CVPR 2018:腾讯图像去模糊.自动人像操纵最新研究 新智元 2018-05-29 14:13:04 新智元报道 来源:腾讯优图 编辑:江磊.克雷格 [新智元导读]即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018,腾讯优图的其中两篇入选论文,由于其较高的应用价值,受到学术界和产业界的关注. 作为计算机视觉领域最高级别的会议之一的CVPR,其论文集通常代表着计算机视觉领域最新的发展方向和水平. 腾讯优图多篇论文被CVPR2018收录,其中基于尺度迭代深度神经网络的图像去模糊算法(…

如今的应用部署逐渐向微服务化发展,导致一个完整的事务往往会跨越很多的应用或服务,出于分布式链路跟踪的需要,我们往往将从上游服务获得的跟踪请求报头无脑地向下游服务进行转发.本文介绍的这个名为HeaderForwarder的组件可以帮助我们完成针对指定HTTP请求报头的自动转发.本篇文章分为上下两篇,上篇通过三个例子介绍HeaderForwarder的应用场景,下篇则介绍该组件的设计与实现. 目录 一.自动转发指定的请求报头 二.添加任意需要转发的请求报头 三.在非ASP.NET Core应用中使用…

最近发现好多人问 Ingress,同时一直也没去用 Nginx 的 Ingress,索性鼓捣了一把,发现跟原来确实有了点变化,在这里写篇文章记录一下 https://mritd.me/2017/03/04/how-to-use-nginx-ingress/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一.Ingress 介绍 Kubernetes 暴露服务的方式目前只有三种:LoadBlancer Service.NodePort Service.Ingress…

一.环境配置 1.  下载安装MinGW      地址  http://sourceforge.net/projects/mingw/ 2.  设置环境变量            在path变量中,添加路径mingw的路径,如C:\Program Files\MinGW\bin 二.编辑源代码    Windows命令行使用GNU编译器      经过上述两步,就可以在在Windows中使用命令行窗口来模拟Linux终端了. 1.  新建 main.c 文件            通过edit…

http://segmentfault.com/q/1010000002545515 分为兼容模式和高分辨率模式. 兼容模式 当你的 app 没有提供 3x 的 LaunchImage 时,系统默认进入兼容模式,大屏幕一切按照 320 宽度渲染,屏幕宽度返回 320:然后等比例拉伸到大屏.这种情况下对界面不会产生任何影响,等于把小屏完全拉伸.但是建议不要长期处于这种模式下,否则在大屏上会显得字大,内容少,容易遭到用户投诉. 高分辨率模式 当你的 app 提供了 3x 的 LaunchImage…

你只是为了达成所谓的数量目标而读书. 编者按:读书本是一项安静.缓慢的活动,但随着现代社会节奏的加快,信息技术的广泛普及,读书这一行为模式也开始发生了变化.越来越多的人开始碎片化阅读,并且越来越多的文章推崇速读或者是一年读多少本书才能实现自我提升等观点.Jotform 创始人 Aytekin Tank 在本文中就这种观点进行了驳斥,并就如何高质量的读书给出了自己的建议. 读书是永不过时的潮流和趋势所在.读书有时候就像是健身餐中的羽衣甘蓝,不是那么好吃,但仍值得你细细品味,因为这样对我们自身有益.…

LINQ(发音:Link)是语言级集成查询(Language INtegrated Query) ?LINQ是一种用来进行数据访问的编程模型,使得.NET语言可以直接支持数据查询 ?LINQ的目标是降低访问数据的复杂度 ?LINQ可以用统一的方法访问不同类型的数据,可以将数据作为对象使用 ?能够更好地与编程模型集成 ?可以在Visual Studio中进行智能提示 ?动态编程 LINQ的历史: ?从语言方面的进化 –委托 –匿名方法 –Lambda表达式 –Linq查询表达式 ?从时间方面的演进…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45725953…

每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 继上一篇 头条终面:写个消息中间件 ,我提到实现消息中间件的一些关键点,今天就和大家一起深入生产级别消息中间件 - RocketMQ 的内核实现,来看看真正落地能支撑万亿级消息容量.低延迟的消息队列到底是如何设计的. 这篇文章我会先介绍整体的架构设计,然后再深入各核心模块的详细设计.核心流程的剖析. 还会提及使用的一些注意点和最佳实践. 对于消息队列的用处和一些概念不太清楚的同学强烈建议先看消息队列面试连环问,这篇文章介绍了消息队列的使用…

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2…

转发一篇尤老师对vue.js的介绍,了解vue.js的来龙去脉.不过现在已经是2.0了,也有添加一些新的东西,当然有些东西也改了. Vue.js:轻量高效的前端组件化方案 Vue.js 是我在2014年2月开源的一个前端开发库,通过简洁的 API 提供高效的数据绑定和灵活的组件系统.在前端纷繁复杂的生态中,Vue.js有幸受到一定程度的关注,目前在 GitHub上已经有5000+的star.本文将从各方面对Vue.js做一个深入的介绍. 开发初衷 2013年末,我还在Google Creativ…

