本文介绍了JPEG图片格式的两种存储方式：baseline和progressive，并分析了它们的优缺点以及在不同浏览器下的支持情况。Progressive格式可以在加载时看到图片的清晰度，但文件大小较大；Baseline格式可以减小文件大小，但加载时看不到清晰度。实验结果表明，Progressive格式在文件大小较大的情况下，加载速度更快，用户体验更好。然而，需要注意的是，由于Progressive格式在CPU占用方面较大，对于移动设备来说可能不是最佳选择。
JPEG有两种存储格式：baseline 和 progressive。Baseline JPEG 会在数据可用时，一行一行自上而下显示。Progressive JPEG会先显示模糊图片，然后逐渐清晰。
在生产人脸的同时，我们希望可以控制人脸的属性，不同的latent code可以得到不同的人脸，当确定latent code变化的具体方向时，该方向上不同的大小对应了图像上某一个具体变化的不同幅度。为了达到这个目的，设计了Path legnth regularization，这个正则化的公式如下：
StyleGAN 生成的图像非常逼真，它是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征（姿势、面部形状）到精细的细节（头发颜色），而不会影响其它的级别。
上周看到别的实验室学姐发来的研究生毕业要求。其中 Master Degree 的要求是 3 篇会议论文或者 1 篇杂志论文。对于目前的我来说，这个要求有点高，因为我的英文水平和韩文水平都很渣。最后决定还是用英文来写论文比较好。想要提升英文写作水平，这是个长久战，是个日积月累的过程。我选择在 Coursera 上报了这门课程来辅助学习，感兴趣的可以戳这：Academic English: Writing 专项课程
【新智元导读】昨天 NVIDIA Research 网站发布了一篇颇为震撼的GAN论文：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation，通过使用逐渐增大的GAN网络和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。论文、数据集、代码都已经开放可获取，一起来看。 论文：http://research.nvidia.com/sites/default/files/pubs/2017-10_Pr
从早期的Enlighten到Progressive CPU ，再到Progressive GPU，从发展轨迹可以看出，大家对光照还是偏向光线追踪算法，认为这是未来的发展方向
《ScalableMap：Scalable Map Learning for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction》
深度卷积生成对抗网络是2020年最精致的神经网络体系结构。生成模型可以追溯到60年代，但是Ian Goodfellow在2014年创造的GAN，使得生成模型跟那个广泛的使用，这对于深度学习的未来有着前所未有的价值。
jq可以对json数据进行分片、过滤、映射和转换 安装 #CentOS yum install jq #MacOS brew install jq 提取信息 cat json.txt [{"genre":"deep house"}, {"genre": "progressive house"}, {"genre": "dubstep"}] 格式化展示原文 cat json.txt | jq '.' [ { "genre": "deep house" }, { "genr
background-image的实现跟img的原理基本是一样的，区别是在对class的处理上：
论文: EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
机器之心专栏 作者：huichan chen AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技
今天教大家用pyecharts制作北京市公交线路动态图，这应该是全网唯一一篇能正常运行的教程
导读：今天教大家用Pyecharts制作北京市公交线路动态图，这应该是全网唯一一篇能正常运行的教程。
本篇文章首发于知乎， 本篇文章的作者是郑丰彧，他除了翻译了下面这本《 Progressive Web Apps》，还参与了《Angular权威教程》的翻译，同时也是rxJS社区的主要贡献者。 PWA
保险业是一个竞争性行业，美国保险业产出5070亿美元占美国GDP的2.7%。随着客户越来越根据个人需求对保险产品进行精挑细选，领先的保险公司正在探索利用机器学习提高业务经营效率，提升客户满意度。 但是
生成对抗网络（GAN）在合成逼真的图像方面能力出色，但我们不禁要问：怎样才能知道 GAN 无法生成的东西呢？模式丢失或模式崩塌被视为 GAN 所面临的最大难题之一，此时 GAN 会忽视目标分布中的某些部分，然而对于 GAN 中的这一现象，当前的分析工具所能提供的见解非常少。
H.264 Baseline profile、Extended profile和Main profile都是针对8位样本数据、4:2:0格式(YUV)的视频序列。在相同配置情况下，High profile（HP）可以比Main profile（MP）降低10%的码率。根据应用领域的不同，Baseline profile多应用于实时通信领域，Main profile多应用于流媒体领域，High profile则多应用于广电和存储领域。
但是也发现了NAS目前还是用在CV领域居多，NLP领域和移动端优化寥寥无几。因此这里分享几篇NLP或者移动端上的NAS论文。
Web App Development Best Practices. Every business would love to succeed by creating an excellent online presence. The best way to do this is by finding ways of solving their customer’s problems. Businesses, therefore, start web app development projects with the hope that everything will proceed without malfunction.
