• 抓取LINUX桌面视频

    你想知道对方在干嘛 背景二;你自己图形界面操作linux看视频。想抓取某个帅气的视频备忘 ffmpeg-f x11grab-s wxga-r 25-i:0.0-sameq/tmp/out.mpg ffmpeg可以直接解码X11的图形,并转换到相应输出格式。ffmpeg的通常...
    文章 2011-03-28 599浏览量
  • 综述:图像风格化算法最全盘点|内附大量扩展应用

    看到上面长城那张图,第一反应,图形学的一大分支——非真实感图形学,不也是干这件事的。没错,大体来说,在非真实感图形学领域,图像艺术风格渲染技术可以大体分为基于笔触渲染的方法(Stroke-based Rendering)...
    文章 2018-05-15 10594浏览量
  • 多核学习在图像分类中的应用

    3.交叉验证是用来干嘛的?验证调优参数呗,全部特征融合在一起,再来调,尽管验证时间长,不要紧,反正模型是离线训练的,多调会也没关系。那是否有更好的选择方案呢?多核学习(MKL)可能是个不错的选择,该方法属于...
    文章 2017-11-15 1417浏览量
  • Reddit最热:一个专门给不可描述照片加水印的APP被AI...

    他们需要使用一组秘密的特殊构造的小波基函数和与加密密钥相对应的一组小波权重的反向小波变换作为一组椭圆曲线的域参数&xff0c;该组椭圆曲线的元素只有.comdom 知道。它们使用多个椭圆曲线&xff0c;可能有数百个椭圆&...
    文章 2022-01-07 587浏览量
  • 范数规则化之核范数与规则项参数选择

    那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(低秩)。OK,OK,那我们得知道Low-Rank是啥?用来干啥的?我们先来回忆下线性代数里面“秩”到底是啥?举个简单的例子吧: 对上面的线性方程组,第一个方程和第二个方程...
    文章 2017-09-03 1719浏览量
  • [转载]Meta Learning单排小教学

    大家可以看到,本来基本的做法是用训练集直接训练这个模型f,但是现在我们用这个hypernetwork不训练了,直接给你输出参数,这等价于hypernetwork学会了如何学习图像识别,这也是为什么meta learning也同时叫做...
    文章 2018-10-10 1171浏览量
  • 【Aladdin Unity3D Shader编程】之一 基本入门

    通过语义告诉系统我这个参数是干嘛的比如POSITION是模型坐标语义,告诉系统我需要顶点参数坐标 SV_POSITION是剪裁坐标语义float4 vert(float4 v:POSITION):SV_POSITION{ return mul(UNITY_MATRIX_MVP,v);计算模型...
    文章 2017-11-10 2088浏览量
  • [转载]MFC绘制动态曲线,用双缓冲绘图技术防闪烁

    对啦,温馨提示,大家多半想用一种颜色填充指定矩形区域,因为InvalidateRect就是的这事,你把人家挤下来了,自然这事就得自己做啦。MemDC.FillSolidRect(0,0,580,250,RGB(1,4,1));上面这个函数表示的是,以图纸...
    文章 2017-11-07 1019浏览量
  • 【ImageNet最后的冠军】颜水成:像素级标注数据集将...

    1.网络好:设计一种结构好的网络,少量参数取得很好的结果,这是硬功夫,是内功;2.低精度表示:把数据从32/64位表示降到更少位的表示,就像武器;3.巧妙去掉不需要计算的部分网络:就像暗器。就像我们的论文《More ...
    文章 2017-08-17 2363浏览量
  • 机器学习中的规则化范数(L0,L1,L2,核范数)

    最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊!因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升,容易过拟合,也就是我们的训练误差会很小。...
    文章 2017-11-09 1017浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊!因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升,容易过拟合,也就是我们的训练误差会很小。...
    文章 2015-12-29 892浏览量
  • iOS开发:UIButton

    按钮是用来干嘛的?用来激发某个动作或事件的。那我们我们要为他添加一个动作,与 UIControl 里讲的一样: [java]view plaincopyprint?(void)btnPressed:(id)sender{ UIButton*btn=(UIButton*)sender;开始写你自己的...
    文章 2014-07-17 1344浏览量
  • 阿里做了个“实用”的图像数据集

    有朋友问起:“你做的机器人是干什么用的?我一时语塞,还有点气愤。那时我做机器人,硬件从零做起,用于研究探路算法、发表学术论文。零基础、缺经费、加上学生的目标是纯粹做研究,我压根没想过自己的机器人真能派...
    文章 2018-07-06 2086浏览量
  • 阿里做了个“实用”的图像数据集

    有朋友问起:“你做的机器人是干什么用的?我一时语塞,还有点气愤。那时我做机器人,硬件从零做起,用于研究探路算法、发表学术论文。零基础、缺经费、加上学生的目标是纯粹做研究,我压根没想过自己的机器人真能派...
    文章 2019-08-05 1078浏览量
  • 腾讯技术分享:GIF动图技术详解及手机QQ动态表情压缩...

