我的笔记本看的时间太长了，笔记本上面的字太小了，眼睛总是受不了，而实验室有空闲的显示器，想把笔记本接上去，最近在网上查了一些关于linux下外接投影仪的办法，最后，我按照这篇博文的方法达到了我的目标。
中秋假期除了第二天去了海边，剩下的两天基本上没什么事情做，那么依然还是选择肝起来，躺平是不可能躺平的！此次给大家带来的一个开源项目：小熊派红外热成像仪，它是基于小熊派开发板以及AMG8833热成像模块(不错，为了节省打板时间，我亲手做了一块E53接口的热成像模块小板)来完成的：
在使用 SD 文生图功能时，我们能选得大模型大致有两类，一类是普通模型，另一类是更加新的 SDXL 模型。
在ps中展开画布后，有时候会发现上面打字的地方变成了一个点，这时候无法进行文字的编辑。遇到这种情况可以往4个方面进行分析。
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编者按：这是新开的一个系列，有时间会逐步将WRF官方培训的ppt挑选个人认为重要的进行翻译，以及结合个人的使用经验进行一些解释。由于个人水平有限，难免会出现偏差和错误，欢迎斧正。
https://www.realvnc.com/en/connect/download/viewer/ https://developer.nvidia.com/embedded/learn/tuto
在移动设备上进行网页的重构或开发，首先得搞明白的就是移动设备上的viewport了，只有明白了viewport的概念以及弄清楚了跟viewport有关的meta标签的使用，才能更好地让我们的网页适配或响应各种不同分辨率的移动设备。
px其实就是像素的意思，全称pixel，也就是图像的基本采样单位。对于不同的设备，它的图像基本单位是不同的，比如显示器和打印机。而我们通常所说的显示器分辨率是指桌面设定的分辨率，不是显示器的物理分辨率，但是现在我们的桌面分辨率和物理分辨率几乎是一致的，因为这样显示效果最佳。所以总的来说px就是对应我们显示器的分辨率。这样就会有个问题就是如果使用px的话我们就要根据不同电脑的分辨率来做自适应，有点麻烦。
搭建直播源码的实质就是将开发想法的过程实现到手机屏幕上，在将一款软件开发前，你必须知道如何完美地开发它。对于开发直播APP的团队来说，搭建直播源码是需要参考很多东西的，越完善的直播源码在后期搭建直播平台越轻松。
作为一只打杂运营猫，我一直立志要成为互联网高阶运营人。为了实现这个小目标，我一直在不懈努力。
还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始，目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了（如果算上传统图像处理的方法，那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了）。
品牌型号：联想天逸510S 2020 系统：win10 1909 64位 企业版 部分用户可能电脑型号不一样，但系统版本一致都适合该方法。 win10桌面不全屏有黑边怎么回事?给大家分享一下win10
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
项目地址：https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
猫猫在做扫描仪控制的时候，使用的柯达扫描控件，这个控件控制扫描仪非常实用，还带有图片编辑的功能，但问题也有，就是导出的图片体积太小了。
大家好，今天这又是一个新专栏了，名叫《有三AI 1000问》，顾名思义，就是以问题为主了！
【新智元导读】 作者用 DCGAN，WGAN，WGAN-GP 和 LSGAN 等生成对抗网络（GAN），使用拥有1万张猫的图片的 CAT 数据集做“生成猫咪的脸”的实验。结果有非常好的，也有不够好的，作者进行了分析并提出一些改进的方法。这个研究被GAN的提出者 Ian Goodfellow，Andrew Ng 等人在推特推荐，可以说是非常有趣的深度学习应用了。 我尝试使用生成对抗网络（GAN）来生成猫的脸。我想分别以较低和较高的分辨率使用 DCGAN，WGAN，WGAN-GP 以及 LSGAN。使用的数据集
在 VMware虚拟机软件 中安装的 Ubuntu虚拟机 的窗口不能自动调整大小的解决办法：
很多人会对响应式布局和自适应式布局产生混淆，这两者到底有着什么样的区别呢？因为不同于移动站，就事一个独立的站点，每个模块都有独立接口，但是Google一直以来就是推荐响应式设计的，至于为什么你可以参考此篇文章：移动端网站怎样做SEO优化？我们今天就来了解下二者之间是责骂定义的。
一、背景 2014下半年，微信iOS版先后适配iPad, iPhone6/6plus。随着这些大屏设备的登场，部分用户觉得微信的字体太小，但也有很多用户不喜欢太大的字体。为了满足不同用户的需求，我们做了全局字体设置功能，在【设置-通用-字体大小】这里修改设置后，微信大部分界面都会随之缩放。 二、多设备适配 1、各设备的逻辑分辨率： 关于iphone6/6plus的物理分辨率、逻辑分辨率、屏幕物理尺寸、PPI等资料，很多文章已经有详细说明了，这里就不再累赘。对于终端开发
先科普一下，有关retina和HiDPI那点事 ，Macmini在2k显示器的显示太小了，看起来费眼，没办法，苹果原生HiDPI是支持4k显示器的，所以以后买显示器，直接买4k的一步到位。
玩游戏FPS低怎么办？要解决这个问题之前，我们需要了解FPS不稳定是什么原因造成的，这样才能最快速的解决问题，当然，如果是软硬件问题，则可以根据下文建议进行优化。 FPS不稳定是什么原因？玩游戏FPS低怎么办？ FPS不稳定是什么原因？ 1、显卡驱动兼容性问题，显卡驱动最好采用官方提供的稳定驱动； 2、如果你是笔记本电脑请使用笔记本直流电源玩游戏，单独立使用电池游戏因为供电的原因也会卡 3、系统中毒、臃肿，系统本身运行缓慢，这种情况下游戏自然也会慢了； 4、电脑配置过低，特别是显卡，
使用显微镜对大样本进行全片扫描并导出图片是一个很常见的需求，但是导出的图片往往会非常大，动辄是几个Gb的大小，常规的看图软件根本无法打开，更别提对它进行后续的编辑操作了。
去年年底，我考虑到回老家之后可能会有工作上的紧急运维事务需要处理，家里没电脑网络，又不想背笔记本，所以考虑入手一个平板。安卓、IOS、Win8 板子，考虑良久之后，决定买一个安卓和 Win8 合体的板子，就因为想着 Win8 可以回老家远程办公，安卓可以更好的娱乐，iPad 则直接被我排除了。 拿到平板之后，第一件事就是进入 Win8 系统安装 SecureCRT 体验了下，感觉板子分辨率太高看起来费劲，调低了又觉得不清楚。只好到安卓下去找终端软件了，最终发现了这款让我最满意的终端软件：JuiceSSH！
