我们喝的雪碧，它的英文也是 sprite，应该直译为 “精灵” 的。但要符合中国市场，因为你不能说我喝的饮料叫“精灵”，那特别怪。于是就走音译的路线，翻译成 “雪碧” 了。
像素风是一种以固定大小纯色像素方块作为基本单元，进行创作，包含但不限于绘画、建筑、游戏更各个领域的一种美术风格。 其中最让人耳熟能详的，当然是早期电子游戏的像素画面啦~
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
抛去测试、架构来说，数据表设计是指定功能开发的一个起点，如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。
react作为全球使用人数最多的前端框架，究竟有什么特点呢？本人总结归纳出以下6点：
磁盘是用来存储程序数据的，存在没有放满的情况，即有空闲存储空间的情况，我们需要将这些空闲存储空间管理起来，以便某个程序需要运行时，给这个程序分配相应的空间。
设计思想是这样子的，一开始是全局特征，把整张图片输入，我们提取它的特征，用这种特征比较 Loss 或比较图片距离。但这时我们发现有一些不显著的细节，还有出现频率比较低的特征会被忽略。比如衣服上有个 LOGO，但不是所有衣服上有 LOGO，只有部分人衣服上有 LOGO。全局特征会做特征均匀化，LOGO 的细节被忽略掉了。
杨小杰带来网站搭建技术教程相关页面' style='color:red;'>技术教程，现在为大家分享一篇关于如何做一张属于自己的自适应网页的文章，相信看完这篇文章后，你就能给自己来一个漂亮的自适应了！
“今天下班前把报表做好了给我”，听到老板的这句话，很多人都不敢反驳，也只能默默加班，然后打开了Excel，这一做就是好几个小时。
这篇文章属于小笔记类型，了解空间金字塔的作用就好。 金字塔池化层有如下的三个优点，第一：他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二：由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取，再聚合。第
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随着互联网在各行各业的影响不断深入，数据规模越来越大，各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司，个推从消息推送服务起家，经过多年的持续耕耘，积累沉淀了海量数据，在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
在分页存储管理中，一个程序的逻辑地址空间被划分成若干个大小相等的区域，每个区域称为页或页面，并且程序地址空间中所有的页从 0 开始顺序编号。相应地，内存物理地址空间也按同样方式划分成与页大小相同的区域，每个区域称为物理块或页框，与页一样内存空间中的所有物理块也从 0 开始顺序编号。在为程序分配内存时，允许以页为单位将程序的各个页，分别装入内存中相邻或不相邻的物理块中。由于程序的最后一页往往不能装满分配给它的物理块，于是会有一定程度的内存空间浪费，这部分被浪费的内存空间称为页内碎片。
随着3G的普及，越来越多的人使用手机上网。 移动设备正超过桌面设备，成为访问互联网的最常见终端。于是，网页设计师不得不面对一个难题：如何才能在不同大小的设备上呈现同样的网页？ 手机的屏幕比较小，宽度通
Go程序的内存从申请阶段到不再使用后的释放阶段都由Go标准库自动管理。尽管管理工作不需要开发者参与，但是Go对内存管理的底层实现做了非常好的优化，里面充满了有意思的知识点，还是值得我们学习的。
APROL 是运行在Linux（Opensuse）平台的系统， APROL 主要由开发系统、运行系统和操作系统联合构成的。开发系统负责控制系统的配置和控制等级，控制编写系统任务的分配（下载到控制器、下载操作员、运行系统），开发设计用户级程序把输入、按钮及其他控件组合完成数据输入和触发动作。运行系统是基于开发系统的数据，它是系统的“心脏”。在运行系统中配置了系统所要监视、收集、和分配的数据。
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
数据可视化的意义 1. 表达观点 人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。 📷 这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。 2. 发现联系 在错综复杂的数据中，很难发现
大家都会关注“在浏览器输入一个地址，然后回车，会发生什么”这样一个问题，但是有没有想过这样一个问题：主播开始直播，用户打开客户端观看，这个过程发生了什么？
📷 作者 | 袁余锋 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】跨镜追踪（Person Re-Identification，简称 ReID）技术是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景，将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。 本期大本营公开课，我们邀请到了云从科技资深算法研究员袁余锋老师，他将通过以下四个方面来讲解本
文章内容整合来自云从科技资深算法研究员袁余锋老师，通过以下四个方面来讲解本次课题：
一个比较简单的做法是利用computer vision技术从摄像头视角获取道路信息。然后是选取ROI(Region of Interest), 基本上就是选颜色 + 选区域。
SQL是一套标准，全称结构化查询语言，是用来完成和数据库之间的通信的编程语言，SQL语言是脚本语言，直接运行在数据库上。同时，SQL语句与数据在数据库上的存储方式无关，只是不同的数据库对于同一条SQL语句的底层实现不同罢了，但结果相同。
用户程序的地址空间被划分成若干固定大小的区域，称为“页”，相应地，内存空间分成若干个物理块，页和块的大小相等。可将用户程序的任一页放在内存的任一块中，实现了离散分配。
最近公司比较忙，加上重磅好剧隐秘的角落来袭，重学前端系落下了，最近闲来无事，续上！作为一名前端工程师，除了编辑器，浏览器当然使我们打交道最多东西，虽然我们每天都在用，但是对他却不慎了解，不信？接下来给你一些灵魂拷问！
