浮动布局
【10月更文挑战第27天】浮动布局在实现多列布局和图文混排等方面具有一定的优势，但也存在高度塌陷和定位控制等缺点。通过合理地选择清除浮动的方式，可以有效地解决浮动布局带来的问题，确保页面布局的稳定和正确显示。
svg和canvas的区别
【10月更文挑战第24天】SVG和Canvas各有优缺点，在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的技术来实现图形绘制和交互效果。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力本项目提出了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，结合通道信息和空间信息，提升网络表达效果。基于此模块，开发了 MobileNet-Attention-YOLO (MAY) 算法，在 Pascal VOC 和 SMID 数据集上表现优异，mAP 分别提高了 1.0% 和 1.5%。MLCA 通过局部池化、一维卷积和信息融合，有效捕获局部和全局信息。项目代码和详细配置可在 GitHub 和 CSDN 获取。
文生图大模型
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型，能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2，再到最新的 DALL·E 3，其功能不断升级，包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强，广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。
使用 MediaSource 规范实现自适应流播放
【10月更文挑战第26天】通过以上步骤，就可以使用MediaSource规范实现自适应流播放，根据网络状况动态地调整播放的码率，为用户提供更流畅的观看体验。需要注意的是，实际应用中还需要处理更多的细节和错误情况，以确保播放的稳定性和可靠性。