在媒体集上查看下载的图像,可以通过以下步骤进行操作:
腾讯云媒体服务(Cloud Media Solution)是腾讯云提供的一站式媒体解决方案,包括媒体处理、媒体存储、媒体分发等功能。通过使用腾讯云媒体服务,你可以方便地管理和处理媒体文件,实现媒体内容的存储、转码、截图、水印等操作。
更多关于腾讯云媒体服务的信息,你可以访问腾讯云官网的产品介绍页面:腾讯云媒体服务。
在以前,把团队召集在同一个房间同一块屏幕下协同工作毫不费力,但是随着远程工作的大流行,现有协同工作软件,例如网络会议,内容分享工具,不足以满足高自由度媒体内容创作团队的需求,例如艺术创作,动画创作,视频创作等。我们在 Bluescape 创造了一种新颖的方法,使得几乎任何网站或启用网络的工具都可以获得额外的功能,以便在查看、评论和编辑媒体内容时获得实时共同体验。当用户或团队开启共同会话时,被使用的的网站会加载到云中,同时将相同的副本和所有新增的更改广播到所有连接的客户端,为它们提供相同的质量、相同的延迟和大致相同体验,就像他们在本地设备上或在同一屏幕后面浏览内容一样。
本文来自IBC2020,介绍了一篇论文,这篇文章介绍了一种称为SUPERNOVA的解决方案,该解决方案由基于深度学习的方法组成,可以大大提高低质量媒体内容的质量。
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”,苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理,它们能帮助你获得出行路线,检查运动项目的得分,给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口,会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中,我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人,它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
译者 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】YOLO 是当前性能最佳的一个实时检测系统,它在 Pascal Titan X 显卡上处理 COCO test-dev 数据集的图片,速度能达到 30 FPS, mAP 可达 57.9% 。另外, YOLOv3 的检测速度非常快,比 R-CNN 快 1000 倍,比 Fast R-CNN 快 100 倍。本文详细展示了升级后的 YOLOv3 与其他检测器的数据对比,以及 YOLOv3 的工作原理等。 ▌与其他检
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 史天 聊天机器人到底是什么呢?说白了,就是计算机程序通过听觉或文本方法进行对话。 当今最流行的四个对话机器人是:苹果的Siri、微软Cortana、谷歌助理、亚马逊的Alexa。他们能够帮你查比分、打电话,当然,偶尔他们也会出错。 本文,我们主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作。 在这篇文章中,我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。 意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢? 高水平的工作
原文 http://webrtcbydralex.com/index.php/2018/10/11/webrtc-video-quality-assessment/
为用户启用屏幕截图功能已经成为移动应用中用户体验的重要部分。这项功能使用户能够保存或分享应用界面的当前状态,以记住一个难忘的时刻,与朋友分享成就,或向开发者报告问题。
原文 https://engineering.linkedin.com/blog/2019/alternative-text-descriptions
在本节中,我们将看看如何在后面配置提供的ARKit模板。我们将发现什么是世界跟踪和AR会话。同样,我们将学习如何将一些调试选项应用于场景中的指导。
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字,并且写一个简单的分类器,被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像,我们的工作将预测它是哪一个数字,我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述,展示如何下载数据集并可视化图像。接下来,我们将训练一个分类器,评估它,并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始,现在进入代码:
笔者最近接触到了一个很有趣的问题,有关于排球位置追踪。如果有看过排球比赛的话,大家想必都知道,排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排球的落点,就可以很好的在比赛中防住对手,把握取胜先机。因而产生了一个很有趣的问题:是否有可能预测比赛中的排球运动轨迹?这其实是一个典型的物体追踪问题,也是一个在笔者看来很有趣的题目。
为上一篇介绍MiniGPT-4的文章,在ChatGPT兴起的当下,涌现了一大批围绕着ChatGPT建立的应用项目,通过文章的方式把这些进行一个分类梳理。顺便给关注AI的同学科普一下。
1 MP4封装格式对应标准为 ISO/IEC 14496-12(信息技术 视听对象编码的第12部分: ISO 基本媒体文件格式/Information technology Coding of audio-visual objects Part 12: ISO base media file format)
引言:这是一个永恒不灭的话题。技术的进步增加了广告投放的效率和效果,也带来了更加凶猛的作弊。品牌广告的作弊一直以来被人诟病,效果类广告的虚假流量其实也很猖獗。线上营销的成本不停升高,再加上流量掺水作假,对广告主而言,不啻为一个黑暗的考验。
通过Visual Studio中的Cloud Explorer扩展工具管理DocumentDB,可以在本地查看和浏览Azure DocumentDB数据库中的数据。安装Cloud Explorer后,可以在Visual Studio中方便地访问和管理云端资源。通过单击按钮,可以查看文档、选择数据、创建新文档等。
继 ONLYOFFICE 文档 8.1 发布后,ONLYOFFICE 桌面应用程序的最新版本(8.1)也已推出,适用于 Linux、Windows 和 macOS 系统。此版本引入了多项新功能和改进,包括功能齐全的 PDF 编辑器、幻灯片版式、改进的从右至左显示支持、新的本地化选项等。本文将详细介绍这些新功能和改进。
在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
创作者习惯于触手可及的桌面级硬件的全部功能。我们如何构建具有相同水平的性能和表现力的应用程序,同时又具有基于 Web 的体验的所有好处?
