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为什么图片在255倍的时候会变成紫色？

图片在255倍的时候会变成紫色是因为图像的颜色通道是由红色、绿色和蓝色三个分量组成的。每个颜色通道的取值范围是0到255，其中0代表没有该颜色分量的贡献，255代表该颜色分量的最大贡献。

当一个图像被放大255倍时，意味着每个像素的颜色值都会被放大255倍。如果原始图像中某个像素的红色分量值为1，放大255倍后，红色分量的值将变为255。同样地，如果原始图像中某个像素的绿色和蓝色分量值也为1，放大255倍后，它们的值也将变为255。

在RGB颜色模型中，当红色、绿色和蓝色三个分量的值都为255时，就会产生白色。然而，由于放大255倍后每个分量的值都变为255，所以图像在放大255倍后会呈现出白色。而在RGB颜色模型中，白色是由红色、绿色和蓝色三个分量的最大值组成的。

由于人眼对颜色的感知是有限的，当一个图像被放大255倍后，人眼无法分辨每个像素的颜色细节，只能感知到整体的颜色。因此，放大255倍后的图像会呈现出紫色，这是因为白色中红色和蓝色的分量比绿色的分量更强烈，导致人眼感知到的颜色偏向紫色。

总结起来，图片在255倍的时候会变成紫色是因为放大255倍后，每个像素的颜色值都变为255，使得图像呈现出白色，而白色中红色和蓝色的分量比绿色的分量更强烈，导致人眼感知到的颜色偏向紫色。

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拍废的照片这样处理过也是美美的

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如何设计一个高性能的图 Schema

而 Neo4j 在它的书籍上则阐述希望用户能够尊重本身业务领域实体的关系进行设计，这次的分享主要是为了解答下面这些问题：什么时候用图数据库，什么时候用图计算什么时候建实体，什么时候建关系什么时候建实体，...我们可以看到上图左侧（紫色部分）有个 vid 带着出边（out）和入边（in）以及相关属性。再看下上图右侧部分（紫色部分），可以看到一条边的两个点是存储在一起的，对应的点属性序列化保存。...实体和属性选择图片在这个部分，我将结合青藤云的情况来讲一个我们的 case——进程之间的父子关系。...像上图右侧部分，很明显可以看到 vid 重复写多次的话，每次写就是重复的流量和存储，这会大大增大内存占用和磁盘容量。如果我们把 session_guid 变成 sid 会节约很多存储。...像实体本身的特性 age / status，边的 time / count 这些属性会变成相对应的属性，这样能更好地描述本质特性，也能起到比较好的辅助效果。

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对于SVM来说: 的时候，至少要大于0吧，也许越大越好； 的时候，至少要小于0吧，也许越小越好； 【为什么用“也许”呢？如果?】的时候，和哪个更好，其实我们并不能得到正确答案。...平方损失和交叉熵 一般的平方损失就是： 但是因为这里的两类是用+1和-1来表示的，所以可以写成这个样子： 这样的写法的话，就是希望: 时，; 时，; 这里放一个loss function的函数图： ?...你考80分怎么还比70分得到更大的损失。 【这也是分类问题为什么不使用平方损失的原因。因为回归的时候，要预测的是一个数值，高了低了都不好。...---- 有人提出，假设使用sigmoid将限制在0~1内，那么，就可以避免平方损失在大于1的区间内出现的问题。 损失函数变成： 图像是下图中的蓝色的线。 ?...图中紫色的就是hinge loss的图像了，为了让其更加明显，用红色的箭头来凸显了。

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透彻影像王书浩：三易其辙与功不唐捐

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在上期，小Q被方老师带着去深南大道对门的南海大道3688号跑了十公里，体会到了为什么人不能睿频，但对计算机为什么不能睿频还没有完全搞清楚。...这天，小Q又来到方老师的座位，看见方老师在用一个软件Aida64在监测计算机的运行状态： 在CPU核心频率上升的时候，CPU VID(供电电压)也会随之上升。这是为什么呢？...CPU的时钟脉冲信号，在教科书上，是这样的方波—— 但是，在实际电路中，由于分布电容和分布电感的存在，电压和电流都是不可能突变的。因此，实际的波形会变成这个样子： 这种现象叫做波形的畸变。...在大二上学期的《电路分析》课程中，我们也学到了一个基本概念：交变电压的频率越高，电路中的电感和电容对它的影响就越大。因此，数字信号的频率越高，畸变也会越严重。 这个图是不同频率的数字信号的畸变情况。...最下面的紫色曲线，波形的上升沿和下降沿已经到了可容忍的极限。

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黄东旭：开发者的“技术无感化”时代，从 Serverless HTAP 数据库开始 | PingCAP DevCon 2022

