AI智能弹幕(也称蒙版弹幕):弹幕浮在视频的上方却永远不会挡住人物.起源于哔哩哔哩的web端黑科技,而后分别实现在IOS和Android的app端,如今被用于短视频.直播等媒体行业,用户体验提升显著. 本文除了会使用Flutter新方案进行跨端实现,同时也会讲解如何将一段任意视频流使用opencv-python处理成蒙版数据源,达成从0到1的前后端AI体系.先来看看双端最终运行效果吧: 自行clone源码打包:Zoe barrage IPhone运行录屏:点这里 APP运行截图: 实现流程目录

据网上搜到的新闻报道,截止2019年,已经有20家企业投入到 AI 芯片的研发中,其中有很多厂商的芯片已经流片甚至商用了.为何有这么多公司在做AI芯片呢?简单来讲就是四个字:有利可图.具体来说有以下三点. 1. 算法对算力需求很大 其实神经网络.反向传播的算法早在1986年就提出来了,但是深度学习从2012年开始才大放异彩,原因是它需要输入海量数据和非常大的算力,在当时不具备这样的条件.如今随着人工智能在图像识别.语音识别.自动翻译等领域的飞速发展,新的模型每天都在出现.他们对算力的要求越来越高

这是一个展示如何使用join()方法的例子. 问题: 使用Java多线程计算表达式1*2/(1+2)的值. 解决方案: 使用一个线程做加法运算,另一个线程做乘法运算,还有一个主线程main做除法运算.由于线程之间不需要通讯,所以我们只需要考虑线程的执行顺序. 在main线程中,我们让加法运算线程和乘法运算线程join到主线程,join()方法的作用是使main方法等待,直到调用join的线程执行完毕.在这个例子中,我们希望加法运算线程和乘法运算线程先结束,然后在计算除法运算. package s

STM32F407IG开启FPU,做开方运算 MDK KEIL中使用STM32F4XX芯片硬件浮点单元FPU Keil中使用STM32F4xx硬件浮点单元 STM32F4-浮点DSP库的MDK开发环境的设置 步骤如下: 1 . 建立工程,添加相关必要的文件到工程中.   2. 打开 option for target 选择 Target 标签,在code generatio中,将floating point hardware 选择 USE FPU.   3.  编译你的工程,保证通过.当然也不一

当js做小数运算时存在bug,大概是因为二进制和十进制转换之间的关系. bug如图 解决方案 1.运算结果后,乘以100再除以100.网上推荐这种方法但是乘以1000再除以1000依然存在精度问题 2.使用toFixed()方法,效率貌似没有第一种高,这里返回的值一定有两位小数,要么后台用double接收,要么用parseInt()转换为整数parseInt((35.23*100).toFixed(2)). 3.自己写算法函数 function accDiv(arg1, arg2) { var

点击进入_很多其它_Java千百问 二进制是如何做位运算的 程序中的全部数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的.位运算说白了,就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作. 其它运算符看这里:java种的运算符都有哪些 大部分运算流程都是先将整数转换为二进制.然后进行对应二进制操作.常见的操作有例如以下几种:以下我们具体说明,运算符的优先级看这里:java运算符的优先级是如何的 1.按位与 and两个二进制数进行按位与操作:同样位的两个数字都为1.则为1:若有一个不为1,则为0. 比如:00101

老孟导读:您在网络上一定看过很多Flutter如何优秀的.如何完美的文章,而这篇文章将会告诉你Flutter不能做什么,注意并不是Flutter的缺点,比如第三方插件少.Dart不流行等,在我看来这都不算什么. 看完这篇文章希望对您是否使用Flutter来开发App起到一些作用. 在我们做新的技术评估时,什么东西不能做,甚至比能做什么更有用,虽然这样的列表可能会让你感到沮丧,但我想这是非常重要的. 本机平台视图 Flutter使用Skia渲染所有内容,所以和本机原生视图有一点点的区别,对于99%

