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【新智元导读】麻省理工学院（MIT）的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近研发出一种名为Pixel Player系统，能够通过大量无标签的视频来学习声音定位，并把声音与声源的像素点进行分离。此
PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。
由于排版的问题，有的图片表格需要随时移动，会导致图表和题注的脱离乱序，非常麻烦，小编在这里分享两种方法来解决这类问题。
BloC 全称是 Business Logic Component（业务逻辑组件），主要作用就是将业务逻辑和UI组件分离开。
新智元报道 来源：MIT CSAIL 编辑：小潘、克雷格 【新智元导读】麻省理工学院（MIT）的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近研发出一种名为Pixel Player系统，能够通过大量无标签的视频来学习声音定位，并把声音与声源的像素点进行分离。此外，利用Pixel Player系统，用户能够对图像中不同的声音分别进行音量调节，实现简单的音频编辑。 Adobe Audition的音频剪辑霸主地位可能不保了。 最近，MIT的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研发出一种名为Pixel
Web前端作为开发团队中不可或缺的一部分，需要按照相关规定进行合理编写（一部分不良习惯可能给自己和他人造成不必要的麻烦）。不同公司不同团队具有不同的规范和文档。下面是根据不同企业和团队的要求进行全面详细的整理结果。备注：实际开发请以本公司的规范为标准。
UIView/CALayer---->CoreAnimation./Core Graphics/Core Image---->GPU Drive-->GPU
现在的程序开发人员大部分都不会自己去从零开发一个系统了，基本都是在使用一些免费的框架或破解一些有用的功能来自己二次开发组合使用，一般要达到要求是几个框架的功能组合才能实现。
在掌握了丰富而强大的css选择符之后，就具备了将css样式根据需要应用到网页中任何元素的能力。能够应用规则了，接下来就需要熟练掌握规则的制定方法——什么样的属性组合能够实现什么样的效果。一般的颜色、字体、字号、行高等的设置比较容易掌握，而初学者在应用css的时候，主要头疼的还是如何用css实现复杂的网页布局，从两栏布局、三栏布局，到表单设计等。在布局的时候，实际上主要是借助元素的宽、高、定位、浮动、边距、边框、间距、背景颜色、背景图片的组合来实现的。而所有这些，都要基于对css盒模型的理解。网上对盒模型的论
补充知识：tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别（io.imread和cv2.imread）以及（transform.resize和cv2.resize）
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
这里总结了23种设计模式的结构图及定义，样例代码在 Github：studeyang/design-pattern。
这里我们使用《Objective-C 编程之道：iOS设计模式解析》里的第21章使用的例子：在一个页面展示数百个大小，位置不同的花的图片，然而这些花的样式只有6种。
在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
这篇论文是商汤团队在ECCV2020的一个工作：Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues，通过引入两种提取频域特征的方法FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (Local Frequency Statistics) ，并设计了一个 MixBlock 来融合双路网络的特征，从而在频域内实现对Deepfake的检测
简单的说就是要求对抽象进行编程，不要对实现进行编程，这样就降低了客户与实现模块间的耦合
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色：Red，绿色：Green，蓝色：Blue HSV 色相：Hue(0-180)，饱和度：Saturation(0-255)，明度；Value(0-255) 常用于颜色检测 HSL/HLS 色相：Hue、饱和度：Saturation、亮度：Lightness／Luminance 色相H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从
