由于PlantUML的文本格式与代码的格式相同，因此你可以直接在代码注释中包含这些图，从而让读代码的人更好地理解其背后的逻辑。 参数讲解 PlantUML这个工具可以将描述转换为图表。...-Sparam1=value：设置皮肤参数，就像在源文件中使用'skinparam param1 value'一样。 -I/path/to/file：包含文件，就像在源文件中使用'!...-syntax：报告任何语法错误，不生成图像。 -language：打印PlantUML关键词列表。 -checkonly：只检查文件的语法，不生成图像。...-noerror：当图表出错时，跳过生成图像。 -duration：打印完成图表处理的持续时间。 -nbthread N：使用(N)个线程进行处理。...-pipeimageindex N：使用管道选项生成第N个图像。 -stdlib：打印标准库信息。 -extractstdlib：将PlantUML标准库提取到stdlib文件夹。
if is_prime == True: print(i,end=" ") 运行结果: 循环语句 和 判断语句 可以同时使用,循环里面可以嵌套判断,判断里面可以嵌套循...for i in range(1,101): if i % 2 == 1: print("hello") continue #continue 在循环中的使用与后面语句的缩进无关...IT行业涉及的领域非常广泛，就业前景也不尽相同。 以下是几个IT行业中比较有前途的方向： 人工智能（AI）：随着AI技术的发展，越来越多的企业开始将其应用于生产和管理。...前端开发人员的工作是将网站和应用程序的设计图变成实际可用的界面。 安全工程师：随着互联网的普及，安全问题越来越频繁出现。...无论是语音识别、图像识别，还是自然语言处理都需要大量的数据分析和算法优化，因此对于有一定编程能力和数学基础的人来说，人工智能是一个具有广泛前景的就业领域。
信息接收设备： Jetbot只使用一个CSI摄像头，完全模拟人类“视觉感知”的理解方法，用最先进的深度学习“图像分类”技术来识别前方的图像，因此不需要其他声纳、红外线、激光雷达之类的空间距离传感设备，这在现今还是非常独特的做法...7.车座机构件： 这个在Jetbot小车官网上有提供开源的3D打印文件，读者可以下载后自行打印，或者在淘宝上这方面的服务供应商去打印也可以。...交通锥循路：这是Jetson社区里的开源项目，基于“避免碰撞”实验的扩展，将收集的数据分为“先前”、“向左”、“向右”、“障碍”四分类，执行与“避免碰撞”相同逻辑与步骤，进行数据集收集、模型训练与推理运作...道路跟踪：这是使用线性回归(linear regression)的方式来实现“循路”的功能，前提是道路上必须有分割线，才能使用这种方式实现循路的功能，过程中可以使用到游戏摇杆的协助，来收集数据集进行训练...避障与循路的结合：这也是基于Jetson社区的开源项目，将第3个“避免碰撞”与第5个“道路跟踪”实验相结合，是个实用性非常高的实验。
从打印出的图像坐标轴可以看出，它们的尺寸并不一样。...由于图像打印函数要求每个像素的浮点数值在0到1之间，我们使用clamp函数对小于0和大于1的值分别取0和1。...可以看到图9.14中的合成图像保留了内容图像的风景和物体，并同时迁移了样式图像的色彩。因为图像尺寸较小，所以细节上依然比较模糊。...我们将图9.14的高和宽放大2倍，以初始化更大尺寸的合成图像。...从训练得到的图9.15中可以看到，此时的合成图像因为尺寸更大，所以保留了更多的细节。合成图像里面不仅有大块的类似样式图像的油画色彩块，色彩块中甚至出现了细微的纹理。
由于成色原理的不同，决定了显示器、投影仪、扫描仪这类靠色光直接合成颜色的颜色设备和打印机、印刷机这类靠颜料的印刷设备在生成颜色方式上的区别。...它的数据信息包括一个数据矩阵和一个双精度色图矩阵，它的数据矩阵中的值直接指定该点的颜色为色图矩阵中的某一种，色图矩阵中，每一行表示一种颜色，每行有三个数据，分别表示该种颜色中红、绿、蓝的比例情况，所有元素值都在...每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。 7、分辨率 分辨率是度量位图图像内数据量多少的一个参数。...（1）图像分辨率 图像中每单位长度上的像素数目，称为图像的分辨率，其单位为像素/英寸(PPI)或是像素/厘米。在相同尺寸的两幅图像中，高分辨率的图像包含的像素比低分辨率的图像包含的像素多。...有损（亦称有误差、有失真）编码是指解码重建的图像与原图像相比有失真，不能精确的复原，但视觉效果上基本相同，是实现高压缩比的编码方式。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。 —THE END—