2018年国际消费性电子展(CES)上,最明显的一个趋势是Amazon与Google的语音技术进驻战,如AmazonAlexa进驻到Acer笔电内,Google Assist进驻到KIA汽车内,其他如智能电视.智能喇叭,乃至传统数字录放机TiVo都成为抢占进驻的对象. Google Assistant 语音识别进驻大战 这是一波新的抢滩战,过去Google具有PC上网的搜寻入口优势,使Google赚取庞大的广告中介收益.但上网的形式在改变,包含走动时对手机「说」.客厅躺卧时对智慧喇叭「说」.或开

殷圣魁 58架构师 7月16日 原文链接 前言 相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作.前端开发行业真的被人工智能取代吗? 1.人工智能发展确实速度惊人,但是前端开发行业技能繁杂,要完全取代还为时过早. 2.然而人工智能和前端开发行业却能达到双赢!人工智能帮助前端工程师完成了大量枯燥和固化的工作,工程师们将有更多时间,在人工智能还不能做到的交互等领域钻研,提升自己的技能.就是说,人工智能加速了前端开发的发展,将成就技术更加精湛的程序员

php是一种弱类型的脚本语言,一般情况下字符串型的数字可以直接参与运算. 但是当字符串开头是实体空格的时候系统会默认字符串等于0. 此问题比较隐蔽,在此记录下

步骤: 1.打开Xcode,单机Creat a new Xcode project 2.左边选择ios下Application,右边选择single view Application 3.填写项目名称单机Next 4.ViewController.h中定义成员和方法 // // ViewController.h // TestCalculator4 // // Created by heyonggang on 13-11-28. // Copyright (c) 2013年 MiracleHe.

摘自知乎的回答 作者:者也 以上是个人读研以来感受用得最多的数学基础课,挂一漏万,大侠请补充指正 高等数学是基础中的基础,研究生以上级别的一切理工科都需要这个打底,数据挖掘.人工智能.模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础 概率论.数理统计.随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论.方法.模型

运用BuiltIn里面的Set Variable

参考地址:http://www.cnblogs.com/think-in-java/p/5527389.html 参考地址:https://blog.csdn.net/scyatcs/article/details/16887807 参考地址:https://blog.csdn.net/wangyang1354/article/details/52290461

昨天,找了博导,他给我聊了一下暑假任务.现总结如下: 1. 周志华, 机器学习: 2. GoodFellow,深度学习: 3. 曾更生,*****医学图像处理: 4. cs231n,公式推导,课后习题,一个不落: 5. 配置tensorflow和pytorch,并且学习他们: 6. 实习siddon文章的算法: 7. 文章,深度学习+医学成像(图像分析):群里的文件里有哪些期刊和会议的前沿文章. 8. (自我补充),奥本海默的数字图像处理,一些数学基础补一下,其他的一些网课. 暑假两个月的任务,

/** * 算术运算符:+, -, *, /, % * 当对非number类型的值进行运算(-, *, /, %)时,会将这些值先转换成number再运算,加法'+'运算除外, * 当对非number类型(string, object)的值做加法(+)运算时会将这些值先转换成string再做拼接而不是相加 * number类型的值与NaN做运算都是NaN */ // number console.log(`1 + 1 = ${1 + 1}`); // 1 + 1 = 2 console.log(

一.JS的且运算记得最开始看到window.console&&console.log(123),当时知道能起什么作用但是没有深入研究,最近在研究后总算弄明白了.要理解这个,首先得明白三个知识点第一:短路原则这个大家都非常清楚的了,在做且运算的时候,“同真才真,一假则假”,比如true&&true==truetrue&&false==falsefalse&&false==falsefalse&&true==false 第二:JS

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

前言:本教程是写给刚学会C语言基本语法不久的新生们. 因为在学习C语言途中,往往只能写控制台代码,而还能没接触到图形,也就基本碰不到游戏开发. 所以本教程希望可以给仍在学习C语言的新生们能提前感受到游戏开发技术的魅力和乐趣. 先来看看本次教程程序大概的运行画面: 游戏循环机制 下面是一个简单而熟悉的C程序. #include <stdio.h> int main() { .... //做一些东西 return 0; } 大部分常见的程序,基本是一套流程下来(典型的流程:输入,输出,结束) 而对

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用***访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net