1 图像裁剪 在实际工作中,经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪(Subset Image),按照实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪(Rectangle Subset),不规则分幅裁剪(Pdygon Subset). 规则分幅裁剪:裁剪图像的边界范围是一个矩形,通过左上角和右下角两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置,整个裁剪过程比较简单. 不规则分幅裁剪:裁剪图像的边界范围是任意多边形,无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置,而必须事先生成一个完整的闭合

首先要预购和序,以恢复它: 1.首先,我们使用的是递归的方式来完成 2.递归的最小单位:一个空的树和书的前言和第一序.该序列的第一个元素是树的第一序列根,调用这种方法 3.递归的终止条件是.当这棵树的中序序列为空的时候就停止. 同理依据后序和中序序列也是一样的道理: 我们能够发现兴许序列就是先序序列的倒置 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAXNODE 100 #inc

bmp图像格式协议 jpg图像格式协议 Bmp转jpg图像代码 密码:nmaj

一直对image crop很困惑,总算是看到了一篇描述较为简洁的说明:图像crop就是指从图像中移除不需要的信息,只保留需要的部分

小喵的唠叨话:小喵最近在做人脸识别的工作,打算将汤晓鸥前辈的DeepID,DeepID2等算法进行实验和复现.DeepID的方法最简单,而DeepID2的实现却略微复杂,并且互联网上也没有比较好的资源.因此小喵在试验之后,确定了实验结果的正确性之后,才准备写这篇博客,分享给热爱Deep Learning的小伙伴们. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实

第四篇 前言 首先,我们要弄明白一个问题? 为什么要对UIImage进行解码呢?难道不能直接使用吗? 其实不解码也是可以使用的,假如说我们通过imageNamed:来加载image,系统默认会在主线程立即进行图片的解码工作.这一过程就是把image解码成可供控件直接使用的位图. 当在主线程调用了大量的imageNamed:方法后,就会产生卡顿了.为了解决这个问题我们有两种比较简单的处理方法: 我们不使用imageNamed:加载图片,使用其他的方法,比如imageWithContentsOfFi

安装zabbix首先需要安装Nginx+Mysql+PHP,然后再安装zabbix 安装zabbix1:创建用户及组: groupadd zabbix useradd -g zabbix zabbix 设置mysql数据库密码: mysqladmin -u root password admin2:创建数据库并授权: create database zabbix default charset utf8; grant all on zabbix.* to zabbixuser@'%' ident

你为Class外访问private对象而苦恼嘛?你为设计序列化格式而头疼嘛? ——欢迎体验Google Protocol Buffer 面向对象之封装性 历史遗留问题 面向对象中最矛盾的一个特性,就是“封装性”. 在上古时期,大牛们无聊地设计了三种访问域: public.private.protected. 大多数C++初学者都是疑惑的,甚至是对于传统C程序员而言. 在C规范中,没有class(类)的概念,只有struct(结构体)的概念. 面向对象的C++中,尽管将C规范的struct移植过来

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器

很难为你的应用程序得到正确的图像缩放吗?是你的图片过大,造成内存问题?还是图片不正确缩放造成不良用户体验的结果?为了寻求一个好的解决方案,我们咨询了Andreas Agvard(索尼爱立信软件部门),让他分享一些关于这方面的经验. 注意:本文没有完整显示出代码示例.你可以下载本文的PDF,来看完整的代码示例. 在索尼爱立信软件部门工作,我经常遇到需要图片缩放的应用,例如:当处理别人或者网络上提供的图片.缩放是必要的,因为通常情况下的图片不是你想要呈现的那样. 典型的例子,如果你正在为你的应用开发

正如许多开发者一样,我也为Asm.js的前景而感到兴奋不已.最近的新闻——Asm.js正 在被Firefox支持——引起了我的兴趣.同样感兴趣的还有Mozilla和Epic声明(mirror)他们已经为Asm.js而支持Unreal Engine 3——并且运行十分良好. 获得一个C++游戏引擎运行Javascript,并使用WebGL来渲染,这是一个重大的突破,这个突破很大程度上归功于Mozilla开发的工具链,才使得这一切变得可能. 由于Unreal Engine 3开始支持Asm.js,我

