#!/usr/bin/python # Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import PIL.Image def make_regalur_image(img, size = (256, 256)): return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(img, part_size = (64, 64)): w, h = img.size pw, ph = part_siz

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png)     (a_cp.png)      (t1.png)        (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同

12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识图补全(KGC) 2.2 预训练语言模型(PLM) 2.3 对比学习 3.模型方法 3.1 符号 3.2 模型结构 3.3 负采样 3.3.1 批内负采样(IB) 3.3.2 批前负采样(PB) 3.3.3 自我负采样(SN) 3.3.4 负采样处理 3.4 基于图的重排序 3.5 训练和推断 摘要 知识

摘要:该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对,语义不同的图像区域视为负样本对. 本文分享自华为云社区<[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法>,作者:Hint . 1.研究背景 近些年来,利用大规模的强标注数据,深度神经网络在物体识别.物体检测和物体分割任务中取得巨大进展.然而,强标注数据耗时又耗力.为此,自监督学习方法提出从大量的无标注数据中学习出高效的特征编码器,然后利用该特征编码器在小规模数据上进行强监督训练,以此达到和在大规模强标注数据

前言  这款安卓小游戏是基于SurfaceView的飞行射击类游戏,采用Java来写,没有采用游戏引擎,注释详细,条理比较清晰,适合初学者了解游戏状态转化自动机和一些继承与封装的技巧. 效果展示     游戏概述 这里主要涉及的技术有:①SurfaceView框架 ②角色.武器的封装 ③辅助帧动画 ④追踪打击算法 ⑤多武器实现 ⑥敌我升级策略 ⑦模拟手柄.其中SurfaceView游戏框架我在[[安卓] 8.VIEW和SURFACEVIEW游戏框架]有详细介绍,接下来我还将再次分析下:对于角色.

<?php /* * 作者:胡睿 * 日期:2011/03/19 * 电邮:hooray0905@foxmail.com * * 20110319 * 常用数据库操作,如:增删改查,获取单条记录.多条记录,返回最新一条插入记录id,返回操作记录行数等 * 20110630 * 整体修改方法,合并部分参数 * 规范代码,一个方法里只有1个return语句 */ /* 参数说明 int $debug 是否开启调试,开启则输出sql语句 int $mode 0 返回数组 1 返回单条记录 2 返回行数

DotNetCore2.0下使用memcached缓存. Memcached目前微软暂未支持,暂只支持Redis,由于项目历史原因,先用博客园开源项目EnyimMemcachedCore,后续用到的时候在详细完善测试. MemcachedHelper此类待完善,仅供参考,注释掉66和179行可用.net core下替代HttpContext.Current.Application.Lock()方法暂未找到. public class MemcachedHelper { private stati

在使用百度人脸识别出现的问题:小米6调用摄像机是黑白的一个情况,iOS上会出现识别准确性上的问题(多次代开认证,会通过) 人脸识别(活体验证): 1.芝麻认证 : 0.4元/次,需要企业企业认证.不能有与芝麻信用类似的业务,如:保险... 2.旷视 : 0.5/次.企业认证.业务限制 3. 百度人脸识别 :免费的---可以同时处理10条认证,  企业认证, 4.科大讯飞   人脸检测  2000万次   1年 7.2万  活体检测只能上传一段视频来检测 需要和商务沟通 我们使用的百度,,,, 需

Asp.Net Core 2.0 项目实战(1) NCMVC开源下载了 Asp.Net Core 2.0 项目实战(2)NCMVC一个基于Net Core2.0搭建的角色权限管理开发框架 Asp.Net Core 2.0 项目实战(3)NCMVC角色权限管理前端UI预览及下载 Asp.Net Core 2.0 项目实战(4)ADO.NET操作数据库封装. EF Core操作及实例 Asp.Net Core 2.0 项目实战(5)Memcached踩坑,基于EnyimMemcachedCore整理

分享一款基于jquery适合做图片类网站的特效.这是一款鼠标经过图片滑动弹出标题效果代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="common"> <ul> <li class="listbox mr20"> <div class="listimg"> <a href="/"><img src="im

今天给大家分享一款基于jq流畅度非常好的图片左右切换焦点图.这是一款基于jQuery实现的支持鼠标拖动切换jQuery特效下载.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" class="filters hidden"> <defs> <filter id="blur"

iOS 基于MVC设计模式的基类设计 https://www.jianshu.com/p/3b580ffdae00

并发编程概述   前言 说实话,在我软件开发的头两年几乎不考虑并发编程,请求与响应把业务逻辑尽快完成一个星期的任务能两天完成绝不拖三天(剩下时间各种浪),根本不会考虑性能问题(能接受范围内).但随着工作内容的变化,一些问题,它的解决方案已经让我避不开并发编程这一块知识点了.为了一劳永逸,此系列与并发编程有关的系列文章诞生,希望对各有有所帮助.   基础术语 同步(synchronization):关于协调线程或进程之间的活动,并确保被多个线程或进程访问的数据一直有效,同步允许线程和进程一致地操作

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度

JAVA中的SimpleDateFormat是非线程安全的,所有在1.8的JDK版本里提供了线程安全的DateTimeFormatter类,由于是线程安全的,故我们可以将此类缓存起来多次利用提高效率. 同时在JDK8中提供了LocalDate.LocalTime.LocalDateTime,下面的工具类也对这3个新类提供了格式化和反格式化的支持. package com.longge.util; import java.time.Instant; import java.time.LocalDa

def get_valid_img(request): # 方式2:基于PIL模块创建验证码图片 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from io import BytesIO def get_random_color(): import random return (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)) # img=Image.new(

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

流量镜像 流量镜像,也称为影子流量,流量镜像提供一种尽可能低的风险为生产带来变化的强大功能.镜像会将实时流量的副本发送到镜像服务.镜像流量发生在主服务的关键请求路径之外. 在非生产或者测试环境中,尝试访问一个服务所有可能的测试用例组合是个非常不现实的任务. 在某些情况下,编写这些用例的所有工作也可能与实际生产所需的用例不匹配.在理想情况下,可以使用实时的生产用例和流量来帮助完善在测试环境中错过的功能区域. 一旦我们能够可靠地镜像流量,就可以开始做一些有价值的事情,例如通过请求流量对比工具Diff

使用Python通过LSH建立推荐引擎 LSH:一个可以用来处理成百上千行的算法 前提: Python 基础 Pandas 学完本教程之后,解锁成就: 通过建立shingles 为LSH准备训练集和测试集 为LSH挑选参数 为LSH 建立Minhash 同过LSH 检索推荐会议论文 通过LSH 建立不同类型的推荐引擎 LSH-Locality-Sensitive Hashing 我们将基于文章的标题以及摘要来推荐会议论文.我们主要有两种类型的推荐系统:基于内容和协同过滤引擎 基于内容的推荐仅仅依