原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
本文是来自MHV(Mile High Video)2019的演讲，演讲者来自于Netflix公司的Zhi Li。本次演讲主要讲述视频多评估方法融合（Video Multi-method Assessment Fusion，VMAF）指标的发展历史，其遵循的基本原则和最新的进展。
本来想单独写Noise predictor这个U-Net模型的，奈何实力尚浅，觉得还是结合stable diffusion中的diffusion（扩散）的概念一起写，才能更好地理解Noise predictor。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
Flask-RESTful 是一个 Flask 扩展，可以方便地创建 RESTful APIs。它提供了方便的资源路由、请求和响应数据的序列化和反序列化、异常处理等功能，使得开发 RESTful APIs 变得简单易用。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数 (PDF) 定义： pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量，μ 是均值，σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
然后本指南回过头来解释Flutter的布局方法，并说明如何在屏幕上放置一个小部件。 在讨论如何水平和垂直放置小部件之后，会介绍一些最常见的布局小部件。
平铺精灵是一种特殊的精灵，可以在一定的范围内重复一个纹理。你可以使用它们创建无限滚动的背景效果。要创建平铺精灵，需要使用带有三个参数的 TilingSprite 类（PIXI.extras.TilingSprite）
两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型，。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。一堆图像（例如图像时间序列）由ImageCollection. 功能集合由FeatureCollection. 在地球引擎其它基本数据结构包括Dictionary， List，Array，Date， Number和String（了解更多关于基本数据类型 本教程。要记住，这些都是很重要的服务器端对象的操作方式与客户端 JavaScript 对象的操作方式不同（了解更多）。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
Docker是一个应用程序，它使得在容器中运行应用程序进程变得简单易行，就像虚拟机一样，只是更便携，更加资源友好，更依赖于主机操作系统。
动画可以使您的网站更具现代感，而且还能为网站带来更好的用户体验。幸运的是，对于开发人员来说，VueJS动画只需几分钟即可完成设置。
在本系列文章中，我们已经介绍了Angular和Vue框架下 WijmoJS 的玩法。
在本节中，将学习如何使用 System Generator 实现 AXI 接口。将以 IP 目录格式保存设计，并在 Vivado IP Integrator 环境中使用生成的 IP。然后，还将看到 IP Integrator 在使用 AXI 接口时如何通过提供连接辅助来提高我们的工作效率。
优点：简单快捷 缺点：治标不治本，每次写一个新的Application都要加载一遍findspark
翻译自raywenderlich网站iOS教程Graphics & Animation系列
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ，专门攻坚指数提升，2023 年国内最系统+最强（更新中）。
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
大家好，我是前端进阶者。JavaScript事件处理程序的最新功能是事件监听。事件监听监视元素上的事件。
自 Three.js 2010 年成立以来， 一直是在 Web 上构建 3D 视觉效果的标准。 多年来，基于这个库构建了很多抽象库，它们整合了 Three.js 的特性，可以帮助开发者创建快速、令人惊叹和高性能的 Web 应用程序。
我们在使用WordPress建站的时候经常会在网站添加下拉菜单，因为添加下拉菜单具有改善网站导航、将重要内容放在首屏上、避免用户过度滚动和增强用户体验等等优势。然而WordPress网站添加下拉菜单会需要用到一些插件，本文为大家推荐实用的五大WordPress下拉菜单插件。
本教程是线性代数的简短实用介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用，并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
通常当你在手机上长按图像 img ，会弹出选项 存储图像 或者 拷贝图像，若不想让用户这么操作，可以设置方法来禁止：
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。
现在整个Flappy bird小游戏基本成型，但是缺少计分系统。这节为整个游戏添加计分系统。
WordPress 维护模式是在开发阶段覆盖网站的理想方式。更新 WordPress 时，最好对访问者隐藏测试和错误。
