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这些照片如何用算法修复?

这就是为什么我们尝试加强我们的数据,并创造我们自己的缺陷:拍一张照片,用图片上的随机纹理增加缺陷,最终得到一张显示有缺陷的图像部分的蒙版。...在实际应用中我们一般把1024像素的照片瑕疵分割。这就是为什么我们必须将网络训练成为适于处理大图像。但这会引起在单个GPU上处理规格小批量的问题。...我们希望网络可以在修复这些照片上起到很好的作用。因为现有的服务不能有效且快的着色,所以我们决定提出我们自己的着色方案。我们希望我们的被着色的图片更可信。 ?...一张上传的黑白照片只在Y通道里有数值,我们会复用这个数值。而只需要预测Cb和Cr通道的值。Cb是蓝色与亮度的差值,Cr是红色与亮度的差值。 ? 为什么要选择YCbCr色彩表达式?...我们从War Album project(http://waralbum.ru/)中获得了一些照片,并在这些神经网络上进行了处理。以下是我们得到的结果: ?

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这些照片如何用算法修复?

这就是为什么我们尝试加强我们的数据,并创造我们自己的缺陷:拍一张照片,用图片上的随机纹理增加缺陷,最终得到一张显示有缺陷的图像部分的蒙版。...在实际应用中我们一般把1024像素的照片瑕疵分割。这就是为什么我们必须将网络训练成为适于处理大图像。但这会引起在单个GPU上处理规格小批量的问题。...我们希望网络可以在修复这些照片上起到很好的作用。因为现有的服务不能有效且快的着色,所以我们决定提出我们自己的着色方案。我们希望我们的被着色的图片更可信。 ?...一张上传的黑白照片只在Y通道里有数值,我们会复用这个数值。而只需要预测Cb和Cr通道的值。Cb是蓝色与亮度的差值,Cr是红色与亮度的差值。 ? 为什么要选择YCbCr色彩表达式?...我们从War Album project(http://waralbum.ru/)中获得了一些照片,并在这些神经网络上进行了处理。以下是我们得到的结果: ?

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这些分析你都会,为什么不能像别人一样发5+分?

age of human respiratory organs吸烟对人体呼吸器官表观遗传年龄的影响 一.研究背景 吸烟会导致多种基因表达和表观遗传改变,加速器官衰老,并导致多种疾病;而戒烟后可以有效逆转这些变化...四种组织的AccelerationDiff和AccelerationResidual 3.戒烟可减轻气管细胞的表观遗传衰老,但不能缓解肺组织 图3AB:计算戒烟者的气管细胞管组织(图3A)和肺组织(图3B...戒烟后肺组织与气管细胞管组织的甲基化水平 4.戒烟可恢复气管细胞的甲基化水平,但不能恢复肺组织的甲基化水平 作者首先随机选择非吸烟者和吸烟者各4个样本,并基于表观遗传时钟的CpG进行差异分析,通过设定p...<0.05(气管细胞管组织)和p <0.01(肺组织)得到差异表达位点,然后再导入戒烟者这些位点的甲基化表达状况。...作者对这些位点进行GO注释,发现在细胞衰老和凋亡、代谢过程的调节、组织发育和阿尔茨海默氏病中富集。因此,作者认为戒烟可恢复气管细胞的甲基化水平,但不能恢复肺组织的甲基化水平。 ? 图4.

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为什么OpenAI不能被计划?

来自OpenAI科学家肯尼斯·斯坦利和乔尔·雷曼跨界撰写了一本思维奇书——《为什么伟大不能被计划》。 两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域,这本书是他们在科学研究的过程中迸出的意外火花。...为什么OpenAI不能被计划?我们能把OpenAI的成功复制过来吗? 2023年8月15日(周二)19:00,新智元策划了一场与本书作者的直播访谈。...《为什么伟大不能被计划》最初的创作思想起源于2015年。在此之后的8年间,您是否有了一些新的经历、时间积淀和个人成长的思考,让您感觉需要为这本书做补充?...《为什么伟大不能被计划》一书最后,您对AI领域存在的评审制度和同仁规则提出了质疑。时隔8年,您认为这种以目标为导向的生态是否有所改变呢?...他与肯尼斯合著了《为什么伟大不能被计划》,讲述了人工智能搜索算法对个人和社会成就的影响。他的专业研究重点是:机器创造力、进化计算和人工智能的安全性。

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小白入门学习web前端,这些干货不能

前端工程师说起: 按照我的想法,我把前端工程师分为了入门、初级、中级、高级这四个级别, 入门级别指的是了解什么是前端(前端到底是什么其实很多人还是不清楚的),了解基本的html、css和javascript语法(这些语方面的东西网上随便搜一下就有很多很多...在下面会说初级前端工程师应该具体的学习哪些知识,然后就是要了解各种css的预处理器和后处理器, 还有会使用常见前端的MV*框架(angularjs, backbone,reactjs等等)并知道这些框架的原理...初级web前端工程师的技术体系 1.HTML部分 首先是要掌握一些常用标签的使用和他们的各个属性,这些常用的标签我总结了一下有以下这些: html:页面的根元素。...上面这些都是基础的东西,除了这些基础的内容之外需要了解Less、Sass、stylus等css预处理器,这将会大幅度提升你的css开发效率,也需要了解一下Autoprefixer、PostCSS等css...上面我所说的这些只是一些比较笼统的概念,把前端html、css和javascript所需要掌握的部分内容列举了一下,在前端领域还有很多需要我们知道的知识,这需要大家在学习工作的过程中去自己总结。

