比较满意： 如果你也想试试，可在GitHub上下载该模型的可执行文件，Win
随着智能终端和移动互联网的高速发展，客户端游戏和客户端网游的发展开始放缓，为了迎合人们现在碎片化时间的发展趋势，各大游戏巨头企业将目光投向了手机游戏市场，与移动互联网的高速发展共同前进。
TIFF - Tag Image File Format文件格式最早是为了存储扫描仪图像而设计的。它的最大的特点就是与计算机的结构、操作系统以及图形硬件系统无关。它可处理黑白、灰度、彩色图像。在存储真彩色图像时和BMP格式一样，直接存储RGB三原色的浓度值而不使用彩色映射（调色板）。对于介质之间的交换，TIF称得上是位图格式的最佳选择之一。由于其简单灵活，所以使用很广。
Python通常结合selenium模块来完成一些web的自动化测试以及RPA（Robotic Process Automation）工作
今年的NAB2019上，资深编解码技术专家Jan Ozer采访了Twitch的首席研发工程师沈悦时博士，沈博士从编解码器的角度讨论了Twitch对于视频新技术的实践与探索，同时介绍了Twitch未来五年在流媒体技术战略方面的布局。他认为，五年后Twitch的头部以及尾部内容将100%使用AV1编码。 文 / Jan Ozer 译 / 郭俊翔 原文 https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/NAB-2019-Twit
最近停止更新了一段时间, 不是我不想写, 而是处于一种迷茫状态 上一次的年终总结中有提到, 2014是我参与的项目的面世的一年 可谁想到公司冻结了这个项目, 全部转去做手游了 当时也纠结过是不是转手游
他们给现有的激光雕刻机安上了一个AI，就可以自动识别30种不同的切割材料，准确率高达98%。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为了让你能高清重温童年的XXX，AI近来没少努力。 最近我们就发现了一个专为动漫图像而生的画质修复模型： Real-CUGAN。 这个开源模型在今天登上了GitHub热榜，还来自b站官方。 它的效果也比此前俩个挺火的超分模型要更进一步，推理速度、兼容性什么的也都更快、更好。 “老二刺猿”了就是说[狗头]。 结构魔改自Waiuf2x Real-CUGAN，全名Real Cascade U-Nets for Anime Image Super Reso
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 免费玩的Stable diffusion，又出新变种了！ 古典人像丝滑切换，还都是4倍超分辨率水平，细节也就多了亿点点吧，眉毛发丝都根根分明。 还能从一盘草莓意大利面，丝滑变成一份蓝莓面。 这就是最近在推特上火了Stable Diffusion视频版2.0. 它能够通过Real-ESRGAN进行上采样，让生成画面达到4倍超分。 要知道，之前Stable Diffusion生成的图像如果想要高清，还得自己手动提升分辨率。 现在直接二合一，在谷歌Co
//手机号码 public static String getLine1Number(Context context) { TelephonyManager tm = (TelephonyManager) context.getSystemService(Context.TELEPHONY_SERVICE); if (tm == null) { return ""; } return "" + tm.getLine1
论文标题：《SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects》
近年来，血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展，除了与扫描硬件、扫描技术的进步有关外，更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持：图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节
自从Android 3.0中引入fragments 的概念，根据词海的翻译可以译为:碎片、片段。其目的是为了解决不同屏幕分辩率的动态和灵活UI设计。大屏幕如平板小屏幕如手机，平板电脑的设计使得其有更多的空间来放更多的UI组件，而多出来的空间存放UI使其会产生更多的交互，从而诞生了fragments 。
就在刚刚，一代“鸽王”詹姆斯·韦布 （James Webb）太空望远镜，终于睁开了“宇宙之眼”：
看过了这么多不同方向的应用，发现很多程序入门都是helloworld helloworld是所有程序员的绝对初恋 先看一下程序的运行结果吧 然后就是他的工程代码 工程的目录有两个 Class
