本帖由东南亚最大的超级应用程序之一Gojek的商业智能BI前高级副总裁Crystal撰写。以下是摘要，原文点击标题：
Linux 系统主要分为 内核(kernel) 和 外壳(shell)，普通用户是无法接触到内核的，因此实际在进行操作时是在和外壳程序打交道，在 shell 外壳之上存在 命令行解释器(bash)，负责接收并执行用户输入的指令，本文模拟实现的就是一个 简易版命令行解释器
我以前开发过超大规模的JavaScript应用。现在我不做了，所以我觉得应该回顾下我学到的东西。昨天我在宴会上喝啤酒时有人问我，“嗨Malte，你为什么要来讲这个话题？”
作者：Marvin T. T. Teichmann、Roberto Cipolla 机器之心编译 参与：Pedro、思源 语义分割等结构化预测任务可以从条件随机场等概率图模型获取很多优势，但由于条件随机场的训练速度及训练难度，目前研究者基本上都仅使用卷积网络进行处理。本文提出了一种卷积条件随机场，它能以卷积运算的方式解决 CRF 的两个大问题，并结合 CNN 实现更好的语义分割效果。 语义图像分割旨在为图像中的每个像素生成分类标签，是视觉感知中的一个重要任务。卷积神经网络已在解决语义分割任务上取得了很好的
怎样，这个理由是不是好有说服力？觉得没有说服力的话请点赞，赞多的话我下次再想一个更清新脱俗的偷懒借口……
从作者给出的 demo 可以看到，他们的方法效果非常惊艳，即使视频中的人疯狂甩头发也没有影响合成效果：
绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Mei_Dont_Hit_Me_Glass_Detection_in_Real-World_Scenes_CVPR_2020_paper.pdf
是否希望在没有完整工作室的情况下制作专业质量的视频？还是在视频会议期间Zoom的虚拟背景功能效果更好？
linux中“$?”标记有什么作用? 获取执行上一个指令的返回值 0:成功 非0:失败 如何调试shell脚本 ? -x进入跟踪方式，显示所执行的每一条命令 查看系统当前进程连接数？ $ ps aux
一位博士研究人员做了一个有趣的实验，用「离散扩散」寻找用图像表示的迷宫中的最短路径。
全新视觉提示方法 SoM（Set-of-Mark），让 OpenAI 多模态大模型 GPT-4V 在视觉内容理解方面有了质的提升。
最近一段时间，我们见证了大型语言模型（LLM）的显著进步。特别是，生成式预训练 Transformer 或 GPT 的发布引领了业界和学术界的多项突破。自 GPT-4 发布以来，大型多模态模型 (LMM) 引起了研究界越来越多的兴趣，许多工作致力于构建多模态 GPT-4。
在本章中，我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理（其中像素表示为 0 或 1，并且根据惯例，对象的前景=1 或白色，背景=0 或黑色），尽管它可以扩展到灰度图像。
日志在排查文件的时候至关重要，因为Linux系统在运行的程序通常会把一些系统消息和错误消息写入对应的系统日志中。若是一旦出现问题，用户就可以通过查看日志来迅速定位，及时解决故障，所以学会查看日志文件也是在日常维护中很重要的操作。
然后上网查了一下发现很多小伙伴都经历过类似的问题，网上的回答也有很多，但是大部分都是说在路径字符串前加r变成原始字符串、或者手动输入路径字符串进行解决。
最近在公司搭建AD域控制器，发现无法在计算机真正添加域用户，也就是添加的用户虽然可以在本地登录，但是无法远程登录，尝试多种方法都无法解决，而最终原因居然是虚拟机导致的服务器的SID冲突。本文记录下该问
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建.
最近在知乎上看到一个关于深入学习FPGA的优秀回答，现分享如下，已取得刘皇叔授权。
最近，MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一种AI辅助的图像编辑工具，它可以自动抠图，替换任何图像的背景。
换脸是非常吸引人的一种应用，开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言，换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上，同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频，不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊，有的地方转换不太自然。
win10禁用自动更新，现在需要禁用两个服务，分别是Windows Update和Windows Update Medic Service。为啥呢。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在AI圈确实到了拼手速的时候啊。 这不，Meta的SAM刚刚推出几天，就有国内程序猿来了波buff叠加，把目标检测、分割、生成几大视觉AI功能all in one！ 比如基于Stable Diffusion和SAM，就能让照片中的椅子无缝换成沙发： 换装、换发色也是so easy： 项目一经发布就让不少人惊呼：手速也太快了吧！ 还有人表示：我和新垣结衣的新结婚照有了 。 如上就是Gounded-SAM带来的效果，项目在GitHub上已揽星1.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL安装及配置详细教程 目录 下载： 安装： 配置环境变量 数据库初始化 改密码 完成 ---- 下载： 首先下载安装包 [网址]（https://de
软件或应用程序的测试工作和开发人员创建软件的工作同样重要。有时候，软件测试可能被忽视，但它对于公司来说是至关重要的，可以避免不必要的尴尬和金钱损失。软件测试通常需要进行重复的测试，因为任何人为的错误都可能影响测试结果。为了避免这样的错误，如今大多数公司选择将测试自动化与DevOps相结合。这意味着每次向现有代码库添加新代码时，测试人员不再需要重复相同的步骤和操作，也不需要重新从头开始测试软件。通过使用诸如 Selenium 这样的软件，自动化测试变得越来越受欢迎。