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手机照片删除了怎么恢复?这些方法你要会

手机照片删除了怎么恢复?现在使用手机拍照的人越来越多了,几乎每个使用到手机的人手机相册中都会有很多的照片,无论是一些自拍照还是什么照片都会存放在手机里面。   ...对于这些照片来说都是比较漂亮或者稀有的照片,就算占用了手机空间也不舍得删除。若是在整理照片的时候删除了重要照片如何恢复?手机照片删除了怎么恢复?...(照片只会在最近删除中留存30天)   操作步骤:打开手机照片进入相簿找到最近删除进入,找到需要恢复的照片选择恢复即可。...有备份过手机照片就能通过iCloud备份恢复。   操作步骤:电脑上进入到iCloud官网登录Apple ID 之后可以在里面看到一些功能,选择照片进入从里面找到需要的照片下载即可。   ...手机照片删除了怎么恢复?根据以上的方法就可以将删除的照片恢复回来了,选择正确的恢复方式能够快速恢复数据,不过最好还是养成定期备份的习惯。

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为什么前端不能没有监控系统?

突然脑海中一道灵光闪过,小明想到:“如果在用户触发异常的那一刻,系统能自动获取到异常的数据并保存起来,然后在后台的某个地方能看到这些数据,我不就可以立刻找到错误原因了吗?” 小明一拍大腿,对呀!...这些数据可以帮助产品和运营了解实际情况,进而改进产品功能。 这些行为数据的收集,可以非常精准的描绘出某个功能或者某个人的实际使用情况。当然采集的数据量也要比异常数据大的多。...相比来说,异常监控是只有发生异常才会收集数据,而行为数据则是,只要用户使用我们的产品,与产品发生交互,理论上这些数据都要收集起来。 当然监控是多方面的,收集哪些数据视情况而定。...为什么要选择自研? 前端监控发展到现在,必然会有成熟的第三方平台。...为什么选择 MongoDB 呢?最主要的原因就是它的写入性能非常高,写入速度非常快。上面我们说,监控系统在采集行为数据的时候,写入非常频繁,那么对写入性能的要求就非常高,反观查询反而要求不那么高。

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手机照片删除了怎么恢复?这些方法简单又实用

手机照片删除了怎么恢复?...随着时间的日积月累手机中的照片会越来越多,除了我们平时在外拍摄的照片,有时候还会从网上保存一些图片在手机里面,我们经常会去删除掉手机中不需要的照片,但是删除太多也容易将重要的照片删除,那么该怎么恢复?...手机照片删除了怎么恢复? 一:最近删除   如今很多的手机相册中都会有“最近删除”这样的一个功能,手机中的照片删除了可以通过手机中这样的一个功能将删除的照片进行恢复,操作方法也很简单。...首先打开手机相册在里面找到最近删除,从里面的照片中选择删除的照片恢复。...根据这些方法可以将删除的聊天记录进行恢复了,在手机中很多重要的数据都是可以先进行备份的,做好备份工作很有必要。

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Google搜索为什么不能无限分页?

为什么不支持无限分页强如Google搜索,为什么不支持无限分页?无非有两种可能:做不到没必要「做不到」是不可能的,唯一的理由就是「没必要」。...为什么拿ES举例子Elasticsearch(下文简称ES)实现的功能和Google以及百度搜索提供的功能是相同的,而且在实现高可用和高伸缩性的方法上也大同小异,深度分页的问题都是由这些大同小异的优化方法导致的...使用搜索引擎你可以获取到带有「伞的边缘」关键词的所有结果,这些结果有一个术语,叫做文档。并且搜索结果是按照文档与关键词的相关性进行排序之后返回的。...不能继续展开了话题了,赶紧一句话介绍完ES吧!...ES服务高可用要求其中一个节点如果挂掉了,不能影响正常的搜索服务。这就意味着挂掉的节点上存储的数据,必须在其他节点上留有完整的备份。这就是副本的概念。

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Kubernetes 探针(以及为什么它们对自动缩放很重要)

Kubernetes 探针(以及为什么它们对自动缩放很重要) 本文翻译自 Kubernetes Probes (and Why They Matter for Autoscaling)。...我们将讨论它们的工作原理,特别是它们如何支持自动缩放。然后,我们将强调为什么找到正确的探针设置至关重要,以及为什么实验是优化探针设置的关键。...它们还支持根据健康度量标准制定良好的计划并有效地实现自动缩放。...为什么? 如果探针设置在合理时间内不能返回成功响应,则可能添加或删除额外的 Pods 以满足自动伸缩的需要,而实际上当探针按预期返回成功并将第一组 Pods 标记为就绪后,它们可能不再需要。...基于机器学习实验的价值 在选择这些探针及其参数的正确值时,没有金科玉律。 我们可以使用手动方法开始调整和测试不同的探针值,验证容器行为及基于探针运行容器的自动缩放方面的影响。

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