未来，应用开发者对数据库的关注点会从数据库变成 API，甚至在更长远的的未来只需要关注 web 前端开发就好了。...我觉得解决这个问题的思路可以用一个词来描述——Abstraction（抽象）。为什么抽象如此重要？抽象怎么帮我们解决问题？对于基础软件或者软件开发来说，概念的抽象程度提高，会带来什么样的结果？...能缩到 0 其实很重要，在没有业务负载的情况下，系统能变成 0 意味着系统不再收钱，而且当有业务流量再过来的时候它也能在很短的时间内又恢复提供服务；第三，HTAP Database。...图片这些能力具备后，数据库的商业模式会变成什么样子？在去年的 DevCon 上，我提出了一个猜想，“数据库作为一个软件形态本身会消亡，而数据库的平台化、微服务化会取代原来的数据库软件形式”。...另一方面，当 Serverless 在云上被提供后，数据共享、交换就变成了一个很自然或者很简单的事情，那时候我觉得会出现一个叫做 Data market 的新商业模式。

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世界首个石墨烯半导体登Nature，中国团队为摩尔定律续命10年！

为什么以前没有人想到可以用石墨烯替代硅呢？ 这是因为，几十年来一直有一个最大的障碍困扰着石墨烯研究，以至于许多人笃定地认为，石墨烯无法作为半导体。 这个障碍就是，石墨烯没有「带隙」。...「但在过去十年里，我们每天绞尽脑汁做的事情就是——能不能让石墨烯材料变得更好，可以变成半导体？」...SEG的诞生过程 如下图（a）（b）所示，传统的表石烯和缓冲层在密闭控制升华（CCS）炉中生长，其中3.5mm × 4.5mm半绝缘SiC芯片在圆柱形石墨坩埚中在1 bar的Ar中退火，温度范围为1300...SEG分三个阶段生长： 第一阶段，将芯片在真空中加热至900°C约25分钟以清洁表面； 第二阶段，在1 bar的Ar中将样品加热至1,300°C约25分钟，产生规则的双层SiC台阶阵列和大约0.2μm宽的阶梯...STM图像显示了石墨烯蜂窝晶格（绿色），该晶格在空间上被 超周期结构（红色菱形和紫色六边形）调制，对应于约100 pm的SEG高度调制，因为与衬底的部分共价键合。

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RNA-seq 详细教程：Wald test（10）

当我们浏览它时，您会注意到对于选定的基因，pvalue和 padj 列中有 NA 值。这是什么意思？图片缺失值表示已作为 DESeq() 函数的一部分进行过滤的基因。...图片在用户指定的值 (alpha = 0.05)，DESeq2 评估显著基因数量的变化，因为它根据基因的平均计数过滤掉越来越大的基因部分，如上图所示。...具体来说，所有基因的 LFC 估计值的分布（作为先验）用于将信息很少或高度分散的基因的 LFC 估计值缩小到更有可能（较低）的 LFC 估计值。图片在上图中，我们有一个使用绿色基因和紫色基因的例子。...MA plot可用于探索我们的结果的图是 MA 图。 MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。...这也是说明 LFC 收缩效果的好方法。 DESeq2 包提供了一个简单的函数来生成 MA 图。

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为你的网站用上 WebP 图片吧

有损压缩会减小文件大小，但会以降低图像质量为代价。...让 WebP 图片在 Mac 下正常预览 从这往上翻的第二张图，可以发现 WebP 格式的图片在 Mac 下是无法正常预览的，所以需要给 Mac 加上这种能力。...接下来该干什么 之前我做的项目里的图片基本都是 JPG\PNG 格式的，我找了一张我们网站首页的 Banner 图，就是那种 1920px 宽度的图片，它在被压缩工具压缩后文件大小还有 275 KB ，...而当我用 cwebp 工具用 -q 75 的质量参数去转换成 WebP 图片后，你们知道它的文件大小变成多少了吗？...它变成 50KB ? ? 真的的不试不知道，一试吓一跳，原来 WebP 格式的图片能够带来这么大的优化效果，最关键的是 2 张图片用肉眼看起来显示效果差不多。 真的很棒 ?

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Tomcat 仅用ip和端口 不用项目名就能访问项目

project/login.htm 也能进入项目的登录页面 于是，我本地tomcat尝试了下，发现如果不加项目名，访问就404了， 后来我加了项目名，登录页面能访问，但是登录成功，跳转到index.htm的时候...： 说明：紫色部位为...ip地址+端口 访问项目了 例：http://localhost:8081/login.htm 最后：我还存在一个疑问，按道理我最开始的路径有项目名，那么我接下来的 相对路径请求 应该也会带有项目名的...就好像http://192.168.50.248:8081/project/login.htm 请求是可以访问登录页面的，但是为什么我请求成功，return "/index" 的时候， 按正常来说应该返回到...http://192.168.50.248:8081/project/index.htm 可是返回的时候把项目名也丢了，地址变成了http://192.168.50.248:8081/index.htm

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CS224W 18.1-Limitations of Graph Neural Network

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