最好能提供更多的细节，比如ubuntu版本号，u盘品牌及具体型号和容量，u盘格式化成了什么文件系统，大文件大致是多大，你过了多久忍不住拔掉的，usb口是2.0的还是3.0的，等等等等
机器之心报道 机器之心编辑部 电影《超人总动员》中的巴小飞和《飞屋环游记》中的小罗都是大家熟悉且喜欢的角色。但你有没有想过，这些动漫角色的「真人」版会是什么样子……这项研究将告诉你答案。 将人脸卡通化的应用我们已经见过一些了，比如此前介绍过的 Toonify Yourself !，那么能不能反过来，将卡通形象变成「真人版」呢？ 最近 GS&P 广告公司技术总监 Nathan Shipley 利用AI创建了皮克斯角色的「真人」版，看起来效果还不错。（PS：他曾经制作了「复活」艺术家达利的deepfake实例
DirectX修复工具V4.1版现已正式发布，欢迎下载。传送门：标准版、增强版、在线修复版
如下图，原以为是微信的页面，不会影响到小程序，实际情况下是会触发返回的页面的onShow()的。
我咨询了十几个微服务项目。有些人表示，微服务真棒（这是未来！），而有些人很沮丧（谁发明了这个废物？）
今天给大家介绍的是阿联酋阿布扎比人工智能研究院范登平教授课题组发表在“IEEE T MED IMAGING”上的一篇文章” Inf-Net: Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation from CT Images”。应对COVID-19的传统医疗策略能力有限，作者提出了一种新的COVID-19肺部感染模型Inf-Net用于自动识别CT胸部切片感染区域，克服了CT图像分割的感染区域特征高变异性、感染和正常组织之间低灰度值对比以及数据匮乏的问题。作者使用平行部分解码器聚合高层次的特征并且产生全局图，用隐式的逆向注意力和显示的边缘注意力建模边界并且增强表示。此外作者创建基于一种随机选择传播策略的半监督分割框架解决了缺失标签的问题，提高了学习能力并且实现了更高的性能。作者通过实验表明Inf-Net优于绝大多数尖端的分割模型并且提高了最先进的水平并且有着良好的使用前景。
一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
前面说了当设置的buffer_pool_size在1个G内，则不管如何设置，buffer_pool_instances都是一个，当在1个G以上，mysql才支持多个instances设置，每个都有自己独立的链表，多线程的情况下互不干扰运行。
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我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
深度学习在其他CV领域可以说已经完全碾压了传统图像算法，例如语义分割、目标检测、实例分割、全景分割。但是在VSLAM领域，似乎还是ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO、SVO这些传统SLAM算法占据领导地位。那么这背后的原因是什么？基于深度学习的VO目前已经发展到了什么程度？
本内容是对Go项目负责人Russ Cox在澳大利亚 GopherCon上发表演讲的摘要与记录
在计算机中尚不存在操作系统的年代，完全没有任何程序，因此程序员就需要编写出处理相关的所有程序。用机器语言编写程序，然后再使用开关将程序输入，这个过程非常麻烦。于是，有人开发出仅具有「加载」和「运行功能」的「监控程序」，这就是操作系统的原型。
在前面的课程里，我们提到了感知模块内的计算机视觉和深度学习，这节课我们来讲一讲感知任务中的分类、跟踪、语义分割和 Apollo 感知相关的内容。
这篇论文提出了一种创新的3D室内场景分割方法，这在增强现实、机器人技术等领域是一个关键的任务。该任务的核心是从多种3D场景表现形式（如网格或点云）中预测3D物体掩膜。历史上，传统方法在分割训练过程中未遇到的新物体类别时常常遇到困难，这限制了它们在陌生环境中的有效性。
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计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
本文介绍在ArcMap软件中，进行分割栅格（Split Raster）工具处理后，得不到结果文件的解决方法。
本文创作：腾讯视频智能弹幕团队 弹（dàn）幕：21世纪互联网颠覆性发明之一。各类网络视频中从右到左横向飘过的评论性语句即为弹幕。不受时间约束，可随意在屏幕上与网友隔空喊话。 新时代有点儿社恐的青年，要怎么解决倾诉欲？——弹幕。弹幕更改了新青年们看电视的方式，“前方高能”+“弹幕护体”是新一代的刷屏暗号。 举个栗子：当你的爱豆唱出“明知这是一场意外你要不要来”的时候，用弹幕回答就是这样的： 弹幕作为用户与视频，用户与用户之间沟通的桥梁，是一个非常有趣并且有意义的存在。 然而弹幕对于视频内容的遮
论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码：http://github.com/senguptaumd/Background-Matting
近几年，媒体和普通百姓对人工智能（AI）的兴趣激增，与此同时，媒体对AI的报道良莠不齐，一部分小杂志社和标题党对AI的报道更像是在描述科幻小说，而不是现实。
刚才是串行执行的场景，没有任何问题，转账B成功，转账A失败，总金额不变（都是900元）。
代码已开源：https://github.com/PRBonn/LiDAR-MOS
在这个行业，每隔一段时间都会出现新的技术，好焦虑呀，到底该学什么？14年移动开发出现了大量的泡沫，随便一个培训机构培训几个月出来的在北上广都是8k起，现在感觉移动开发工程师供应需求方都要饱和了。招聘公司每天简历都要收到上百封，很多移动开发面试都接不到电话。该怎么办？要学习RN吗？要学习后台吗？在校的准程序员们学习android还合适吗？现在移动端不景气，是不是要学习新的语言，逃离移动端技术？
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