这是我认为的一些重要的知识点进行的总结. 1.图片编码简介 大家都知道,数据在网络中是以二进制流的形式传播的,那么我们该如何把那些1和0解析成我们需要的数据格式呢? 说的简单一点就是,当文件都使用二进制流作为传输时,需要制定一套规范,用来区分该文件到底是什么类型的. 文件头有很多个,我们在这里就介绍一些主流的且跟图片相关的文件头. JPEG (jpg),文件头:FFD8FFE1 PNG (png),文件头:89504E47 GIF (gif),文件头:47494638 TIFF tif;tiff

一 术语表 机器人流程自动化(RPA):在数字系统中模拟和集成人类行为以优化业务流程的软件机器人.RPA自动化捕获数据.运行应用程序.触发响应并与其他系统通信以执行各种任务. RPA路线图(RPA roadmap):自动化设计阶段之后的计划,为公司提供满足RPA目标的指导方针.这包括为自动化选择的过程的成本效益分析. 有人值守RPA(Attended RPA):有人值守RPA包括需要决策和/或用户输入的场景,例如桌面自动化.这些软件机器人在员工的工作站工作,由两种情况触发:用户的命令和实例是机器

NLP&深度学习:近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势.本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新技术(SOTA)结果的回顾和比较.在这篇全面的综述中,你可以详细了解NLP深度学习的过去,现在和未来.此外,你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践.其中主题包括: 1.分布式表示的兴起(例如,word2vec): 2.卷积,

一:Web入门 1:web文件命名 在文件名中应使用连字符(-).搜索引擎把连字符当作一个词的分隔符, 但不会以这种方式处理下划线. 养成在文件夹和文件名中使用小写,并且使用短横线而不是空格来分隔的习惯. 2:居中图像 img { display: block; margin: 0 auto; } 二:HTML head 1:许多<meta> 元素包含了name 和 content 特性: name 特性指定了meta 元素的类型; 说明该元素包含了什么类型的信息. content 指定了实际

论文标题:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文源代码的下载地址:https://github.com/tianzhi0549/CTPN 论文代码的下载地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 论文地址

通常的图像转换模型(如 StarGAN.CycleGAN.IcGAN)无法实现同时训练,不同的转换配对也不能组合.在本文中,英属哥伦比亚大学(UBC)与腾讯 AI Lab 共同提出了一种新型的模块化多域生成对抗网络架构——ModularGAN,生成的结果优于以上三种基线结果.该架构由几个可重复利用和可组合的模块组成.不同的模块可以在测试时轻松组合,以便在不同的域中高效地生成/转换图像.研究者称,这是首个模块化的 GAN 架构. 据了解,腾讯 AI Lab 共有 19 篇论文入选 ECCV 201

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读书<计算机组成原理>,<鸟哥的Linux私房菜基础篇> 基本上接触过计算机的人,都多少知道计算机的具体构成,但是真正能讲明白的却说了很多,本节将讲解一下计算机的基本硬件构成和一些基本信息,简单认识,以后再深入了解. 1.计算机的硬件构成与运行流程 原始的冯诺依曼计算机在结构上是以运算器为中心的,而发展到现在,已转向以存储器为中心了,下图为计算机最基本的组成框图了. 中央处理器和内存储器(也叫主存储器)一起组成主机部分.除去主机以外的硬件装置(如输入设备.输出设备.外存储器等)称为

一 数据库管理软件的由来 基于我们之前所学,数据要想永久保存,都是保存于文件中, 毫无疑问, 一个文件仅仅只能存在于某一台机器上. 如果我们暂且忽略直接基于文件来存取数据的效率问题, 并且假设程序所有的组件都运行在一台机器上,那么用文件存取数据并没有什么问题. 但是这只是个假设的存在, 事实上是不可能的. 1:程序所有的组件就不可能运行在一台机器上 因为这台机器一旦挂掉,则意味着整个软件的崩溃,并且程序的执行效率依赖于它的硬件.而一台机器的性能总归是有限 的,受限于目前的硬件水平,就一台机器的性

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