    毕竟,编程的事,万变不离其宗。作为一种古老的格式,GIF的存储规则也相对简单,容易理解。一个GIF文件主要由以下几部分组成: 1)文件头;2)图像帧信息;3)注释。下面我们来分别探究每个部分。4.2 文件头 GIF...
    文章 2018-10-29 2239浏览量
  • 寻找阿登高地——爬虫工程师如何绕过验证码

    面硬刚验证码,想要识别它,是件挺复杂的事,涉及到图像处理技术:二值化,降噪,切割,字符识别算法:KNN(K邻近算法)和SVM(支持向量机算法),再复杂点还要借助CNN(卷积神经网络),还有什么机器学习啥的。...
    文章 2017-08-02 1498浏览量
  • 论文撰写八大技巧与八大心得,一文读懂

    3、摘要摘要的目的是让读者读了之后知道文章是干嘛的,主要包括研究意义,方法和结果。通俗的讲是:为什么做,怎么做,结果是什么。一般以第三人称形式来写,首先,一两句话概括课题的意义,引入主题,即需要解决的...
    文章 2021-12-26 217浏览量
  • 最简单易懂的GAN(生成对抗网络)教程:从理论到实践...

    优化D的公式的第一项,使的真样本x输入的时候,得到的结果越大越好,可以理解,因为需要真样本的预测结果越接近于1越好。对于假样本,需要优化是的其结果越小越好,也就是D(G(z))越小越好,因为它的标签为0。但是...
    文章 2017-08-02 2777浏览量
  • Java并发编程的艺术,解读并发编程的优缺点

    异步调用,就像网购,你在网上付款下单后,什么事就不用管了,该干嘛干嘛去了,当货物到达后你收到通知去取就好。并发与并行 并发和并行的区别就是一个处理器同时处理多个任务和多个处理器或者是多核的处理器同时...
    文章 2019-06-08 7187浏览量
  • 60秒ICO募资2.35亿,AI+区块链概念,这个风口上的公司...

    SingularityNET到底是干嘛的?去年10月,SingularityNET才首次粉墨登场,其自我描述就像是热词集中营:首先是一个库兹韦尔式的公司名,以及AI、区块链、开源开放、交易市场…… SingularityNET的想法,是在(以太坊...
    文章 2018-01-03 920浏览量
  • 数据分析入门系列教程-KNN实战

    我们先来介绍一个概念-超参数。还记得我们上一节讲到的选择 K 值吗&xff0c;这里的 K 就是超参。所谓超参数&xff0c;就是在机器学习算法模型执行之前需要指定的参数。xff08;调参调的就是超参数&xff09;如KNN 算法中的 K。...
    文章 2022-05-20 65浏览量
  • pyecharts的绘图原理详解

    这个图是干嘛的&34;y_axis&61;y) render_notebook()第三步就是设置全局变量&xff0c;用通俗的话说就是&xff1a;调节各种各样的参数&xff0c;把图形变得更好看。常用的有标题配置项、图例配置项、工具配置项、视觉映射配置...
    文章 2022-05-31 60浏览量
  • 手把手:我的深度学习模型训练好了,然后要做啥?

    如果你懂网络,一定会想:这不就是DNS的活!但是,设置自定义的DNS服务器已经超出了本文的范围。相反,通过更改客户端以遵循两步“手动DNS”协议,我们可以重新使用我们的基础版的seaport 代理来实现客户端...
    文章 2018-02-07 9833浏览量
  • 用TensorFlow搭建在手机上运行的图像分类器

    为解决这个问题,我们可以挨个浏览每张图片然后手动进行标注,但如果是这样那我们还要Deep learning干嘛呢?实际上,我们将在所有数据的基础上重新训练一个大型的网络(比如Inception V3),注意要通过early ...
    文章 2018-01-08 1872浏览量
  • 【冷眼看CES2018】AI概念满天飞,大型吹牛集会可休矣

    这个其实也正常,先把显示解决再解决定位,而且国内做SLAM做的好的,基本都玩机器人去了。号称能实现SLAM的,扪心自问一句,用的是什么方案(单/双目or深度)?芯片带不带的动?功耗吃不吃得紧?最关键的是:实现...
    文章 2018-01-15 2196浏览量
  • Python 数据分析 —— Matplotlib ②

    第一个参数是前面hist函数的返回值 第二个参数:均值 第三个参数:方差 3.生成曲线图 ax2=ax1.twinx()#ax2与ax1共用一个x轴 ax2.plot(bins,y,'y-')#为了打造双轴图,就得把y绘制到图形中 ax2.set_ylabel('评分的概率...
    文章 2022-08-29 49浏览量
  • 音视频技术-H.264代码与标准如何对应

    step out 跳出 x264_slicetype_decide,继续 F10 执行到 x264_frame_push,这里实际要执行两个函数,因为 x264_frame_push 的第二个参数是函数 x264_frame_shift,所以会先执行它。F11 首先进入的就是 x...
    文章 2017-11-27 1075浏览量
  • 浅谈Logistic回归及过拟合

     这就是传说中的 sigmoid function 了,以 w 点乘 x 为自变量,函数图像如下: (注:从图中可以看到 wx 越大,p 值越高,在线性分类器中,一般 wx=0 是分界面,对应了 logistic regression 中 p=0.5) 一、逻辑回归...
    文章 2016-06-13 2111浏览量
  • x264源代码分析-转

    If条件是判断当前帧是否是B帧,如果是的话就不更新参考列表,因为B帧本来就不能作为参考帧!如果是I帧或P帧的话,我们就更新参考帧列表. 我们看到了一个for循环,两个do—while循环.这是实现的关键,具体看代码,不好用...
    文章 2018-03-24 1099浏览量
  • x264源代码分析-转

    If条件是判断当前帧是否是B帧,如果是的话就不更新参考列表,因为B帧本来就不能作为参考帧!如果是I帧或P帧的话,我们就更新参考帧列表. 我们看到了一个for循环,两个do—while循环.这是实现的关键,具体看代码,不好用...
    文章 2018-03-11 868浏览量
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