很多同学问设哥,为什么别人字体就那么随意放一下就辣么好看,其实排版可有大学问,不是随意放就好看.这就如同配色一样,也有千变万化的学问.相信大家看完Designschool这篇头条热文,一定倍有收获. 排版是设计中最重要的组成部分之一,它绝不仅仅是将漂亮的字体放在帅气的背景上这么简单.然而,制作优秀的排版并不容易,雷区遍布,稍不注意就流于平庸.过于抠细节容易忽略整体的设计,过于强调视觉又容易忽视功能性,日常的误区之多难以想象.所以,今天我们总结了排版设计中常见的20个误区,帮你逐个梳理日常设计中容…

开篇转发一篇好文,苦闷,消沉,寂寞,堕落的时候看看. 发现这篇文章是09年之前就有人转发到自己博客了.放到自己的地盘,容易记起有这么个心灵鸡汤.   一.关于工作与生活 我有个有趣的观察,外企公司多的是25-35岁的白领,40岁以上的员工很少,二三十岁的外企员工是意气风发的,但外企公司40岁附近的经理人是很尴尬的.我见过的40岁附近的外企经理人大多在一直跳槽,最后大多跳到民企,比方说,唐骏.外企员工的成功很大程度上是公司的成功,并非个人的成功,西门子的确比国美大,但并不代表西门子中国经理比国美的…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法…

发通告啦 i春秋互联网安全校园行即将火爆开启,第一站我们将来到北京电子科技学院.对网络安全感兴趣的大学生们注意啦,我们将走进校园送福利,Are you ready? i春秋简介 i春秋拥有全国最大的网络安全在线教育平台,累计用户50万+,在课程.实验.竞赛等领域结出了丰硕的成果,帮助上百所高校改善了教学系统和教学体系,为国家和企业输送了大量的网络安全人才. 北京电子科技学院 一所为全国各级党政机关培养信息安全和办公自动化专门人才的高等学校,国家“卓越工程师教育培养计划2.0”入选高校. 活动预告…

前言: 在做单例模式时 有博客在评论区 推荐使用 volatile 关键字 进行修饰 然后用了两天时间查资料看文档 发现涉及的面太广 虽然已经了解为什么要使用 volatile + synchronized 来写单例模式  但是限于目前的水平有限 无法很好的进行个人总结故 转发一篇 总结得很不错的博客.留备今后复习. 博文地址:<a>http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920373.html</a>…

好消息,<Python从菜鸟到高手>已经出版!!!   JetBrains官方推荐图书!JetBrains官大中华区市场部经理赵磊作序!送2400分钟同步视频课程!500个案例,400道Python练习题,电子书,10万行源代码,6个实战项目! 本书完整目录 购买地址: 当当 京东 随书赠送的视频课程1 随书赠送的视频课程2 李宁老师的视频课程 在2018-10-15日之前购买(必须在上面两个网站[当当和京东自营]地址购买),并5分好评,评语不得低于20字,同时在朋友圈或微博转发这篇文章(ht…

已知http的请求响应是一对一的. 就是一个请求跟着接下来的响应便是与之配对了. 而另一种方式, 可以依靠顺序, 即发送多个http请求, 然后返回对个http响应. 严格按照顺序将他们对应起来, 称为管道化链接. 但是由于有很多问题, 支持的都不好. 实际应用应该也是比较少的. 转发一篇如下: 原文地址: http://www.yanglicalm.com/2017/02/12/%E7%AE%A1%E9%81%93%E5%8C%96%E8%BF%9E%E6%8E%A5/ 其实一切都是由管道化连…

前段时间看到很多微信公众号在转发一篇爬取mobike单车的信息,也不知道什么原因,在网上搜索了下很少有人在爬取ofo共享单车的数据,所以决定看看可以爬取ofo共享单车的那些数据. 抓取数据开始的时候,分析了下可以通过几个渠道看到ofo共享单车的数据,主要是通过ofo公众号,ofo APP.ofo微信小程序 三个渠道可以获取数据,一般情况下手机配置代理以后,APP会出现无法联网的情况,导致无法获取数据:由于之前微信公众号可以在浏览器打开,抓取过程比较的容易,所以我比较倾向通过微信公众号进入获取共享…

队友 胡展瑞 031602215 作业页面 GitHub 具体分工 111500206 赵畅:负责WordCount的升级,添加新的命令行参数支持(自定义输入输出文件,权重词频统计,词组统计等所有新功能设计) 031602215 胡展瑞:负责爬虫的设计,resutlt.txt的格式化,以及附加题的所有设计(批量下载pdf.可视化WordCount以及历年情况分析对比.作者联系图). PSP表格.学习记录表 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

