Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
在 HTML 文档中，我们可以根据视口的条件显示、隐藏或重新排列页面的某些部分。例如，如果浏览器窗口的宽度为 480 像素，我们可能会将导航从水平导航移动到垂直可折叠列表。将 SVG 与媒体查询一起使用时，我们可以做类似的事情。
目前非常流行自适应设计与响应式设计，而且经常让人混淆，自适应设计不应与自适应布局混为一谈，它们是完全不一样的概念。
Jetpack 的Site Accelerator站点加速器（前身为 Photon，注意：“Photon”现在是站点加速器的一部分）允许 Jetpack 优化图像并通过他们的全球服务器网络CDN提供图片和静态文件（如CSS 和 JavaScript），进而帮助您更快地加载页面。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
TFRecord 是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。 ee.FeatureCollectionee.Image
Lazy Load 这个 jQuery 插件，是用来缓冲加载图片的插件。如果一篇文章很长有很多图片的话，下载图片就需要很多时间。而这款插件，会检测你的滚动情况，只有你要看到那个图片的时候，它才会从后台请求下载图片，然后显示出来。使用这个插件，可以在需要显示图片的时候，才下载图片，所以可以减少服务器的压力，避免不必要的资源下载。如果一个人不看下面的图片，那加载下面的图片就是一种浪费。
JavaScript中的所有事物都是对象，如：字符串、数值、数值、函数等，每个对象带有属性和方法。
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络（Compositional pattern-producing networks）。相关代码放在github上。乍看起来，用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子，因为用numpy就可以实现CPPN。不过，用TensorFlow
接上一篇文章… 上两篇文章已经介绍了大部分的Java UI组件 ，因为时间关系把一个内容分为了三个部分，这是最后一篇组件的介绍。分别介绍ListContainer、ScrollView和WebView。
几何校正的方法有多种，本次实验我采用 Image to Image 几何校正方法。
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
如果文档包含框架（frame 或 iframe 标签），浏览器会为 HTML 文档创建一个 window 对象，并为每个框架创建一个额外的 window 对象。
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
QQ图片20180204220437.jpg
之前介绍都是静态的HTML站点知识，这部分将简单介绍动态的web站点，通常来说，可以使用python,Ruby,Java,C#去快速构建相关站点，当然现在使用javascript(nodejs)也可以构建动态站点了。关于javascript的相关知识请见javascript快速入门（上篇）。
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
1 1K/2K/4K 在数字技术领域，通常采用二进制运算，而且用构成图像的像素数来描述数字图像的大小。由于构成数字图像的像素数量巨大，通常以K来表示210即1024，因此：1K＝210＝1024，2K＝211＝2048，4K＝212＝4096。 在数字电影应用中，通常2K图像是由2048×1080个像素构成的，其中2048表示水平方向的像素数，1080表示垂直方向的像素数；4K图像是由4096×2160个像素构成的，其中4096表示水平方向的像素数，2160表示垂直方向的像素数。在实际的数字母版制作和数字放
英文 | https://javascript.plainenglish.io/learn-the-best-css-tricks-in-10-minutes-cfeb37489ae3
由于事件相机不能提供完整的图像，所以最初的特征跟踪依赖传统相机的数据。本推送介绍事件相机特征检测与跟踪的一篇较早的工作：Feature Detection and Tracking with the Dynamic and Active-pixelVision Sensor (DAVIS)，由ETH发表于2016年，衍生出了其它的方法，也被作为一类典型的特征追踪思路，即利用传统图形进行初始化与跟踪。
在超市、地铁、车站等很多场景中，人脸识别已经被广泛应用，但是这个功能究竟是怎么实现的？
前几天，我们写了关于Chrome的FCP,看后台数据，反响还是不错的。那么，今天我们继续讲另外一个比较重要的性能指标LCP。
选自arXiv 作者：Su Jiawei等人 机器之心编辑部 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一
SNIP采用图像金字塔的方式需要对每一个像素进行处理，就会导致运行速递慢，SNIPER则对次进行了改进，而是以适当的比例处理gt（称为chips）周围的上下文区域，在训练期间每个图像生成的chips的数量会根据场景复杂度而自适应地变化，由于SNIPER在冲采样后的低分辨率的chips上运行，故其可以在训练期间收益于Batch Normalization，而不需要在GPU之间再用同步批量标准化进行统计信息。实验证明，BN有助于最后性能的提升。我认为这篇文章反映出了目标检测的根本之处-----正负例的选取，我们不需要将整张图片都送入网络，而是将target所在的部分上下文区域crop出来，再加以一定的数据增强，同时不能忘记对负例的sample，这也是文章后面通过实验加以验证的。
对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运行数据处理的代码。
在python语言中，通过文件、摄像头获取数据，并不是什么难事。但对于浏览器来说，出于安全的考虑，并不能直接访问本地文件，至于访问摄像头、麦克风这样的硬件设备，只是从HTML5才开始得到支持。本文就如果获取数据展开讨论，看看在浏览器中提取数据有哪些方法。