今天在逛今日热榜[1]的时候，看到了一篇知乎的文章“我的最后一款笔记应用-Notion”[2]，是种草notion的。
恶性肿瘤是全球第二大死因，每年导致近千万人死亡。病理报告是肿瘤临床诊断和治疗的“金标准”，是癌症确诊和治疗的基本依据。为了缓解世界范围内病理医生短缺的现状，人工智能病理诊断成为当今学术研究和工程落地的热点。数字病理切片的体积通常都在500MB至2GB，像素数超过百亿，有监督的病理诊断模型需要进行繁琐的像素级切片标注，对这一领域的快速发展带来了挑战。
大家好，最近在研究在搞Python的大作业，有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中，因为此前很少用这方面的东西，所以折腾了不少时间，今天介绍一下。
写这篇文章，我不是要黑任何一个任务管理类的App或者方法论。相反，我是一个工具控，在试用各种任务管理类App上总是不遗余力。常见的Things 3，Todoist，Teambition，Trello，Any.do，Doit.im我都试用过。最后，我选择了Todoist，在Todoist上，我已经完成了1292个任务。如下图所示。
内存是五大组成部分里面的存储器，我们的指令和数据，都需要先加载到内存里面，才会被CPU拿去执行。
就比如这个轮播图,当我们选择了特定的元素时样式才会改变,而其他的不变,返回原来的状态
墨墨导读：讲述大规模分布式系统的容错架构设计。虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是这里用大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每位读者都能看懂这种复杂架构的设计思想。
然而，来自MIT的团队开发了一种新算法，不需要复杂仪器、也不需要等几个小时，生成这样一张全息图，只需要在智能手机上耗费不到1秒的时间。
大数据文摘翻译作品 翻译：姚佳灵，郭芳菲 校对：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 对于展示信息、提高品牌知名度和树立业内权威，信息图是一种已被证明的行之有效的方法。但是，是什么造就一个引人注目的信息图，使其得到更多的分享、驱动访问量，并从高品质的相关网页上吸引高质量的链接？ 传统上的可视化平台，如Pinterest，Instagram和Facebook，正领导着可视化社交媒体的潮流，但是不仅仅只有这些平台在进行图像整合。领英也通过引入了专业公事包(Professiona
声明：理工科的同志，语言组织能力差，轻喷 先吐槽一下，自从大数据流行起来过后，做开发的很多朋友都遇到了一个调侃的问题：为什么你们都那么喜欢研究地球。我只能说，没办法啊，现在的大数据需求，动不动就是我需要在地图上实时显示数据变化。 吐槽结束、装逼开始 之前公司做项目的时候，遇到了一个问题，就是要在地图上展示各个乡镇的灾害数据。然而用过echarts的朋友应该都知道，echarts提供的地图数据，最小只能到县级，县级以下的数据是没有的。刚开始拿到这个需求的时候，我是无从下手的，因为我不知道怎么自定义地图。还好公
起因是这样，有运营小姐姐跟我反馈某个页面卡顿的厉害。心中突然一想，妈耶不会有bug吧，心慌慌的。然后自己打开页面，不卡呀，流畅的一xx，肯定是她弄错了。带着去教她如何正确的使用电脑的想法我自信的下了楼，然后自信的在她电脑上打开了页面，我滑，我滑，我再滑。woc，页面咋不动啊，woc，电脑都卡死了。？？？什么情况，然后有其他运营反馈 air 上并不卡顿。页面下滑为何卡顿？在mbp和mba上的表现为何不同？这一切的问题究竟是从何而起？请老板们带着这两个问题往下看，我将一步一步揭开浏览器渲染的面纱。
bootstrap + requireJS+ director+ knockout + web API = 一个时髦的单页程序 也许单页程序(Single Page Application)并不是什么时髦的玩意，像Gmail在很早之前就已经在使用这种模式。通常的说法是它通过避免页面刷新大大提高了网站的响应性，像操作桌面应用程序一样。特别是在当今的移动时代，单页程序如果放在移动设备上去浏览就能够拥有像native app一样的体验，也许我们web开发者们应该期待这种技术的大力普及，这样不管前端还是后端都是我们
（2）为相框设置样式,用transform:rotateY(-10deg)为它设置旋转效果，用transform-style:preserve-3d来为图片设置3D效果。
图像分类，这个是计算机视觉的基础任务，主要包含通用图像分类和细粒度图像分类，其中细粒度分类，需进一步从大类中进行细分类，比如识别狗是哪个品种。
也许单页程序(Single Page Application)并不是什么时髦的玩意，像Gmail在很早之前就已经在使用这种模式。通常的说法是它通过避免页面刷新大大提高了网站的响应性，像操作桌面应用程序一样。特别是在当今的移动时代，单页程序如果放在移动设备上去浏览就能够拥有像native app一样的体验，也许我们web开发者们应该期待这种技术的大力普及，这样不管前端还是后端都是我们的天下啊，让那些Andrioid和IOS开发者们追赶我们吧！好吧，废话不说了，我们会从0开始搭建这样一个单页的web站点，并且
接 [一对一讲什么] 之 切图之后做啥？要加入项目和测试接口 上回书说，切完了页面，把HTML文件啊，CSS，JS，IMG图片什么都扔到相应的开发环境目录里，把链接神码的都搞好，然后在开发环境里把你的页面能运行起来，就像这样， 你的自己电脑上搞好的页面的访问路径是这样的： file:///D:/wesay/3/html5_1.html 如果你自己在本地电脑搞个apache服务，那么这个页面的访问路径是这样的， localhost/wesay/3/html5_1.html 而如果你配置好开发环境之后，把项目跑
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
clipOrientation 你可以认为是裁剪的对齐方向，这里设置为 vertical，说明我们想保留的是竖直方向。而我们上面的需求确实是这样的，两个色块，在竖直方向为上和下。
源代码首先通过解析器解析成 AST ，然后 AST 再通过解释器解释成最终的字节码
数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：
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