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/policy/IWaitStrategy.java
渐进增强和优雅降级之间的不同 1、渐进增强 .transition{ -webkit-transition: all .5s; -moz-transition: all .5s; -o-transition: all .5s; transition: all .5s; } 2、优雅降级 .transition{ transition: all .5s; -o-transition: all .5s; -moz-transiti
1-烘培的代价是非常高的 2-烘培贴图的数量和体积非常的大，因为它是RGB通道的一些彩色图片，所以是无法改变的。 3-通过格式压缩，但压缩会出现质量下降的情况。贴图加载会占用大量的显存。
EfficientNetV2是由 Google Research，Brain Team发布在2021 ICML的一篇论文，它结合使用NAS和缩放，优化训练速度和参数效率。并且模型中使用新操作（如 Fused-MBConv）在搜索空间中进行搜索。EfficientNetV2 模型比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小 6.8 倍。
0.Progressive Web Apps 2016年Progressive Web Apps（文后简称PWA）风劲较大，本文作者详细梳理了PWA现状，希望能帮助读者更深入了解PWA，主要内容如下： PWA定义：描述一下PWA的缘起与使命。 PWA技术：说明完成PWA开发需要使用哪些技术，主要介绍Web App Manifest（使web更像native）、Service Workers（增强web能力）、Application Shell（提升web效率）等使用场景和基本原理。 PWA优势：通过相关
讲者：Andrew Jenkins，CTO @Aspen Mesh和Zach Jory，营销主管 @Aspen Mesh
在智能风控或者其他的数据科学竞赛当中，我们经常可以从用户的基础信息表中发现类似这样的特征：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】每次GAN模型都要从头训练的日子过去了！最近CMU联手Adobe提出了一种新的模型集成策略，让GAN模型也能用上预训练，成功解决「判别器过拟合」这个老大难问题。 进入预训练时代后，视觉识别模型的性能得到飞速发展，但图像生成类的模型，比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。 通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练，费时费力不说，大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上，岂不是很亏？ 而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复
在去年上海举办的2017谷歌开发者大会上，PWA作为会议的一个重要内容被推介，笔者作为参会嘉宾看了PWA的内容后，觉得这种技术会是未来移动发展的一个趋势。Google开发技术推广工程师Michael Yeung介绍称，新浪微博正在打造一款全新体验的Web Mobile PWA应用，读者可以通过微博提供的PWA版访问网址：m.weibo.cn/beta。
今天小编还是给大家推荐优秀的可视化作品，本期分享的可视化作品主要围绕FiveThirtyEight网站展开，而且此网站还提供了大量可视化作品的绘图数据，小编正好也可以进行复现操作。话不多说，我们直接分享优秀可视化作品，主要内容如下：
如上图所示，在DARTS中，搜索时候是以 8 cells with 50 epochs 来进行的，而evaluate时却以 20 cells，这bias造成了精度大幅度下降；而 P-DARTS 以渐进的方式 5 cells, 11 cells, 17 cells 分别 25 epochs 来进行，这样更能接近evaluate时的情况，故性能也更好。
TSINGSEE青犀视频的RTMP推流摄像头受到了很多用户的认可，由于摄像头的配置与视频的清晰度及流畅度有着直接的关系，配置不匹配会导致视频的模糊或者卡顿，因此很多用户在使用的时候，对于摄像机内的配置参数仍有些迷茫，所以本文我们将统一描述相关的参数问题，结合具体的摄像机参数看一下如何实现设备接入。
Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations (Recsys20)
React 发布已经十年了，笔者接触前端差不多也有十年时间了。说实话，如果没有 Head First 系列图书，我可能都没有走上编程这条道路。
本书开始部分概要介绍了 Docker 和Kubernetes 的由来和发展，然后通过在 Kubernetes 中部署一个应用程序，一点点增加功能，逐步加深我们对于Kubernetes架构的理解和操作的实践。在本书的后面部分，也可以学习一些高阶的主题，比如监控、调试及伸缩。
https://github.com/facebookresearch/SlowFast
梳理一个实现AGI的简单框架 更好智能的各个维度： 下面所列方法均有开源代码。 0 《人工智能的未来》（On Intelligence）一书，是由杰夫•霍金斯介绍了大脑的智能属性之一是预测， prediciton（预测的各个角度：4d时空预测，DFP多传感器相互的属性等信息预测-6表示方法， 发展progressive着提高预测的精度，cGAN各种条件下的预测）；监督学习的标签预测，特定环境的特定行动的特定结果的一致性cGAN， Curiosity-driven Exploration by Self-s
全身·高清·二次元·妹子·跳舞·视频，已经可以全自动生成了！换身衣服只需一瞬间，妹子的姿势嘛，全由你决定。
今天介绍的这篇文章是WWW 2023中微软发表的一篇工作，应用场景是检索，主要提出了一种新的蒸馏学习方法，用来实现将复杂的student模型的知识，蒸馏到简单的双塔dense检索模型上。核心提出的优化点是模型层面的aggressive蒸馏，以及数据层面的aggressive蒸馏。这里的aggressive，指的是teacher模型的复杂度逐渐提升，或者样本的预测难度逐渐增加。下面为大家详细介绍下这篇工作。
Facebook、Apple、Instagram、Airbnb……这些走在 APP 设计最前面的公司，似乎在最近几个月都选择了同一种方法来改进 UI（用户界面）。 ” 它们设计上的一些共同点：去除原
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者：Dan Rayburn 翻译：Alex 技术审校：谷群山 流媒体历史 视 野 #009# 2015年是流媒体行业出现的第20年，对于很多不熟悉互联网早期的人来说，他们不太可能了解流媒体行业的形成历史。很少有人还记得RealNetworks和微软在推动行业发展和帮助流媒体内容获得广泛采用方面所做出的贡献（有赖于两家公司在上世纪90年代的强大财力和营销能力）。如果在那个时
This is a process diagram summarizing a Kubernetes cluster environment from three years ago, depicting various components and their relationships within it. The diagram from left to right illustrates a mind map ranging from the perspective of basic resources to application management. Let's explain the main components in the diagram:
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