图像格式有许多种不同类型,在互联网上最常见的有JPEG.GIF.BMP.TIFF和PNG.每一种图像格式都有它自己的用途,比如GIF是用于动画的,JPEG是用于高清图片的,这种图片在保存或者调整大小后会自动降低其清晰度,而我们最喜爱的PNG最适合于小型且透明的图片.PNG文件的另一个巨大的优势是这些文件都是无损的,这就意味着你可以在不丢失清晰度的情况下对PNG文件进行压缩. 你在互联网上可以很容易地找到压缩PNG文件的工具,而且大多数,而不是全部都会由于采用不同的算法而生成不同大小的文件,除非这…

图像格式有许多种不同类型,在互联网上最常见的有JPEG.GIF.BMP.TIFF和PNG.每一种图像格式都有它自己的用途,比如GIF是用于动画的,JPEG是用于高清图片的,这种图片在保存或者调整大小后会自动降低其清晰度,而我们最喜爱的PNG最适合于小型且透明的图片.PNG文件的另一个巨大的优势是这些文件都是无损的,这就意味着你可以在不丢失清晰度的情况下对PNG文件进行压缩. 你在互联网上可以很容易地找到压缩PNG文件的工具,而且大多数,而不是全部都会由于采用不同的算法而生成不同大小的文件,除非这…

谈到优化网站性能时,主要目标之一就是减少要发送到浏览器的数据量(即 payload).而当前,图片通常是页面构成中最耗费流量的部分,因此降低图片的大小是一个最为有效的优化网页前端性能的办法. 有很多工具可以压缩图像,以便减少文件大小,但仍然在一定程度上受文件类型的限制,图像编码的方式对最终生成文件的大小有很大的影响. 在这篇文章里将介绍一种被称为 WebP 的新型图片格式,旨在在不影响用户体验的情况下减少图片的大小. 一.WebP是什么? WebP 是由谷歌开发的一种图像格式,与 JPEG 图像…

推荐理由 随着 互联网的蓬勃发展,并且伴随着产品功能的越来越复杂,对于技术人员来说最大的挑战就是如何在保证业务快速发展的同时,也可保证不断复杂的业务对用户体验的影响,其中对用户来说最重要的体验指标是如何快速.稳定的访问业务网站以及产品功能,既是网站的性能.本系列文章将会从前后端性能指标定义.性能工具使用.产品业务核心性能指标.前后端性能解决方案出发对这个性能优化体系进行完整的阐述. 建议阅读人群: 前端工程师.后端工程师.产品经理 核心性能定义介绍: 由于涉及前后端的性能指标.定义非常多,本文将…

内容 补充: 查看已启动服务的端口 netstat -tulnp |grep (方式1) ss -tulnp|grep (方式2) 前期铺垫: . Linux要能上网 . 掌握Linux软件包安装方法 2.1 rpm包管理 软件包格式:名字-版本-平台-rpm 建议:系统基础包,用光盘里的 光盘挂载(为了安装基础包) 方式1 mount /dev/sr0 /mnt(原始设备) 方式2 mount /dev/cdrom /mnt(软连接) cd /mnt ls 安装包(cd 到mnt下的Packa…

2014-06-01 BaoXinjian…

SharpImage是用于.NET(C#.VB)的专业图像特效以及图像合成类库.借助它,您可以快速实现Photoshop滤镜效果以及图层合成. 1.内置50+种图像特效滤镜.(如亮度.对比度.负片.图像阴影.高斯模糊.透视图.宝利来.胶片.缩放.倾斜.调整大小.反射.浮雕等50余种).在.NET Framework2.0或者以上的任意版本均可完美工作. 2.创建合成图像.比如为图片添加水印,添加文字,添加艺术字.各类图形(比如线段.曲线.箭头.矩形.圆角矩形.三角形.多边形.星形等).图片和图片…

Esri OptimizeRasters是一个高效.可配置的开源工具包. OptimizeRasters提供了以下功能: 影像格式转换和压缩.支持输出优化栅格格式:MRF.分块TIFF.云存储优化GeoTIFF. 在云存储(例如Amazon S3.微软Azure.Google云存储)和本地企业存储系统之间传输栅格影像. 创建本地代理文件,引用存储在云存储或者企业存储系统中的栅格影像,提升影像访问速度. 使用OptimizeRasters工具包的好处: 流程化的数据管理. 更快的读取速度 简化云存…

项目地址:https://github.com/buunguyen/combres Overview Combres (previously hosted in CodePlex) helps your ASP.NET and ASP.NET MVC applications perform faster and rank better with YSlow and PageSpeed. Features highlights: All in one solution supporting JS…

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许…