一.Github地址      课程项目要求    队友博客 二.具体分工 031602225 林煌伟 :负责C++部分主要功能函数的编写,算法的设计以及改进优化 031602230 卢恺翔 : 爬虫实现以及附加功能,代码框架设计,接口封装 三.psp表格 & 学习进度条 psp表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 60 60 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 30…

要学习一个东西首先要把概念搞清楚,以下仅仅是自己的一些关于汇编的理解. 可运行文件里的01码是机器码,机器码不等于汇编码,尽管机器码能够非常easy翻译成汇编码. 汇编码中包括非常多汇编指令.伪指令和宏指令等.这些是不能够直接在机器上执行的. 机器指令是ARM指令集和Thumb指令集这些arm硬件支持的指令集组成的. 汇编码中的伪指令和宏指令这些都是汇编语言这个级别的指令,在汇编文件编译的时候汇编编译器as会去处理这些指令.在编译期间也会对宏进行展开,类似于gcc编译的时候对C代码中的宏展开一样…

也是看别人写的,但是不容易找到,就转发一篇delphi版本的 function GetLine(X, Y: integer): TPoint;var  OldFont : HFont;  Hand : THandle;  TM : TTextMetric;  Rect : TRect;begin  Hand := GetDC(mmotest.Handle);  try    OldFont := SelectObject(Hand, mmotest.Font.Handle);    try   …

0.前言 在此之前,我已经为准备学习python的小白同学们准备了轻量级但超无敌的python开发利器之visio studio code使用入门系列.详见 1.PYTHON开发利器之VS Code使用入门系列 2.入门及进阶三本书[学习手册第四版.python设计模式.编写高质量代码改善Python程序的91个建议] 1.我是谁 我是一个使用python超10年的小码农,在这10年,我花费了大量的时间,使用了我也记不得多少次 搜索引擎,历经99 81难,与各路神仙过招,才收集汇聚成了这份pyt…

1. 说一下 JVM 的主要组成部分?及其作用? 类加载器(ClassLoader) 运行时数据区(Runtime Data Area) 执行引擎(Execution Engine) 本地库接口(Native Interface) 组件的作用: 首先通过类加载器(ClassLoader)会把 Java 代码转换成字节码,运行时数据区(Runtime Data Area)再把字节码加载到内存中,而字节码文件只是 JVM 的一套指令集规范,并不能直接交个底层操作系统去执行,因此需要特定的命令解析器执…

1. 说一下 JVM 有哪些垃圾回收算法? 标记-清除算法:标记无用对象,然后进行清除回收.缺点:效率不高,无法清除垃圾碎片. 标记-整理算法:标记无用对象,让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清除掉端边界以外的内存. 复制算法:按照容量划分二个大小相等的内存区域,当一块用完的时候将活着的对象复制到另一块上,然后再把已使用的内存空间一次清理掉.缺点:内存使用率不高,只有原来的一半. 分代算法:根据对象存活周期的不同将内存划分为几块,一般是新生代和老年代,新生代基本采用复制算法,老年代采用标记整…

1. 压力测试的理解,xxx的性能10w/s,对你有意义么? 没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义. 举个栗子,Redis官网压测的例子,256字节的读速度11w/s,写速度8.1w/s,都知道redis优点是多变的数据结构,string.List.hash.set.sortset,实际工作稍微复杂的环境往往都是各种结构混合使用,字符串长度各异,你需要的是真正在你的工作…

1. Redis 是什么?都有哪些使用场景? 我们先来理解经典的CAP理论: 一致性:是指从数据层面来看的一致性. 可用性:是指从系统层面的可用性. 容错性:是指从网络层面的的容错性. 数据库逐渐从关系数据库向不同领域不同层次分化.随着读多写少场景的出现,导致需要读取数据的时间变慢,为了提升性能,出现了数据库缓存技术,对数据库的读取进行分离.web2.0时代,网民的生产力大增,存储总量也在增加,目前还是读多写少模式,原有的缓存技术显然不能满足写的压力,所以,出现了分库分表,实现读写分离.其中比较…

JVM的运行数据区 首先我简单来画一张 JVM的结构原理图,如下. 我们重点关注 JVM在运行时的数据区,你可以看到在程序运行时,大致有5个部分. 1.方法区 不止是存“方法”,而是存储整个 class文件的信息,JVM运行时,类加载器子系统将会提取 class文件里面的类信息,并将其存放在方法区中.例如类的名称.类的类型(枚举.类.接口).字段.方法等等. 2.堆( Heap) 熟习 c/c++编程的同学们应该相当熟习 Heap了,而对于Java而言,每个应用都唯一对应一个JVM实例,而每一个…