facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（GitHub - modelscope/facechain: FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.）上已有5.7K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。

本文介绍 阿里云开放视觉智能团队 被计算机视觉顶级国际会议ICCV 2023接收的论文 "TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a Data-Centric Perspective"。TransFace旨在探索ViT在人脸识别任务上表现不佳的原因，并从data-centric的角度去提升ViT在人脸识别任务上的性能。

伴随着持续不断的AIGC浪潮，越来越多的AI生成玩法正在被广大爱好者定义和提出，图像卡通化（动漫化）基于其还原效果高，风格种类丰富等特点而备受青睐。早在几年前，伴随着GAN网络的兴起，卡通化就曾经风靡一时。而今，伴随着AIGC技术的兴起和不断发展，扩散生成模型为卡通化风格和提供了更多的创意和生成的可能性。本文就将详细介绍达摩院开放视觉团队的卡通化技术实践。

本文主要用尽量简单白话的描述来剖析下AI换脸技术的原理，做一个科普文章，了解下当前换脸技术的发展现状及其局限性。

阿里巴巴最新自研的像素感知扩散超分模型已经开源，它把扩散模型强大的生成能力和像素级控制能力相结合，能够适应从老照片修复到AIGC图像超分的各种图像增强任务和各种图像风格，并且能够控制生成强度和增强风格。这项技术的直接应用之一是AIGC图像的后处理增强和二次生成，能够带来可观的效果提升。

本文介绍了ICCV23中稿论文 GAP: Generative Action Description Prompts for Skeleton-based Action Recognition

本文主要展示了阿里和港大的AI版「任意门」，实现零样本的图像嵌入。

本地生活技术雷达是由本地生活技术中心战略管理&PMO团队开展的，定期扫描和评估新兴技术的战略研究工作。目的是对技术趋势进行前瞻性预判，提出新技术布局建议，在技术驱动业务创新和业务增长、践行社会责任等方面有一些实质性探索。 本篇尝试探讨 1）理解AI范式——从分析型（Analytical AI）到生成式（Generative AI）的拐点在2022年，其对人类社会以及商业模式的长期影响； 2）生成式AI（文生文、文生图、图生图等）在本地业务目前场景的应用和未来的方向。 欢迎技术、产品、运营、战略、管理层、国内国际等各种视角的指点和碰撞！

C语言中的结构体与位域是实现高效数据组织和内存优化的重要工具。结构体允许将不同类型的数据组合成一个整体，而位域则进一步允许对结构体成员的位进行精细控制，以节省内存空间。两者结合使用，可在嵌入式系统等资源受限环境中发挥巨大作用。

随着AI技术的发展，阿里体育等公司推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等，使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始，利用“云智AI运动识别小程序插件”，在小程序中实现类似功能，包括人体骨骼图的绘制原理及其实现代码，确保骨骼图与人体图像精准重合。下篇将继续介绍运动分析方法。

随着AI技术的发展，阿里体育推出的“乐动力”、“天天跳绳”等APP，使云上运动会、AI体育指导等概念备受关注。本文将引导您从零开始，利用“云智AI运动识别小程序插件”，在小程序中实现类似功能。通过插件的`sports`和`calc`命名空间，可轻松实现运动检测、计时计数等功能。示例代码展示了如何创建并使用俯卧撑运动分析器，以及如何通过摄像头捕获图像进行人体识别和运动分析。敬请期待后续关于姿态分析的内容。

在Java中，自定义`NumberFormatException`异常可以通过继承`IllegalArgumentException`类并重写其构造方法来实现。自定义异常类可以添加额外的错误信息或行为，以便更精确地处理特定的数字格式转换错误。

函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免改变状态和可变数据。其核心思想是使用纯函数，减少副作用，提高代码的可读性和并行处理能力。

`TrustManager`是Java中用于管理SSL/TLS信任关系的接口，主要用于验证服务器证书。本文介绍了如何创建一个信任所有证书的`TrustManager`，并通过示例代码展示了具体的实现步骤。虽然这种方法在测试环境中很有用，但在生产环境中使用时存在严重的安全风险。

在实际应用中，判断是否需要创建信任所有证书的TrustManager时，需考虑安全性与便捷性的平衡。通常，开发和测试环境可使用信任所有证书的TrustManager，但生产环境应严格验证证书，确保通信安全。

数据结构王道第3章之IKUN和I原达人之数据结构与算法系列学习栈与队列精题详解、数据结构、C++、排序算法、java、动态规划你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊-除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