当我们用Linux的桌面环境的时候，有时屏幕发生偏移或分辩率太低，解决办法总共有两个，一个是安装显示卡的以驱动，另一个方法是通过xorg-x11软件包所提供的工具 gtf 来调整。 一、显示设置的管理工具 在Fedora 中，显示器和显示卡的配置工具是 system-config-display，存在于软件包system-config-display中，如果您没有这个命令或者在菜单上找不到这个工具，您可以自行安装。 [beinan@localhost ~]# rpm -q system-config-display system-config-display-1.0.29-1 如果没有上面的提示，你可以通过软件包管理工具 system-config-packages 来安装此软件。或者从光盘映像中找出此包安装。 [beinan@localhost ~]# rpm -ivh system-config-display* 调用方法: [beinan@localhost ~]# system-config-display 或 [beinan@localhost ~]# /usr/bin/system-config-display 这个工具比较简单，我们根据自己机器的配置就能配置得起来。值得注意的是如果您用液晶显示器，一定要选择LCD的。 二、显示卡驱动 显示卡的驱动能提供更强的功能，比如支持3D功能等。另外屏幕的分辨率等问题，都与显示卡是否有驱动有关。在系统默认安装的状况下，显示卡的驱动都是不支持3D的。我们要让系统支持3D，必须得有显示卡驱动。 遗憾的是并不是所有的显示卡都有官方发布的类Unix系统的驱动，目前看来NVidia显示卡官方支持要强。ATI部份显示卡能得到官方的支持，据AIT的官方的说明文档得知，显示卡版本必须高于8500的才有官方驱动可用。 如果您用的是Fedora Core 4.0 ，应该在线升级显示卡驱动，请参考 《apt+synaptic 为Fedora core 4.0 中安装Nvida芯片显示卡及Ati 卡显示驱动》。 我们可以用官方提供的显示卡图形调节工具来调整显示属性。极为简单，点鼠标完成，和Windows类似。安装完成ATI和NVIDIA驱动后，在菜单上有图形的配置工具，自己找找看。 如果您用Intel 855集成显示卡，可以参考《Intel 集在显卡分辨率调整工具 855resolution》 三、非NVidia 和ATI显示卡或者并未被ATI厂家支持的桌面显示问题的处理 如果您通过 system-config-display 并不能解决您的显示方面的问题，比如屏幕偏移，分辨率上不去等问题。我们可以用gtf 工具来尝试。 1、gtf工具来自哪个软件包。 gtf 是来自软件包 xorg-x11，一般的情况下，如果您安装了桌面环境，就有这个工具。系统大多是默认安装的。 2、什么是gtf 。 gtf - calculate VESA GTF mode lines 中文的意思是计算显示设备VESA驱动GTF模式命令行工具。 什么是gtf？gtf(generalized timing formula)，一般程序时间，定义了产生画面所需要的时间，包括了诸如画面刷新率等)，另外gtf也是显示设备的一个工业标准。通过GTF则可以自动调节屏幕尺寸。 我们通过gtf 工具计算显示器屏幕尺寸、分辨率，然后我们把计算出来的值插入到 xorg.conf配置文件中，就能达到自动调节屏幕的显示尺寸、位置 及分辨率。 3、gtf的用法。 gtf h-resolution v-resolution refresh [-v|--verbose] [-f|--fbmode] [-x|--xorgmode] 举例：我的显示器支持1024x768 ，能达到85HZ，在X模式下。
https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11820654.html
清华大学计算机科学与技术系；智能技术与系统国家重点实验室；清华信息科学与技术国家实验室 【孙富春】清华大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，全国优秀博士论文奖和国家杰出青年基金获得者。兼任清华大学学
转载整理自 快手音视频技术 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，视频超分辨率算法又迎来新突破。 一篇最新登上CVPR 2022的论文，从一种新的视角，统一了视频超分辨率中的低分辨率和高分辨率的时序建模思路。 论文提出一种新的视频超分辨率框架，以较小的计算代价，充分利用了低分辩和高分辨率下的时序互补信息，以此带来更多细节和纹理的超分辨率结果。 研究在多个公开数据集上达到了SOTA效果，也为后续的视频超分辨率研究提供了新的灵感。 文章地址：https://arxiv.org/abs/2204.07114
屏幕适配是为了让我们的项目能够跑在各种电子设备上(手机,平板,电脑) 那么了解是适配之前首先要了解两个知识点:
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
也许你曾从橱柜里翻出家人们压箱底的老照片，而它们已经泛黄发脆，甚至有些褪色；也许你在拍照时不慎手抖，只好把糊成一片的照片都丢进“最近删除”。而微软亚洲研究院在计算机视觉顶会 CVPR 2020 发表的两项黑科技——基于纹理 Transformer 模型的图像超分辨率技术，和以三元域图像翻译为思路的老照片修复技术，将能让这些照片奇迹般地恢复如初。同时，图像超分别率技术将于近期上线 PowerPoint，未来也将有更多图像修复技术集成进微软 Office 产品中。