人类编程或教授给计算机最困难的事情之一是创造性的思考。计算机能非常好地完成我们告诉他们做的事情并且完成速度很快，但是创造是一个抽象的概念，教机器的创造已经被证明给机器学习带来了很大挑战。 6月份，罗格
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
认情况下，WordPress会将图像元素width和height属性添加到图像元素中。这些属性会影响CSS宽度和高度属性，图片延迟加载时默认图片的大小，可通过 PHP、JavaScript 和 CSS 来删除属性，或者使用其失效。
在将新节点添加到HDFS之前，必须先为其配置必要的软件和硬件。在新节点上安装Hadoop软件包，并确保其与现有Hadoop集群版本相同。确保新节点的硬件配置与集群中其他节点相似。建议使用相同的操作系统和硬件配置。
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
Media Encoder是啥？Adobe Media Encoder 用作 Adobe Premiere Pro、Adobe After Effects、Adobe Audition、Adobe Character Animator 和 Adobe Prelude 的编码引擎。也可以将 Adobe Media Encoder 用作独立的编码器。使用 Adobe Media Encoder，可以将视频导出到类似 YouTube 和 Vimeo 的视频共享网站、各种从专业录音底座到 DVD 播放机的设备、移动电话以及高清电视。
Docker是一个简化容器中应用程序进程管理过程的应用程序。容器允许您在资源隔离的进程中运行应用程序。它们与虚拟机类似，但容器更便携，更加资源友好，并且更依赖于主机操作系统。
今天不想去聊一些Android的新功能，新特性之类的东西，特别想聊一聊这个老生常谈的话题：LayoutInflater。
这是该系列的第二篇文章：在ASP.NET Core 3.0中使用Serilog.AspNetCore。
Spring Cloud 为开发者提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具（例如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态）。分布式系统的协调导致了样板模式，使用 Spring Cloud 开发人员可以快速建立实现这些模式的服务和应用程序。它们将适用于任何分布式环境，包括开发人员自己的笔记本电脑、裸机数据中心和托管平台（如 Cloud Foundry）。
可以说，区块链是自互联网诞生以来最重要和最具颠覆性的技术之一。作为比特币和其他加密货币背后的核心技术，区块链在过去几年获得了广泛关注。
你可能还不了解“TEMPEST”，它是用来窃取远程视频信息的一种基于软件定义的无线电平台技术，可被当做间谍工具包使用，用来针对某些目标电子设备的射频信号（声音和振动）进行分析，从而实现对目标电子设备的屏显内容窃取。由于所有电子设备都会向外发射一些无意的射频信号，通过对这些信号的捕捉分析，可以将其中的数据进行恢复显示，如可以捕捉电脑显示屏发出的射频信号，进而恢复显示出当前电脑屏幕的显示内容。（这里，要感谢RTL-SDR.com读者 ‘flatflyfish’向我们提供的如何在Windows系统上实现Tem
要成为一个优秀的人，就要用一颗开放的心去看待世界，要敢于去相信那些在你所控制之外的不确定的事物。 今天跟各位同学讲解下有关Hreflang标签的知识，如果，你有过优化多语言网站SEO的经历，相信对这个标签并不陌生。希望，今天分享的内容能够对各位同学有所帮助。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 Hreflang标签知识 时本文总计约 1000 个字左右，需要花 5 分钟以上仔细阅读。 当一个网站采用国际网站时，最重要的技术SEO元素之一就是Hreflang标签。 为什么Hreflang标签如此重要？ Hre
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
本文介绍了一种基于卷积神经网络的图像风格迁移算法，该算法通过学习内容和风格特征，生成具有指定艺术风格的图像。该算法采用了一种称为“样式转换”的技术，将给定的样式应用到图像的指定区域，从而生成了具有艺术风格的图像。实验结果表明，该算法能够有效地将风格应用到图像中，并且可以在不同的图像和风格之间进行转换。
什么是canvas，简单来说就是一个画布，利用js在画布上绘制图案，这个东西是我在逛好友@豆豆 的博客看到的，他画的是他的头像，感觉比较个性，作为追求个性的我就去尝试画了一下，刚开始摸索不是很熟，以至于我折腾了一下午！介绍一下折腾过程～
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的强大语言模型，可以用于生成类似人类的文本。OpenAI API 允许开发人员访问该模型并在其自己的应用程序中使用。在本文中，我们将讨论如何使用 Java Spring Framework 与 OpenAI API 生成图像。
收录各种博客程序主题，包括不限于 hexo, hugo, jekyll, astro, gatsby 等等，资源相当丰富。
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