前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫
大数据文摘出品 作者:Caleb 最近,ChatGPT可以说是火得不要不要的。 11月30日,OpenAI发布聊天机器人ChatGPT,并免费向公众开放进行测试以来,在国内已经被玩出了花。 和机器人对话,就是让机器人去执行某个指令,比如说输入关键字让AI生成相应的画面。 这好像也不是什么稀奇的事了,OpenAI在4月不是还更新了DALL-E的新版本吗? OpenAI,how old are you?(怎么老是你?) 要是文摘菌说生成的是3D画面,还是HDR全景图那种,或者是基于VR的图像内容呢? 最近,
数据驱动时代,数据团队作为一家公司的核心竞争力所在,正在受到越来越多高管、从业者和投资人的关注。而目前,相对公司中的财务、运营等已经规模化的组成,数据团队还是不少公司可有可无的部分,即使是一些已经建立了独立数据团队的公司,其运作方式以及与其他团队的协作仍然处于探索阶段。
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中,我们从编解码结构入手,讲到解码器设计;从感受野,讲到多尺度融合;从CNN,讲到RNN与CRF;从2D分割,讲到3D分割;从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
按要求转载自FreeBuf.COM 作者 | diulei “ 现在无论家用还是公司使用摄像头越来越多,但是安全性又如何呐?今天我来说说几款比较常用的摄像头,并且使用python如何批量检查弱口令。 ” 第一个“海康威视”: 前段时间爆出海康威视的摄像头存在默认弱口令的问题,那么就先收集下信息。 关于获取IP:可以shodan,zoomeye之类的去搜索或者调用API批量获取,关键词“Hikvision-Webs”,关于其他的关键词可以自行挖掘…也可以进行端口扫描使用nmap或者s扫描器之内的 通过sho
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.11087.pdf
研究好玩又有用的技术第 004 期 在学习中发现快乐,在应用找到价值。这是我第四期分享图像技术应用的文章。 前三期欢迎阅读和分享:
所谓的像素图,就是对图像做一个颗粒化的效果,使其产生一种妙不可言的朦胧感。费话不多说,先来看一张效果图。
测试小姐姐正在对云原生的电商应用进行压测,但是如何对压测结果进行持续的观测呢?这一直是比较头痛的事情,本文将介绍如何利用 DeepFlow 的全景拓扑帮助小姐姐快速找到瓶颈点。DeepFlow 全景拓扑无需业务修改代码、配置或者重启服务,利用 BPF/eBPF 技术通过对业务零侵扰的方式构建而来,这是一种很便捷且低成本的方式来观测全链路压测的结果。
翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV(Python)的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。构建全景图利用到了计算机视觉和图像处理技术有:关键点检测、局部不变特征、关键点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)和透视变形。因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同,比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。在之后的博客会解决多张图片的拼接,而不仅仅只是针对两张图片。
AI 科技评论按:本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣!
本文由「图普科技」(微信公众号 tuputech)编译,原作者 Vladimir Tsyshnatiy,链接:https://medium.com/@vtsyshnatiy
前几天分享一个AI案例:5行Python代码实现图像分割,近日就读到一篇德国基尔大学和哥廷根大学研究的论文:应用在养猪场的全景分割系统,就让我们一起品品。
2017年数以亿计的 iPhone 和 Android 获得了更新,提供了高品质的 ARCore 和 ARKit,谷歌和苹果为增强现实崛起奠定了夯实的基础。据 IDC 预计2018 年 AR/VR 消费者领域全球产值将达到 68 亿美元,其中四分之三来自 VR,四分之一来自AR。由此可见,AR/VR 市场具有巨大的潜力,且随着技术瓶颈不断被攻克,5G 逐步商用,AR/VR 市场的爆发已然不远。今天,小编推荐6款国产开源的 VR/AR 项目,希望能够为大家带来帮助。 如果大家有好的 VR/AR 开源项目,也可
我本非安全大牛,水平有限,所以自然亲民,和许多渗透测试的初学者打得火热。这其中大部分是大学生,还有工作多年,但一直对网络安全热情不减的热血之人。许多同学一直在努力,但是怎么都找不到一条通顺的路,顺利的入门成长。渗透测试只是计算机科学里面的很小的分支,和其他方向一样,共用着同样的计算机基础知识。