环内滤波指的是在HEVC编码环中，使用深度学习网络来替换原来的后处理模块来提升编码性能，如图1。 ?...图1 环内滤波示意，使用IFCNN来替换原有的SAO滤波[2] 环外滤波则不需在HEVC编码环中进行替换，正常编码的码流在解码端解码完成后使用神经网络后处理滤波即可。...图2 IFCNN网络结构图 该网络整体由三个卷积层构成，引入残差网络的思想，使得神经网络不需要直接生成高质量的图像，而只需要学习高质量图像与压缩受损图像之间的残差即可，这样就加快了训练的速度，保证了收敛性...之后将处理后的CP图输入到一个自适应网络中（见图4左上角），将CP信息转换为图像的特征空间，并投影到单通道特征图中。该特征图与输入的受损图像逐元素相乘，作为旁路信息输入到多尺度网络中。 ?...图5 提取CU信息的一个实例 多尺度图像复原可以看为在多尺度空间中的分层处理，可以使恢复后的图像在精细尺度上保留一些较小的细节也可以在较粗的尺度上保留长时依赖。
使用这些内容图像和样式图像来创建新的目标图像，该目标图像同时具有样式和内容图像的属性。在这里，将Gal Gadot的美丽图片作为内容图像，将抽象艺术设计作为样式图像。...这些功能将调整相同大小的内容和样式图像的大小。为这些功能提供适当的图像位置。...内容和样式权重 就像在本文中一样，定义一个alpha（content_weight）和一个beta（style_weight）。该比率将影响最终图像的样式。...训练模型 将决定要更新目标图像的许多步骤，只更改目标图像，而关于VGG19的其他所有操作都没有。在训练循环中使用了3000个步骤。在迭代循环中，将计算内容和样式损失并更新目标图像。...Total loss: ', total_loss.item()) plt.imshow(im_convert(target)) plt.show() 以下是每400步打印出的训练结果
一些是运行中打印出的网络结构代码，与上图完全对应。...由图及code，可以观察到，vgg19一共有五个卷积层组（conv layer），卷积层使用的卷积核均为3×3卷积核，三个全连接层（FC layer）。...F^l：图像在第l个网络层的所有特征图组成的矩阵。 F^l_{ij}：原content图像在第l个网络层的F^l在第i个filter，位置j处的激活。...A^l_{ij}：原style图像在第l个网络层的A^l在第i个filter，位置j处的激活。 P^l_{ij}：同F^l_{ij}，P表示生成过程中图像。...E_l=\frac{1}{4N_l^2M_l^2}\sum\limits_{i,j}(G_{ij}^l-A_{ij}^l)^2，生成图像与原始style图像在第l层的均方损失。
Kurakin et al. [7] 展示了对抗样本图像在打印出之后，即使在不同光线和方位情况下，对于分类器仍然是对抗的。...图 2：patch 应用算子的图示。该算子以 patch、图像、位置和任意的 patch 变换（例如，比例和旋转）为输入，并将变换后的 patch 放到图像的给定位置上。...然后该 patch 被训练以优化目标类的期望概率，其中期望值对任意随机的图像、位置和变换都是稳定的。 ? 图 3：各种创建对抗 patch 方法的对比。...图中测量了不同图像面积占比的的对抗成功率，每个比例都是在 400 张图像上独立地测试的。 ? 图 4：各种不同伪装的 patch 的对比。...图 5：可打印的对抗 patch 的贴纸。为了得到最好的攻击效果，需要按上图所示保持贴纸在 20 度以内的垂直对齐。该 patch 通过白箱集成方法生成。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。...我们可以具体看一下下面两个不同图形的灰度直方图： 直方图均衡化 通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。...带噪声的图 算术平均滤波后的图 中值滤波后的图 无噪声图 数字图像处理技术的应用 随着计算机技术的发展，图像处理技术已经深入到我们生活中的方方面面，其中，在娱乐休闲上的应用已经深入人心。...与普通相机不同，数码相机并不使用胶片，而是使用固定的或者是可拆卸的半导体存储器来保存获取的图像。数码相机可以直接连接到计算机、电视机或者打印机上。...由于图像是内部处理的，所以使用者可以马上检查图像是否正确，而且可以立刻打印出来或是通过电子邮件传送出去。
