VR头显需要更高的分辨率以提供更清晰的视觉体验、满足沉浸感的要求、适应透镜放大效应以及适应更广泛的可视角度，超高分辨率的优势如下：
跟腾讯云了解到windows服务器vnc分辨率是可以调多档的，分辨率越高，母机开销越大，母机默认分辨率没调太高是考虑到母机稳定性和大多数客户都是远程来使用机器，直接用vnc的少，所以没有全量多档vnc。vnc多档分辨率暂时由白名单控制。
本系列为小白入门整个AI项目教程，主要涉及双系统的搭建，linux的使用，安装caffe-gpu版本，利用caffe实现目标检测，并移植模型到android移动端，也就是手机端进行目标检测，本篇为安装双系统的教程。
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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。
导读 | 腾讯会议系统中，视频质量是影响用户体验的主要因素，对视频质量进行评估和优化是吸引和留住用户的关键。在开发腾讯会议质量评估系统的过程中，有哪些技术难点和相应的解决方案？在【腾讯技术开放日· 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员王海强进行了分享。 本次分享共包括四部分，第一部分是视频质量评估的背景介绍；第二部分，介绍在视频会议这种实时通信系统中，与质量损伤相关的环节及对应的优化策略；第三部分，介绍针对腾讯会议场景所开发的基于深度学习的全参考视频质量评估算法；第四部分是围绕腾讯会议搭建的一个
影响相机画面效果的因素有很多，分辨率就是其中一个因素，1080p和720p的效果对比，画面清晰度等差别还是挺大的。
前面我们已经学习过在web端用TRTC实时音视频SDK实现了多人会议室和互动直播模式，今天我们学习一下在桌面应用层用electron实现视频聊天。
在此之前，我们已经对折叠屏UX设计和开发进行了详细解读，那么应用适配后如何调试以确定适配完成呢？本文将介绍通过模拟器调试、命令模拟器调试的方法，提供测试用例建议，为开发者快速完成应用在折叠屏设备上的调试提供指导。
现在市场上的显示设备分辨率五花八门绿肥红瘦（主要是手机），所以屏幕适配是游戏开发过程中必不可少的步骤。
用ffmpeg来处理USB摄像头，是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的，既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频，我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事，果真搜索也是一大堆，当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头，需要拿到每张图片做智能分析，用Qt自带的camera类不大好处理，刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了，索性直接用ffmpeg来直接处理好了，用上这么强大的解码库，理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码，视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
目前腾讯视频云移动直播SDK（LiteAVSDK）只回调摄像机预览画面的纹理数据。如果开发者集成第三方美颜库来实现美颜、滤镜等功能，但第三方库的美颜功能输入数据要求是camera的原始数据（YUV 数据）。开发者想实现该功能，需要采用自定义采集视频数据接口，然后复用 LiteAVSDK 的编码和推流功能。
大牛直播SDK跨平台RTMP直播推送模块，始于2015年，支持Windows、Linux（x64_64架构|aarch64）、Android、iOS平台，支持采集推送摄像头、屏幕、麦克风、扬声器、编码前、编码后数据对接，功能强大，性能优异，配合大牛直播SDK的SmartPlayer播放器，轻松实现毫秒级的延迟体验，满足大多数行业的使用场景。
最近碰到一个问题，自己使用 AssetBundle 加载 asset 图片去绘制的时候，不能自动加载到正确分辨率下的图片。于是好奇想一探究竟—— ImageAsset 究竟做了什么，能自动适配不同分辨率的图片加载。
苏黎世理工大学的博士Andreas Lugmayr历数了各种GAN的“罪状”，说出了今后弃用GAN的话。
随着移动互联网普及，移动设备和高清摄像头在日常生活和工作中大量使用，人们产生海量的视频数据，如何高效实时采集、传输、显示视频数据，成为当下各方参与者摩拳擦掌的竞技舞台，TRTC是将腾讯多年来在网络与音视频技术上的深度积累，以多人音视频通话和低延时互动直播两大场景化方案，TRTC音视频解决方案是其中的佼佼者。
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
该会议来自于IBC2020 TECHNICAL PAPERS，本期内容主要为基于机器学习和深度学习的视频处理。主持人为Dr. Paul Entwistle, 来自IBC Technical Papers 协会。两位演讲人为Taeyoung Na与Luka Murn。
谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样：
大气海洋的特点，决定了我们无法做一些真实的实验，因此开展数值模拟，是其重要手段。业务预报中，现在气象预报员基本离不开模式的结果，甚至许多预报员毫不避讳，直言预报结论基本照搬模式结果。科研中，众多领域也是要需要使用数值模式，哪怕不使用数值模式，也需用到模式运行得到的再分析资料。因此对于大气和海洋科学领域的人而言，数值模式是一个绕不开的话题。
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。
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。
提起Windows共享本地摄像头，好多人想到的是通过ffmepg或vlc串流到服务器，实际上，用轻量级RTSP服务更简单，本文就介绍下，如何用大牛直播SDK的Windows轻量级RTSP服务，采集摄像头，生成本地RTSP串流，供其他终端访问。
linux 分辨率设置：找到合适的分辨率-cvt 生成分辨率参数-添加分辨率模式-使用图形界面选择；
我对linux是绝对的菜鸟，但今天有份工作是给一台装在linux上的oracle服务器设置自动数据备份。这很可能是只做一次的工作，只做一次的东西，时间久了肯定会忘掉，所以把整个安装和配置过程记录下来，供下次需要时翻看。