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数据结构王道第2.3章之IKUN和I原达人之数据结构与算法系列学习x单双链表精题详解、数据结构、C++、排序算法、java、动态规划你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

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IKU达人数据结构与算法系列学习之队列的基本概念、如何判断队列已满/已空、队列的链式存储结构[头的出入队]、双端队列、中缀、后缀、前缀表达式、特殊矩阵和一二维数组的压缩储存等具体操作详解步骤；举例说明、注意点及常见报错问题所对应的解决方法 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

IKU达人之数据结构与算法系列学习×单双链表精题详解、数据结构、C++、排序算法、java 、动态规划 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

栈的基本概念、栈的顺序存储结构（（带及不带头））以及进出栈、共享栈、栈的链式（带及不带头）存储结构等代码举例说明；【含常见的报错问题及其对应的解决方法】 你个小黑子；这都学不会；能不能不要给我家鸽鸽丢脸啊~除了会黑我家鸽鸽还会干嘛？！！！

数据结构王道第2.3章节之线性表精题汇总一

数据结构之单双链表按位、值查找；[前后]插入；删除指定节点；求表长、静态链表等代码及具体思路详解步骤；举例说明、注意点及常见报错问题所对应的解决方法

顺序表的定义和基本操作之插入；删除；按值查找；按位查找习题精讲等具体详解步骤以及举例说明

数据结构的基本概念；算法的基本概念、特性以及时间复杂度、空间复杂度等举例说明；【含常见的报错问题及其对应的解决方法】

这段代码使用 OpenGL 和 GLUT 库创建了一个简单的图形窗口，展示了多个几何形状。首先清屏并设置背景为黑色，然后绘制一个白色矩形和一个彩色大三角形。接着绘制三个不同颜色的点，并计算大三角形的中点，绘制一个小三角形。最后，再次计算小三角形的中点，绘制一个更小的三角形。通过 `glutDisplayFunc` 注册显示回调函数 `myDisplay`，并在 `glutMainLoop` 中进入事件处理循环。

智慧工地作为建筑业数字化转型的重要趋势之一，将共同推动建筑行业向更加高效、安全、可持续的方向发展

本文介绍了一种解决手机摄像头切换导致应用崩溃的问题的方法。针对不支持facingMode配置的四摄手机，通过缓存和序号切换的方式，确保应用在特定设备上不会频繁崩溃，提升用户体验。

Per-Title编码技术由Netflix提出，旨在为每部电影量身定制合适的码率阶梯，以节省带宽和存储成本。传统固定码率阶梯在某些视频类型上存在浪费，Per-Title通过分析视频内容的复杂度，生成最优的码率-质量曲线，确保在有限带宽下提供最佳视频质量。微帧的Per-Title技术进一步优化了这一过程，通过智能算法和深度学习，为每个视频选择最合适的分辨率和码率组合，实现高效传输和优质观看体验。

当Java编译器报错“操作符 ... 不能应用于 x”时，通常是因为你尝试对不支持该操作符的数据类型执行了操作。解决方法包括：确保数据类型兼容、使用正确的类型转换或选择合适的方法。检查代码中的变量类型和操作符使用是否正确。

Pillow是Python中广泛使用的图像处理库，支持丰富的图像操作功能，包括但不限于打开、保存、缩放、裁剪、旋转、调色等。本文通过一系列示例介绍Pillow的基本用法，涵盖图像的加载与显示、尺寸调整、裁剪与旋转、亮度调整、格式转换、滤镜应用、图像合成及像素级操作等。首先需通过`pip install pillow`安装库，随后可通过导入`PIL.Image`等模块开始图像处理任务。无论是初学者还是进阶用户，都能从Pillow提供的强大功能中获益。

【10月更文挑战第3天】阿里云视觉系统基于强大的计算能力和人工智能技术，为用户提供了多种图像处理与分析的解决方案。无论是图像识别、目标检测，还是视频分析，阿里云视觉系统都能帮助开发者和企业实现自动化、高效化的图像处理任务。本文将分享一些阿里云视觉系统的实用技巧，帮助你更好地使用这款强大的工具。

该专栏专注于YOLOv8的 Neck 部分改进，融合了 BiFPN 网络，大幅提升检测性能。BiFPN 通过高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，解决了传统 FPN 的单向信息流限制。文章详细介绍了 BiFPN 的原理及其实现方法，并提供了核心代码修改指导。点击链接订阅专栏，每周定时更新，助您快速提升模型效果。推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️，涨点指数：⭐️⭐️⭐️⭐️。