当我们使用计算机生成图像时,经常会遇到一些困难,例如如何生成高质量、高分辨率的图像,如何控制图像的风格和内容等。近年来,深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展,其中一种流行的方法是使用变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)等模型。然而,这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源,而且生成的图像可能会出现一些问题,例如模糊、失真和不连续等。
相信看完 @X_AirDu 的回答我们已经对 Python 有了一个大概的了解。那接下来就让我们更深入的了解 Python 吧~
近年来,Transformer 成为了深度学习领域非常受欢迎的一种架构,它依赖于一种简单但却十分强大的机制——注意力机制,使得 AI 模型有选择地聚焦于输入的某些部分,因此推理更加高效。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 程序猿们有福了! 只需设置连接方式(API),就可以在你的PC终端召唤ChatGPT……的“好兄弟”。 也就是说,直接在终端提问就能Get回复,连搜索引擎都不用开。 △蓝色为输入,灰色为AI输出 像改Bug这种常见且折磨的事,只用说明要求,剩下的全丢给计算机就好。 输入想执行的命令,还能得到相应的代码——编程效率原地起飞。 和ChatGPT一样,该模型也是通过对GPT-3.5微调得来的,名曰text-davinci-003。 此用法一出,网友们
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 http://cocodataset.org/#detection-leaderboard
前言:最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题,对比了基于Matlab和Python Opencv的方法,分别进行了摄像头的标定和图像矫正,实际结果个人认为Opencv的效果为佳,本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用文字生成游戏关卡自己玩是一种什么样的体验? GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》了解一下~ 瞧,你只需在文本框中输入“多点管道,多点敌人,少点障碍物,elevation低点”: 点击“Generate level”,就能获得自己的马里奥游戏了: 左边是玩耍区,按方向键和a、s、d键进行控制就能直接玩,右边则是根据你的要求生成的整体效果图。 随意设置这几个选项,还能解锁更多样式。 比如障碍物少一点的: 又或者是管道少一点、障碍物多一点的:
我们要干什么 对于全景视频大家已经不陌生了,图1就是标准的全景视频截图。通过佩戴VR眼镜和利用VR视频播放器能够体验沉浸式感觉(上下左右前后观看视频),当然,观众看到的画面依赖于摄影机拍摄的点,不能随心移动,这是和VR视频的最大区别。 图1 VR视频截图 如何生成全景视频,大家可能很少关注过。本文将会介绍一种简单的生成全景视频的方法,基本能够满足爱好者的摄影和观影需求。 鱼眼相机快速介绍 人的双眼视角能够达到188度,而一般的手机拍照视角大概只能能达到90度左右,鱼眼相机一般在200度以上所以生成全景视
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT知道自己写的代码有漏洞,但它不说! 来自加拿大的一项最新研究发现,ChatGPT生成的代码中,有不少都存在安全漏洞。 然而在被要求评估自己代码的安全性时,ChatGPT却很快发现了这些代码中的漏洞,并给出了一些解决方案和建议。 这意味着它并不知道自己生成了糟糕的代码,但却查得出它写的代码有漏洞,也有能力修复这些漏洞。 而在另一篇来自斯坦福的论文中,研究人员测试了另一位著名AI程序员Copilot,也发现了类似的问题。 所以,用AI生成代码
近年来,随着汽车智能化快速发展,汽车从高度机电一体化的机械终端逐步转变成智能化、可扩展、可持续迭代升级的智能移动电子终端,汽车软件也因此变成一个高度复杂的巨系统。
相信许多读者体验过b站上的全景视频,如果还没有,快来体验一下吧[1]!只需鼠标点击并移动,便可360度无死角的浏览全景视频,让人如同身临其境。全景图像,又称360°全景图,其数据分布在球面空间上。但是,当我们将全景图像展开时,会造成畸变。
本文实例为大家分享了python将两张图片生成全景图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下
OpenCV ( Open Source Computer Vision Library )是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具,能够处理图像和视频数据,实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域,并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
该文讲述了如何利用Three.js和WebRTC将全景图转换为立方体全景图,并介绍了相关的实现原理和代码示例。
昨天实践了一下Pivot控件,今天就趁热打铁,继续来看看Windows Phone Developer Tools RTW 中加入的新特性-Panorama控件。关于Panorama控件的介绍,大家可以参考MSDN上的文档:“Panorama Control for Windows Phone”,也可以浏览浏览WPMind上的中文版:《Windows Phone 7 UI设计及人机交互指南》第一版,第二版的pdf文件可以在这里下载:《UI Design and Interaction Guide f