旋转和翻转 SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中，我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。 ?...这个函数的工作原理与原来的 SDL_RenderCopy 相同，但增加了旋转和翻转的参数。...SDLK_e: flipType = SDL_FLIP_VERTICAL; break; } } } 在事件循环中...这看起来像是一个复杂的公式，但它所做的只是将图像居中。如果图像在640像素宽的屏幕上是440像素宽，我们希望它的每一面都能垫高100像素。...当这个参数为空时，它将围绕图像的中心旋转。最后一个参数是图像的翻转方式。 要想了解如何使用旋转，最好的方法就是玩转它。实验一下，看看通过组合不同的旋转/翻转，你会得到什么样的效果。
因此，在生成图像时重复使用鉴别器进行编码在数量上是有益的。 为了增强源和生成图像之间的结构一致性，CyCADA试图在前向循环中引入下游分割模型，在后向循环中加入语义一致性损失。...当源图像的潜在矢量被提供作为Gy→ x的输入时，它是通过正则化平移来近似同一映射来完成的。它是通过自动编码器类型的损失来建模的， 将与 相同的重建损失应用于后向循环。...在评估由不同GAN模型转换的图像时，我们遵循与先前方法相同的方案。 实现 我们提出的模型已在PyTorch[51]中实现。由于GPU内存的限制，我们使用384×192像素的输入图像分辨率。...使用流行的FCN8（基于VGG16）来报告FCN得分，还分析了昼夜变换图像在多大程度上有助于执行夜间车辆的语义分割。...图15显示了t-SNE在GTA和BDD100k数据集上的可视化结果。很明显，大多数昼夜转换的图像（蓝点）与真实的夜间图像（红点）非常接近。
但是一旦类型之间比较相关，该攻击图像有极大的可能只会在同一个大类中偏移。这时候定向类攻击方法就会有效很多。 图2 对抗性图像在现实物理世界欺骗机器学习过程 为了验证结果，作者采用白盒攻击模型。...在实验中，他们将所有的对抗性图片和原始图片都打印出来，并手动用一个Nexus 5智能手机进行拍照，然后将手机里的图像输入Inception v3模型进行识别。...现场结果表明，87％的对抗性图像在经过外界环境转化后仍能成功欺骗机器，从而证明了物理对抗性例子在真实世界的可能性。...图4 对抗性图像黑盒攻击流程 这一攻击基于对抗性图像的欺骗传递性，即针对机器学习模型A构造的对抗性图像，也会有很大的比例能欺骗机器学习模型B。...结果表明定向类标记的传递性差了很多，只有小于等于4%的对抗性图像在源、目标机器学习模型中都识别出相同的定向标记。 基于此，作者提出了ensemble方法。
4、图像的宽度为Width，每个像素占用的字节数用BytePerPixel变量表示，24位图像该变量的值为3，32位图像该变量的值为4. 首先我们看看如何访问24或32位图像的像素值。...还有没有改良的空间呢，注意观察在X层的循环中， Y * Stride始终是一个定量，而我们每次都重复计算了他，有必要把他提到外层的循环中，同时我们还想对X * BytePerPixel做点手脚，尽量减少乘法...这也是很多图像处理初学者在处理图像时可能会遇到处理后的图像效果沿对角线错位的原因。包括我们很多的专业的数字图像处理书，比如我常看的朗锐的那本VC图像处理教程，都没有很注意这个问题。...而那些教材一般所测试用的图像是传说中的lena图像，这个图像大小似乎是256*256，由于宽度正好是4的倍数，LineAddBytes这个变量为0，因此这个问题就被隐藏起来了。...有两个问题提醒大家注意： 1、图像处理算法中在正常情况下都是先按行处理，在进行列方向递增，这样做对于代码的优化有很大的好处，因为图像在内存的数据摆布也是一行接着一行的。
但是使用他人创建的图像也会导致问题。如果你关注新闻，我敢肯定你看到了流行的容器服务包括图像，任何人都不应该使用，因为不安全。...避免这个问题的一个好方法是只使用来自可信来源的签名图像:图像在创建时由Singularity加密签名，公钥存储在Sylabs云服务中，当构建新图像时，Singularity实际上根据您本地密钥环中的密钥检查所有内容是否可信
保持图5图像尺寸不变，不断（高斯）平滑，直到B处的凹陷平滑没了（与图100相似），达到与图100相近的尺度，图100中在A邻域内（比如\(10 \times 10\)）提取特征（比如SIFT），图5中在...A邻域内（\(200 \times 200\)）提取特征，两者在各自图像中提取的SIFT特征长度相同（将领域划分成同样数量的子区域，然后在子区域中统计梯度直方图，某种程度上讲是对邻域窗口的归一化后再提取特征...一般来讲，在没有先验知识的情况下，对两幅图像分别在每个尺度上检测关键点并提取特征，总有某些关键点及其特征正好来自相同的尺度，如果它们恰好可以匹配上，则图像1和图像2匹配，反之，如果所有关键点都配不上，则图像...构建图像金字塔，是为了获得图像在不同尺寸（不同分辨率）下的表达，通过不断重复 平滑+下采样 的过程（也有通过插值Resize），获得了不同像素尺寸的人脸图像，其中只要有与网络适配的人脸就可以被检测出来。...小结一下：图像金字塔，是在保持观测窗口不变的情况下，获得输入图像在不同尺寸（分辨率）下的表达，在不同尺寸上提取到的特征在整体上做到了尺寸（分辨率）无关。