在上一篇文章中介绍了Pillow库的一些基本用法，参考：Python Pillow(PIL)库的用法介绍
草图大师是一款功能强大的三维建模软件，可以帮助用户快速地设计和制作各种复杂的三维模型。下面是草图大师软件的使用方法：
一、什么是仪表盘 仪表盘（guage，speedometer，dial chart，dashboard），是模仿汽车速度表的一种图表，常用来反映预算完成率、收入增长率等比率性指标。它简单、直观，人人会看，是商业面板（Dashboard）最主要特征的图表类型。一看到仪表盘，就会使人体验到决策分析的商务感觉。 在《Excel图表之道》中曾介绍了一种模仿制作仪表盘的方法，其思路是使用饼图+图片填充的方式，需要从水晶易表等软件中抠出空表盘图片，填充到图表的绘图区作为背景。 这种方法虽然简单，
孟德尔定律很数学化，当基因区分显隐性时，分离定律（AaAa呈现3:1），自由组合定律（AaBbAaBb呈现9:3:3:1）。同父同母生育的孩子，应该是遗传父母各一半的遗传物质，因此全同胞的个体应该是一样的。之所以九子各不同，是因为存在抽样误差，而这种误差在遗传学中，又称为孟德尔抽样误差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
前面我们已经确定了我们想要的簇，我们可以继续进行标记识别，这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。
CSS是层叠样式表（ Cascading Style Sheets ）的缩写，是一种样式表语言，用于描述以 HTML 之类的标记语言编写的文档的布局。 它是用于设计Web页面的三剑客之一，另外两位浩客是HTML和Javascript。
量化投资之资本资产定价模型 （CAPM） 目录 一、前言 二、CAPM模型 1. 切点组合、分离定理与市场组合 2. 资本市场线 3. 证券市场线（资本资产定价模型） 4. 超额收益形式的CAPM模型 三、后记：quant的未来 附：量化投资系列 一、前言 数说君在《量化投资之动量反转》中曾经介绍过（微信公众号“数说工作室”中回复dlfz），现代金融学的两大基石是有效市场假说（EMH）和资本资产定价模型（CAPM）。有效市场假说是为了方便研究金融市场而对经济世界做的一
维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。
昨天我们分享了【海量服务之道】中【大系统小做】的基本理论，今天我们将结合QQ相册系统设计实战,让大家由浅入深的感受这一理论如何指导互联网后台系统的建设。 QQ相册亿级存储系统设计（简介） 现今QQ相册存储系统已经达到百P级别存储，千亿图片数量，每天上下行图片数亿级别，设备数量达到万级别，是一个庞大的海量存储系统。如此大规模的系统，它应该是如何构建的，关键思想有哪些？ 首先任何一套系统都是从无到有，从小规模小功能到大规模复杂功能，不断演进的过程。反之也是，任何一套大系统，它都应该是由一些小系统组合而成的，层
最近股灾，有人说，这将开启中国对冲基金的黄金时代，有人说，单炒股已经是死路，宏观对冲、大类资产配置才能立于不败之地，这是宏观对冲基金最好的时代，还有人说，量化投资的时代真正到来了。。。 为纪念这次股灾，为未来更好的应对风险，数说君重发量化投资系列，跟大家一起学习交流。 资本资产定价模型（CAPM），被称为现代金融学的基石——做量化投资，不得不从这里开始。 量化投资之资本资产定价模型 （CAPM） 目录 一、前言 二、CAPM模型 1. 切点组合、分离定理与市场组合 2. 资本市场线
scrapy 模拟登录相信大家都会，而且非常的熟练。但是技术一直在进步（尤其是前端领域），近几年前后端分离的趋势越来越明显，很多 web 站都采用前后端分离的技术。以前保存用户身份信息靠 Cookie，那前后分离这种技术组合靠什么校验用户身份呢？
MVC是一种比较常见的设计框架，是一种将代码的功能进行划分的一种设计框架，主要原理就是将软件用户界面和业务逻辑分离，以使代码可扩展性、可复用性、可维护性、灵活性加强。 MVC在桌面应用程序，以及网页架构上面用的比较多，那么怎么应用到Unity3d中呢，下面就带大家去了解这个设计框架，以及如何在Unity中应用。
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
之后紧接着买了这本JavaScript 设计模式核⼼原理与应⽤实践，刚好最近有小册免费学的活动，就赶紧把这篇笔记整理出来了，并且补充了小册子中的没有写到的其余设计模式，学习过程中结合 JavaScript 编写的例子，以便于理解和加深印象。