一般我们拍照都是拍一个方向,而全景图是拍上下左右前后 6 个方向,360 度,这样能够立体的记录所在的场景。
大数据和人工智能正成为了这个时代的主题曲,与此同时,焦虑感也开始在行业中蔓延,从初创公司、行业巨头到从业者,都急切地想要跟上这股越来越热的浪潮。
Web 全景在以前带宽有限的条件下常常用来作为街景和 360° 全景图片的查看。它可以给用户一种 self-immersive 的体验,通过简单的操作,自由的查看周围的物体。随着一些运营商推出大王卡等
前言:本文将围绕:了解什么是全景 --> 怎么构成全景 --> 全景交互原理来进行讲解,手把手教你从零基础实现一个酷炫的Web全景,并讲解其中的原理。小白也能学习,建议收藏学习,有任何疑问,请在评论区讨论,笔者经常查看并回复。
经过大半年的研发和调试,2022年11月份,OpenSKEYE团队发布了新版本的SkeyeARS(全景AR实景增强监视系统),新版SkeyeARS在原有版本的基础上完全重构了界面框架,使得界面看起来更具有科技感,创新性的加入了AR模式,增加全景3D轮播图切换操作和展示,极大地优化了用户体验,并且AR模式和经典模式可以自由切换;新版本SkeyeARS界面如下图所示:
有网友根据论文在GitHub仓库获得的stars,对论文进行了一次排行,其中包括王者荣耀竞技场、大规模中文科学文献库等。
在《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cally和egypt》中我们介绍了如何使用GCC生成RTL文件,然后再借助cally和egypt来分析出调用关系的方法。GCC自身有命令可以生成代码内部的调用关系,即-fcallgraph-info参数。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库,旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库,包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计,甚至 视频全景分割。
从事信息安全技术行业的小伙伴们都知道沙箱技术(有些也称沙盒),用来判断一个程序或者文件是否是恶意的病毒、木马、漏洞攻击exp或其他恶意软件。其原理简单来说就是提供了一个虚拟的环境,把分析目标放到这个虚拟环境中,通过一系列技术来“观测”其行为,根据观测结果来判定这是一个正常良民(合法文件)还是一个不怀好意的坏家伙(恶意文件)。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在,只需一个浏览器,就能跑通“大力出奇迹”的大语言模型(LLM)了! 不仅如此,基于LLM的类ChatGPT也能引进来,而且还是不需要服务器支持、WebGPU加速的那种。 例如这样: 这就是由陈天奇团队最新发布的项目——Web LLM。 短短数日,已经在GitHub上揽货3.2K颗星。 一切尽在浏览器,怎么搞? 首先,你需要下载Chrome Canary,也就是谷歌浏览器的金丝雀版本: 因为这个开发者版本的Chrome是支持WebGPU的,否则就
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在用AI画画,完整草图都不需要了。 每一笔落下,AI都会实时交上“新作业” 细节、颜色、画布空白,它都自动补全。 还能通过提示词来控制生成图像的内容和风格。 比如加一句“一个穿长外套的男人站在海边“,AI立马调整了作画方向: 最后成稿的作品如下,效果很奈斯。 怪不得网友表示,自己惊掉的下巴已经找不到了。 这就是最新火起来的AI实时作画项目,Reddit上的热度有1.8万。 有人还表示,这回似乎说明了,相较于取代人类,AI可能更大程度上会帮
前言 犯罪心理学还能用于挖掘代码风险? 挖掘出来的东西是什么? 挖掘出来的东东长什么样子 挖掘出来能用来做什么? 具体怎么样挖掘呢 这是本文的主要探讨的内容. 在大型的项目中, 代码和模块的复杂度在很大程度上决定了测试任务的时间, 在项目快速迭代而测试时间比较短的情况下, 怎么样高效的完成测试并且保证测试质量 如果我们能找到这些经常出问题还有潜在可能出问题的代码和功能区域, 我们的测试就能更高效. 犯罪心理学还能用于挖掘代码风险? - 答案: 是的 地理罪犯分析调查法基于了这样一个原则:罪犯的
今天的内容关注于全景分割(Panoptic Segmentation)和视频目标分割(Video Object Segmentation,VOS)。
DeepPanoContext: 基于全局场景背景图和关系优化的全景3D场景理解(ICCV 2021)
本文是作者在录制课程《Python全栈工程师魔鬼训练营》时,花费大量时间和精力整理出来的内容,历时近半年时间。在和学员的上万次互动过程中,发现Python初学者所面临的最大问题就是***知识结构的体系化和结构化***,针对这种情况,作者把该部分内容作为一个单独的专题系列,分享给大家,希望能够对大家系统性的学习Python基础知识有所裨益。
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