今天将分享Unet的改进模型U2-Net，改进模型来自2020年的论文《U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
在生成式 AI 时代，扩散模型已经成为图像、视频、3D、音频和文本生成等生成式 AI 应用的流行工具。然而将扩散模型拓展到高分辨率领域仍然面临巨大挑战，这是因为模型必须在每个步骤重新编码所有的高分辨率输入。解决这些挑战需要使用带有注意力块的深层架构，这使得优化更困难，消耗的算力和内存也更多。
因为学业的需要，需要安装虚拟机做一些作业这里记录一次安装过程 链接：https://pan.baidu.com/s/1hyj2kN7AbLjyYgOPeUsICw 嘻嘻，这个地方为了给我自己的号码一
使用vmware安装了centos7，并去除了不必要的硬件，只保留了比用的几个，安装的是server with gui
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读9分钟本文为你介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。 分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的
在过去的两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象如
分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
在当今时代，任何人都可以通过移动设备而非台式机访问您的网站，因此，拥有一个出色的移动网站，对于企业成功至关重要。
神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。
上面两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化，所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 1、什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象
深度学习工程师被称为“炼丹工程师”，自然是因为在日常工作中需要各种各样的调参工作。虽然因为Google的研究使得AutoML这两年大热，但是对于大部分人来说，还没有机器玩得起AutoML，而且手动调参数也是一门必备的技能。
全球的缺芯风潮愈演愈烈，也让很多中国人开始关注起芯片。谈到中国的国产CPU，很多人都恨铁不成钢，“泱泱大国，怎么小小的芯片也做不好？人家的芯片都做到i9了，你们怎么还只有i5的水平？”
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了，拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因，部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug，并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提，而最近由于各种原因，使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来，第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生，所以存在Bug
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，小目标、小人脸的检测由于分辨率低，图片模糊，信息少，噪音多，所以一直是一个实际且常见的困难问题。不过在这几年的发展中，也涌现了一些提高小目标检测性能的解决手段，本文对这些手段做一个分析、整理和总结。
Linux 创始人 Linus Torvalds 在最近的一篇采访中表示，他认为在 1992 年初 Linux 转向使用 GPLv2 许可证特别重要。他回忆说：“这不是最初的许可证，但我相信它是 Linux 变得如此广泛的一个重要原因。”此外，他还认为，“公司的参与是非常重要的，这可能听起来很明显，以至于老套和愚蠢，但开源社区的一些角落对任何商业参与都是相当消极的。”从最早期开始，Linux 就经历了来自大公司的“相当持续的”兴趣。
在几乎所有的虚拟机安装的Linux上都有一个问题，就是安装后分辨率无法调整， 这个对于在虚拟上面操作体验非常差，好在有命令行可以解决这个问题。但是无法保存。
之前使用VMware虚拟机的时候，图形化界面的Linux可以通过 vmware-tools安装，实现自适应大小（即分辨率自己适应屏幕）。但在虚拟机中使用无图形化界面centos7的时候，发现一个问题，命令行界面居中在屏幕一小块，字体小，显示不全，各种不爽。通过上网查看一些帖子找到了解决办法，特意记录一下。
虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型roi的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性。我们提出了一种新颖的特征级超分辨率方法，它不仅能正确地解决这两个问题，而且可以与任何基于特征池的检测器集成。在我们的实验中，我们的方法显著提高了Faster R-CNN在清华-腾讯100K、PASCAL VOC和MS COCO三个基准上的性能。对于小目标的改进是非常大的，令人鼓舞的是，对于中、大目标的改进也不是微不足道的。因此，我们在清华-腾讯100K上取得了最新的技术水平，在PASCAL VOC和MS COCO上取得了极具竞争力的成绩。
解析： 1. two-fixed方法:直接对输入图片Resize缩放； 2. one-fixed方法: 固定一边，缩放另一条边； 3. free方法:去掉FC全连接层加入全局
Linux的操作一起皆文件，Linux将所有的设备、文件、进程等都当做文件来处理，统一了对它们的操作方法，使得Linux具有了很高的灵活性和可扩展性。
（VRPinea 5月12日讯）今日重点新闻：贝克学院获AR/VR公司EON Reality提供的2500万美元研究基金，将建立AR/VR教育中心；索尼PS VR 2新细节曝光，在分辨率、眼动追踪、IPD调节以及头戴触觉方面获得重大突破；Steam VR发布1.17.8版测试更新，加入注视点渲染优化和VR空间比例调整功能。
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