D3.js是一个JavaScript库。它的全称是Data-Driven Documents（数据驱动文档），并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络。2011年2月首次发布，在撰写本文时，最新的稳定版本是4.4版本，并且不断更新。D3利用可缩放矢量图形或SVG格式，允许您渲染可放大或缩小的形状，线条和填充，而不会降低质量。本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图。
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
浏览器为我们提供了多种绘图方式。最简单的方式是用样式来规定普通 DOM 对象的位置和颜色。就像在上一章中那个游戏展示的，我们可以使用这种方式实现很多功能。我们可以为节点添加半透明的背景图片，来获得我们希望的节点外观。我们也可以使用transform样式来旋转或倾斜节点。
图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。
来源 | 小白学视觉 头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。 VATbox VATbox，作为n一个我们所暗示的，涉及增值税问题（以及更多）的发票世界的问题之一是，我想知道有多少发票是一个形象？为了简化问题，我们将问一个二元问题，图像中是否有一张发票或同一图像中有多张发票？为什么不使用文本（例如TF-IDF）？为什么只使用图像像素作为输入？因此，有时我们没有可靠的OCR，有时OCR花费了我们金钱
本文要点在于Python内置函数和扩展库pillow的用法。图像空域融合的主要思路是：把所有含有随机噪点的临时图像中对应位置像素值的平均值作为最终像素值，生成结果图像，这样可以很大程度上消除随机噪点。 from random import randint from PIL import Image #根据原始24位色BMP图像文件，生成指定数量含有随机噪点的临时图像 def addNoise(fileName, num): #这里假设原始图像为BMP文件 if not fileName.endswith
Canvas是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作
由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。
那是因为在图像分类时，面临着图像大，物体的形态、位置不同等问题，这就给普通的神经网络带来了难题。
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
这也是一种很好的艺术效果，苹果惯用的毛玻璃效果本质便是高斯模糊，而我们将图片模糊后作为网站背景，既减小了图片的体积，也能别有一番风味。（譬如咱站点的背景也是高斯模糊后的产物。）
如果你构建一个很有特色和创意的网页，那么肯定希望定义网页中的滚动条样式，这方面的 jQuery 插件比较不错的，有两个：jScrollPane 和 mCustomScrollbar。
该范围限制了每个中心的计算区域，大大加速了 Kmeans 算法的运算速度 这种方法不仅减少了距离计算，而且使得SLIC的复杂性与超像素的数量无关
我们可以使用原生的JavaScript window.scrollTo 传入0,0 将会立即滚动到页面左上角。
iScroll是一个高性能，资源占用少，无依赖，跨平台的javascript上拉加载，下拉刷新的滚动插件，目前版本v5.2.0。
实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。 然而，由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征，在真实场景中自动检测瞳孔是一个复杂的挑战。 在本文中，我们提出并评价了一种新的基于双卷积神经网络流程的方法。 在它的第一阶段，流程使用卷积神经网络和从缩小的输入图像的子区域进行粗瞳孔位置识别，以减少计算成本。 第二阶段使用从初始瞳孔位置估计周围的小窗口衍生出的子区域，使用另一种卷积神经网络来优化这个位置，与目前性能最好的算法相比，瞳孔检测率提高了25%。 可根据要求提供注释数据集。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
首先放置源代码： <!doctype html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache" /> <meta http-equiv="Expires" content="-1" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-cache" />
把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。
在本篇文章中，我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型，以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。
定义和用法 setInterval() 方法可按照指定的周期（以毫秒计）来调用函数或计算表达式。 setInterval() 方法会不停地调用函数，直到 clearInterval() 被调用或窗口被关闭。由 setInterval() 返回的 ID 值可用作 clearInterval() 方法的参数。 语法 setInterval(code,millisec[,"lang"]) 参数 描述 code 必需。要调用的函数或要执行的代码串。 millisec 必须。周期性执行或调用 code 之间的时间间隔，以毫秒计。 返回值 一个可以传递给 Window.clearInterval() 从而取消对 code 的周期性执行的值。
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形。SVG的几个特点
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