图像的基本属性 亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用 0 ％～ 100 ％ ( 由黑到白 ) 表示。以下三幅图是不同亮度对比。...图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。...我们可以具体看一下下面两个不同图形的灰度直方图： image.png 直方图均衡化 通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。...同样的，对于图像，原本我们可以很清晰的看到一幅图像，但是有时候图像上会有一些我们不需要的图案，使我们无法很清楚的看清一幅图，这就是图像的噪声。...由于图像是内部处理的，所以使用者可以马上检查图像是否正确，而且可以立刻打印出来或是通过电子邮件传送出去。
基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。...如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。...对于相同物体图像检索，在检索相同的物体或目标时，易受拍摄环境的影响，比如光照变化、尺度变化、视角变化、遮挡以及背景的杂乱等都会对检索结果造成较大的影响，图1.3左图给出了这几种变化的例子，此外，对于非刚性的物体...为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区，仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例，用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画，那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索，但如果用户感兴趣的并不是...如图1.3右图所示，对于”湖泊”这一类图像，属于该类别的图像在表现形式上存在很大的差异，而对于下面所示的”dog” 类和”woman”类两张图像，虽然它们属于不同的类，但如果采用低层的特征去描述，比如颜色
设计原则与整体架构 1.1 手淘多媒体算法整体链路 手淘多媒体算法分为视频生产和用户消费两部分，上图左半部环更多是由广告和搜索团队进行收集，算法团队主要负责右半部环中视频智能生产、内容感知及内容理解部分...为了控制人脸检测的耗时问题，阿里在首帧检测中使用全图像搜索，之后十帧通过跟踪网络进行关键点回归，图像在短时间内出现较大幅度变化时再使用全图像搜索，如此循环执行使检索时间缩短到15ms以内。...3.1.2 双十一笑脸大作战 在阿里第一次做人脸识别模块时，从开源大模型到满足设计需求的小模型，开发周期是六个月左右，但在之后开发相同模型支持上层业务时，用时便大大缩短。...3.1.3 3D照片探索项目 PixelAI在之前获取的内容全部是2D的RGB信息，随着双摄以及多摄像头技术在移动端上的普及，赋予图像在深度方面越来越多的信息，深度信息的获得、传输和渲染都是团队目前需要解决的问题...所有的数据分为存量数据和增量数据，增量数据可以通过移动端或者其它设备获取深度图。
而对于两张主体内容完全不同的图像，其所用颜色数量一般情况下都存在着较大差异。因此将RGB图像各通道对应的256个颜色值数量作为相应图像特征编码。...考虑到相近颜色肉眼无法甄别的因素，引入颜色值数量容差的概念，即在同一个通道下，两张图像在某个颜色值处的颜色值数量差，不大于设定颜色数差值，则认为颜色相同，否则认为不相同，而这个设定颜色数差值即为颜色值数量容差...不难发现，若两张图像越相似，图像越接近1，反之，越接近0。该算法具有抗图像旋转、抗颜色干扰等优点。下面就一起来看看matlab版的吧。...clc;clear; % 读取原始图 S = imread('1.bmp'); % 提取图库中对应标号图片 num = 18; T = imread([pwd,'\img\',num2str(num),...'.jpg']); % 分离原始图和测试图的RGB值 sR = getRGBCount(S(:,:,1)); sG = getRGBCount(S(:,:,2)); sB = getRGBCount(S
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