今天将分享低质量超声图像生成高质量超声图像的CycleGAN完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0，新一代的开源图片生成模型，以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。
，持续 6 个月的阿里 2019 优酷视频增强和超分辨率挑战赛终于落下了帷幕，最终，来自中国科学技术大学智能媒体计算实验室的研三学生陈嘉乐、单超炜，通过对 EDVR 方案的视频感知能力、时序信息及特征表达三大内容进行优化与改进，一举夺得桂冠；并向我们公开了详细的冠军方案解读，我们对其进行了如下整理编辑。
pytorch-lightning 是一个深度学习框架，可以在多个 GPU、TPU 上进行预训练、微调和部署 AI 模型，而无需进行任何代码更改。
“如何保证质量”一直是产品或项目过程中关注的焦点，而测试是产品质量把控环节中非常关键的部分。本文结合我们的实践经验，总结出一套有效的自动化测试组合拳。
又一个周末如期而至，习惯性地打开简书，首页热门的第一篇文章《大四，我才开始改变自己》映入我的眼帘，于是点了进去，作者第一句话就是“我现在已经大四了，是一个才刚刚找到人生努力方向的女生”。看到这，不由自主一阵鼻酸，想当初，我也是活在梦里，方向迷失。
图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。
3.1 代码注释约定............................................ 3
现在的移动电话是小型的计算机，它的处理能力与台式机的标准处理能力相比很有限，但是足够运行一个小型的游戏。
在我们成年人的社交生活所展现的情感中，笑是最常见的一种，每10分钟谈话中，人们平均会笑5次。尽管笑有职业假笑和真诚的笑两种区别，但它仍不失为我们人际交往中最行之有效的润滑剂。
前段时间美国全面制裁封杀中兴一事闹得沸沸扬扬，因为，一旦制裁实施，中兴将会陷入无零件可买、也无技术可支援的绝境之中，在这样的情况下中兴能够撑多久？这绝对是一个非常大的问题。这一重大事件，不得不让我们重新思考思考再思考“核心技术”到底是什么？我们到底在什么位置？我们到底有多少真正可以引以为傲的资本，又有多少傲慢是毫无底气的！
最近看到网上很多关于管理软件的排名，真的无法分辩哪些是真哪些假？有一些排名水份较大，有花钱买排名的，今天咱们来个准确的排名，别看广告咱们看疗效。从典线图来看，SAP在过去的一个月里用户的关注度一直高于用友。长期处于一千关注点以上高位。 在媒体关注度方面，2009、2010、2011年一直是用友的天下，可是从2012年后半期开始，SAP在媒体关注方向实现了逆袭反超，这可能与SAP在新技术上的创新宣传有关，SAP HANA和云计算上的创新技术和成功案例吸引了众多媒体关注目光。 相反用友在2012年中后半程，
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
来看这篇文章的人，大都应该同意《Unix编程艺术》中提到的那些观点吧。今天就给大家看一个反例：yum 的 $releasever 变量
音频信号是一种连续变化的模拟信号，但计算机只能处理和记录二进制的数字信号，由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换，成为数字音频信号之后，才能送到计算机中作进一步的处理。
Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。
本文对ICLR2019论文《REPRESENTING FORMAL LANGUAGES：A COMPARISON BETWEEN FINITE AUTOMATA AND RECURRENT NEURAL NETWORKS》进行了解读。
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在
色环电阻 色环电阻是电子电路中最常用的电子元件，色环电阻就是在普通的电阻封装上涂上不一样的颜色的色环，用来区分电阻的阻值。保证在安装电阻时不管从什么方向来安装，都可以清楚的读出它的阻值。色环电阻的基本单位有：欧姆（Ω）、千欧（KΩ）、兆欧（MΩ）。1兆欧（MΩ）=1000千欧（KΩ）=1000000欧（Ω）。 平常使用的色环电阻可以分为四环和五环，通常用四环。其中四环电阻前二环为数字，第三环表示阻值倍乘的数，最后一环为误差；五环电阻前三环为数字，第四环表示阻值倍乘的数，最后一环为误差。误差通常也是金、银和棕三种颜色，金的误差为5%，银的误差为10%，棕色的误差为1%，无色的误差为20%，另外偶尔还有以绿色代笔误差的，绿色的误差为0.5%。精密电阻通常用于军事，航天等方面。 色环电阻在最早期是为了帮助人们分辨阻值，因为色环电阻比较大，在当今高度集成的情况下，色环电阻已经用的比较少了。
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