推荐远程软件multidesk，可以时远程时的分辨率自适应窗口大小，最大可以屏幕那样大，其他的看你把multidesk的窗口调多大，调好窗口大小后重连就会填满整个窗口，用mstsc有个弊端在这里有提到
今天要跟大家重磅介绍上午谷歌大脑新出的论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》，在模型扩展时平衡好深度、宽度、分辨率，取得精度、效率、模型大小的最大化。
Linux连接投影仪，网上这方便的资料比较少，尤其是图文资料。最近有这方面的需求，查了很多的资料，最终实现的投影。直接插上VGA后，发现屏幕显示的不正确,或不显示。这是由于投影仪的分辨率引起的。
所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户，也是蒙蔽你的一种途径。 假设，我给你一张图片，你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗？ 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定，一是图片像素本
WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
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。
原标题 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
实时音视频TRTC 你问我答 第2季 本期共解答10个问题 Q1：TRTC通话，实现大小屏切换，类似微信通话效果，点击自己的画面和对方的画面展示位置互换。 支持大小屏切换，使用updateView功能，但需要给TXCloudVideoView调用addview添加一个textureview。 解决方案： 通话过程中，保证双方通话画面正常； 直接调用stop，再调用start，会有一段时间黑屏； 直接调用updateView对调，会导致远端画面不显示，或者没有效果； updateView
自 AlexNet 赢得 2012 年 ImageNet 的竞赛以来，CNN（卷积神经网络的缩写）已成为深度学习中各种任务（尤其是计算机视觉）的实用算法。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出更好的架构，以提高模型对不同任务的准确性。今天，我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络（EfficientNet，https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf）"，它不仅注重提高模型的准确性，而且注重提高模型的效率。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
计算机视觉最具影响力的学术会议之一的 CVPR 将于 2018 年 6 月 18 日 - 22 日在美国盐湖城召开举行。据 CVPR 官网显示，今年大会有超过 3300 篇论文投稿，其中录取 979 篇；相比去年 783 篇论文，今年增长了近 25%。本次将介绍 CVPR 2018部分论文的简单笔记。
Parallels Desktop 18是一款跨平台虚拟机软件，可以在Mac电脑上同时运行多个操作系统，如Windows、Linux和macOS等。它提供了一个虚拟化的环境，在其中可以轻松地安装和运行不同的操作系统和应用程序，而无需重启计算机。
虽然深度神经网络在计算机视觉领域的有效性已经是毋容置疑的了，但是大部分神经网络仍然受限于计算量、存储空间、运算速度等因素，无法应用于实际的计算机视觉任务。
StableCascade 是一个建立在 Würstchen 架构之上的模型，与其他模型（如 Stable Diffusion）相比，其工作在更小的潜空间。其主要优势包括：
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
远程控制已成为 IT 人员和企业用户在处理日常任务时不可或缺的工具。无论是进行系统管理、支持远程工作，还是协助解决技术问题，一个可靠且高效的远程桌面工具都是业务连续性的关键。开始我个人使用了todesk（也曾鲜想过向日葵，但是向日葵只能ubuntu环境下使用，redhat系列没有兼容），但是todesk 很耗费资源。在此，我们将详细探讨如何在 Rockylinux(CentOS,redhat) 系统上，通过使用功能强大的 FreeRDP 客户端，实现对 Windows 机器的远程管理。
ISP的功能可以简单概括为使后端能正确识别“真实的”世界。凸出真实和有用，这个有用主要是后端需要的信息；真实即使其更加接近现实中人眼所看到的图像。上面特指的可见光，目前红外的应用也越来越多，商业化也会很快来到我们身边，所以红外图像的处理也是我们这篇文章讨论的一部分。
SCI 期刊对分辨率大多都有一定的要求，例如一段来自 Elsevier 旗下期刊的稿约：
信号发生器是一种自身就可以产生频率信号源的设备。若按输出波形分类有正弦信号发生器、方波信号发生器、函数信号发生器等多种。若按输出信号的频率范围分，有超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频信号发生器和超高频信号发生器等。高频信号发生器也称为射频信号发生器，信号的频率范围在350MHz～4G之间，广泛应用在高频电路测试中。为了测试通信设备，这种仪器具有一种或一种以上的组合调制（包括正弦调幅、正弦调频以及脉冲调制）功能。其输出信号的频率、电平、调制度可在一定范围内调节并能准确读数。SYN5651型信号发生器
快速开始：https://cloud.tencent.com/document/product/584/9457
前言 今天也是第一时间下载了Ubuntu18.04LTS, 作为一个使用了16.04蛮久时间的程序员, 我表示还是有些激动的. 当然, 没有我拿到mac那么激动(滑稽脸). 好, 我就化身搞事boy
选自Medium 机器之心编译 作者：Towards AI Team 编辑：陈萍、杜伟 一份来自 Towards AI 的关于机器学习、数据科学和深度学习的最佳笔记本电脑。在预算范围内，入手最适合的笔记本。 马要有好鞍，做研究也要有顺手的设备。所以，选择性能良好且适合自己的设备对于研究者而言至关重要。ML 学习者、深度学习从业者以及数据科学家们都在不遗余力地发挥自身性能导向型设备的优势。 究竟哪些型号的电脑最适合机器学习、深度学习和数据科学项目呢？在这即将过去的一年来，Towards AI 团队调研了 20
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