教科书和课程会让你误以为精通,因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时,可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能,同时让你有机会探索有趣的主题。
原标题:Production Media Management: Transforming Media Workflows by leveraging the Cloud
很多的产品是基于我们的感知来吸引我们的。比如在浏览服装网站上的服装,寻找 Airbnb 上的假期租房,或者领养宠物时,物品的颜值往往是我们做决定的重要因素。想要预测我们喜欢什么样的东西,看看我们对于事物的感知方法大概就能知道了,因此,这也是一个非常有价值的考量。
下表表示库中对这些模型的当前支持,它们是否有 Python 分词器(称为“slow”)。由🤗 Tokenizers 库支持的“fast”分词器,它们是否在 Jax(通过 Flax)、PyTorch 和/或 TensorFlow 中有支持。
引言:本文介绍了如何提高APP下载量的109个适用的营销策略中的前36个策略,本系列全长共109个策略。
如果你一直关注数据科学或者机器学习等领域,你肯定不会错过深度学习和神经网络的热潮。许多组织都正在寻找深度学习人才,将深度学习运用于各个领域。从参与竞赛到运用于开源项目,并愿意为之付出高额的奖励,他们正尽一切可能挖掘这个目前十分有限的人才库为自己所用。
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、李美丽(华南师范大学)、had_in(电子科技大学)、nengdaiper(北京科技大学)
之前需要做一个图像分类模型,因为刚入门,拿cifar10数据集练了下手,试了几种优化方案和不同的模型效果,这里就统一总结一下这段学习经历。
原文地址:Building for the future of TV with Android 原文作者:Rachel Berk 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:JayZhaoBoy 校对者:hanliuxin5, LeeSniper 在大屏幕上吸引观众的新功能 天气寒冷,假期也已经过去,这也是我一年中喜欢挤出点时间舒舒服服看电视的日子。我非常喜欢看 PBS(公共电视网)的 Great British Baking Show(英国烘焙大赛);孩
去年,国外一位热衷于为开发者提供优质项目的开发者 Mybridge 为大家精送了一份优秀 Python 开源项目推荐。
当一个 NLP(自然语言处理)在观察我的写作风格(也是如何处理我自己的 Facebook 数据!)
在Java Web应用程序开发中,处理响应是一个常见的任务。有时,您可能需要向客户端发送字节数据,而不仅仅是文本或HTML内容。这可以用于传输各种内容,如图像、文件、视频等。本文将详细介绍如何在Java中使用Response对象输出字节数据,并提供示例代码以帮助您更好地理解这个过程。
在本文中,我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包,并重点介绍了六个有用的包。
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架,也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮,不过光跑例子怎能脱颖而出?本文是数据科学公司(Silicon Valley Data Science)的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章,介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程,非常具有启发性。 SVDS(Silicon Valley Data Science)曾使用过实时、公开的数据来优化
在本篇博客中,我们将详细探讨CIFAR-10数据集的下载和使用方法,涵盖了Python编程语言的应用,TensorFlow和PyTorch框架的实际操作指南。文章适合所有水平的读者,无论是机器学习的初学者还是有经验的数据科学家。CIFAR-10、机器学习、Python编程、TensorFlow教程、PyTorch实战等关键词将帮助您从搜索引擎轻松找到本文。
在本教程中,我们可以在客户端从我们的 HTML 表数据创建一个 excel 文件。即使用javascript将HTML 表导出到Excel (.xlsx)。
2024 年 2 月 21 日,Chien-Yao Wang、I-Hau Yeh 和 Hong-Yuan Mark Liao 发布了“YOLOv9:Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information”论文,介绍了一种新的计算机视觉模型架构:YOLOv9。目前,源代码已开源,允许所有人训练自己的 YOLOv9 模型。
Fastai是一个课程平台,一个讨论社区,同样也是一个基于PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学。(不同于很多深度学习课程先教授大量的数学基础,各有利弊。)
TSINGSEE青犀视频根据不同的播放协议,拥有多种类型的视频流媒体播放器,以便满足用户在不同场景下的需求,比如EasyPlayer流媒体播放器,就包括有EasyPlayer-RTSP、EasyPlayer- RTMP、EasyPlayerPro 和EasyPlayer.js 等版本。以上播放器均核心基于ffmpeg,性能稳定、高效、可靠、可控,支持RTSP、RTMP、HTTP、HLS、UDP、RTP、File等多种流媒体协议播放。
内容提要:麻省理工学院在最近 ECCV 2020 上提交的一篇论文中,发布了一套自然灾害图像数据集。这是迄今为止规模最大、质量最高的自然灾害卫星图像数据集。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 DeepLeague: leveraging computer vision and deep learning on the League of Legends mini map + giving away a dataset of over 100,000 labeled images to further esports analytics research,作者Farza。 翻译 | 曹永胜 校对 | 李振 整理 | 凡江 深度联盟(DeepLea
无论您是成熟公司还是致力于推出新服务,您始终可以利用文本数据来验证,改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题,称为自然语言处理(NLP)。
AI 科技评论按:今年 CVPR 2018 最佳论文《Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning》(任务学:任务迁移学习的解耦)研究了一个非常新颖的课题,那就是研究视觉任务之间的关系,根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。相比于我们看惯了的在为各种任务刷分的研究,这篇论文可谓是一股计算机视觉领域的春风。
交通标志检测在自动驾驶、汽车主动安全中应用非常重要,通用的目标检测算法可以通过微调网络的方式直接用于交通标志检测。如何在不同的硬件平台和应用环境中选择算法?今天介绍的刚刚被《Neurocomputing 》接收的论文《Evaluation of deep neural networks for traffic sign detection systems》做了一个较为详尽的评估比较。
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路,如150+层的网络。在ResNet之前,由于梯度消失(vanishing gradients)的问题,训练非常深的神经网络是非常困难的。
如果你正在尝试构建一个图片分类器,但是需要训练集,你最好的选择是查看 Google Open Images 。
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