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
目前已知WDM波分复用技术有很多种，如：FBT (熔融拉锥，Fused Biconical Taper)、FBG(光纤布拉格光栅，Fiber Bragg Grating)、TFF (薄膜滤波， Thin Film Filter)、AWG (阵列波导光栅， Arrayed Waveguide Grating)、EDG (刻蚀衍射光栅，Etched Diffraction Grating)、MZI (马赫-曾德干涉，Mach-Zehnder Interferometers)、MRR (微环谐振器型， Micro Ring Resonator)。其中TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。本文介绍一下TFF型WDM器件的结构组成。
微信，相信已经是我们生活中离不开的东西之一了，但随着使用时间增多，我们添加的好友也越来越多。本来想着分分类，让工作和生活分离开来。但看着近千人的通讯录列表实在是苦于操作，于是我们注册了另一个账户。亦称，“小号”、“工作号”
传统行业各业务系统数据相对独立，随着信息平台一体化、数据中台及大数据时代的推进，要求各业务系统数据相互融合，业务资源共享。
cowplot是ggplot2包的一个简单插件（或称拓展包），它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题，使用少量代码即可实现主题统一的修改，如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
正因如此，第二章的跑车蓝幕扣去结果才会不尽人意（一些边缘部分还是没有被完全识别），毕竟原图就处在阳光下。
很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。
这组效果惊艳到可怕的成果，出自英伟达的研究人员最近提出的一种新的生成器架构，基于风格迁移，将面部细节分离出来，由模型进行单独调整，从而大幅度超越传统GAN等模型，生成的面部图像结果简直逼真到可怕，可以说是GAN 2.0。
Adaptive Boosting（AdaBoost）是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个最强的最终分类器（强分类器）。
随着H5在各行业领域的运用，无论是在APP内嵌入H5页面的hybrid应用还是直接在微信公众号或者轻应用中使用H5页面都是非常的常见（比如前端页面通过HTTP 接口调用拉取数据进行交互，实现前后台分离）。 而随着此类 技术的应用和发展，作为一个 测试人员，跟上时代的变化，除了保证前端页面UI的正确性，也要保证HTTP接口的正确性，从而保证了整个业务功能逻辑的正确性，而接口如果手工测试，不仅 工作量很大，而且效率比较地下，而它的特点更适合通过搭建自动化框架来测试，既能提升效率，又能保证质量。
WDM （Wavelength Division Multiplexing）技术是通过在光纤中传输多个不同波长的光信号来扩大光纤传输带宽并提高网络传输能力的一种技术，而TFF(薄膜滤波)和AWG（阵列波导光栅）则是两种常用的WDM技术。
网络提供商一直面临着如何应对不断扩大的带宽需求，维护随着倍增光纤容量带来的更多服务数量和用户端点，WDM波分复用技术的应用是除了增加铺设光缆之外的另外一种解决方案。对已建的光纤系统，WDM波分复用技术可进一步增容，实现多个单向信号或双向信号的传送而不需要对原系统进行大的改动，具有灵活性。在骨干网及长途网络中广泛应用之外，基于CWDM和FOADM（固定光分插复用器）的波分复用技术也同时在城域网开始得到应用。WDM的特点和优势也在CATV传输系统中表现出广泛的应用前景。即将到来的5G应用促进全光网的升级，作为全光网中的关键部分，ROADM市场有望迎来快速增长，特别是在城域网中的应用。
企业中，随着用户的增长，数据量也几乎成几何增长，数据越来越大，随之也就出现了各种应用的瓶颈问题。
客户网站于近日被跳转到赌博网站，打开后直接跳转到什么北京赛车，PK10等内容的网站上去，客户网站本身做了百度的推广，导致所有访问用户都跳转到赌博网站上去，给客户带来很大的经济损失，再一个官方网站的形象也受到了影响。我们SINE安全对客户网站进行检查发现，客户网站的标题TDK被反复篡改成（北京赛车PK10等内容）立刻对该客户网站的安全，进行全面的源代码安全审计以及网站漏洞检测与网站漏洞修复，检查了客户的首页标题TDK内容确实是被篡改，并添加了一些加密的恶意代码,代码如下：
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