清图是一款基于深度学习技术将模糊图片变清晰的在线工具。 介绍： 清图是一个在线把模糊照片变清晰的免费工具，清图基于领先的深度学习技术，对质量较低的图片进行色彩处理、无损放大等优化处理，重建高清图像。...将低分辨率的图片无损放大为高分辨率图片，处理速度非常迅速，体验也不错，分享给需要的小伙伴们！...修复老照片的福利啊，特别是自己十年前的图片，可以拿出来做一下处理一下，记得登录注册，不注册会有水印，还提供了抠图、证件照、文本自动配音功能。...界面： 来一张对比图： 地址: https://qingtu.cn/
此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景，真正实现了以不变应万变。...例如在训练一个模糊图像清晰化的神经网络时，输入的训练样本是模糊图像，输出是清晰化后的图像，输出图像要尽量和对应的清晰图像接近，因此训练样本是模糊图像加对应的清晰图像。...此外，为了得到模糊图像，我们分别对原始图像进行了高斯模糊、随机高斯模糊以及先缩小再放大到原尺寸的resize模糊，模糊图像和原始图像一一对应，这样就得到一大批对偶的模糊－清晰图像训练集（超过2万张图片）...把上图转为灰度图像，清晰化效果看起来更明显一些（从左到右：原图像、模糊化后的图像和通过模型清晰化的图像）： ?...下图是对resize模糊方案处理过的测试样本的测试效果（左图为对高斯模糊图像进行清晰化后的效果，右图为对resize模糊图像进行清晰化后的效果）。 ?
你有没有想过把模糊的图像变清晰？就像这样： ? 或者这样： ?...今天我将给你介绍这种神奇的技术：去卷积 图像的模糊有很多种可能性，包括了： 镜头的缺陷 相机的抖动 场景的运动 景深的限制 后期的处理 让我先从第一种镜头的缺陷导致的图像模糊讲起，因为这是所有的镜头都会存在的固有的问题...镜头、曝光，以及对焦（上）中，我们看到了小孔成像的缺陷，小孔的尺寸太大会导致画面模糊，小孔的尺寸太小会导致没有足够的能量穿过小孔，画面很暗，并且由于衍射的原因，画面也会模糊。...即便是非常仔细的调整小孔的尺寸，最后的成像效果都不够清晰，因为事实上由于光的波粒二象性，几何光学中理想的小孔成像就不存在。 ? 在31. 镜头、曝光，以及对焦（上），32....这里的第一项描述了清晰图像和模糊图像之间的关系，而第二项则是梯度正则化项，用于惩罚过大的梯度信息（噪声会带来大的梯度，因此第二项就含有降噪的功效） 我们可以看看梯度正则化带来的好处，下面的示例图中两幅模糊图像具有不同的模糊程度和不同的噪声水平
很多时候我们会遇到自己拍摄的照片或者保存的图片并不是很高清，几乎是模糊的。但又不知道怎么处理这些模糊的照片。找了很久，终于找到模糊图片怎么处理清晰在线操作的方法。今天我就教大家怎么处理模糊的图片。...PS处理模糊图片的方法 在我们的电脑里打开Ps然后点击文件，选择打开一张我们需要处理的图片，单击顶部菜单栏的窗口，找到图层的同时按下Ctrl+J复制一个背景图层。...用PS把模糊图片怎么处理清晰在线学习的方法是不是很简单。...手机APP处理模糊图片的方法 有时候我们修好的图片会被压缩画质变得很模糊，微信朋友圈更加会压缩画质，但是我们可以在手机APP上简单操作就可以把模糊图片怎么处理清晰在线解决。...以上内容就是对模糊图片怎么处理清晰在线全部的操作过程，相信很多小伙伴都觉得很简单。还有什么需要了解的可以关注我们哟！
针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...图像锐化 采集图像变得模糊的原因往往是图像受到了平均或者积分运算，因此，如果对其进行微分运算，就可以使边缘等细节信息变得清晰。...所以，我们可以通过一系列相似的低分辨图来共同脑补出一张高清晰图啊，有了这一张犯罪人的脸，我就可以画通缉令了啊。。。 ...、判断和预测的功能，这时候，再把待处理的模糊图像输入，神经网络就会自动为其添加细节，尽管这种添加仅仅是一种概率层面的预测，并非一定准确。
问题描述：样式设置图片宽高后，图片缩小变的模糊了。如何解决图片模糊问题？
作者 | Tae Hwan Jung & Kyung Hee 编译 | ronghuaiyang 【导读】Github上有人整理了NLP的学习路线图（思维导图），非常的全面和清晰，分享给大家。...nlp-roadmap 是 Natural Language Processing 的路线图（思维导图），以及为对学习NLP感兴趣的同学准备的一些关键字。...这个路线图涵盖了从基础的概率/统计到SOTA的NLP的模型。 注意！ 关键字之间的关系可以多种方式来解释，因为它们以语义思维导图的格式表示。请只关注方格中的关键字，并将其视为学习的基本组成部分。...仅在图像中包含大量关键字和知识的工作就具有挑战性。因此，请注意，此路线图是建议或想法之一。 你完全可以自由使用这些使用材料（包括商业目的），但“非常希望能放一个参考链接”。
微信截图_20220505101916.png gltf,glb模型下载网站 我们有时候做项目时候会想让背景和模型完全独立分开，分别控制亮度，模糊度等，笔者提供一种方法可以很好的实现，以下只写关键代码...height: 590px;float: right;position: absolute;left:190px;right:0;top:0;bottom:0;z-index:1"> 然后在js...文件写上加载gltf的代码， var camera, scene,scene2,renderer,renderer2,camera2,controls,controls2;//注意这里摄像机，控制器，场景...renderer.domElement ); document.getElementById('pos2').appendChild( renderer2.domElement ); 我们可以通过更改pos2容器的模糊度和亮度等来单独控制背景层...renderer2.render(scene,camer);//执行渲染操作 renderer2.render(scene2,camera2);//执行渲染操作} 我们可以通过以下代码改变pos2的模糊度
原理很简单，但是在操作系统的内存管理和文件系统中却很常见，Node.js 里面也因为这种技术变“懒”了。...本文我们来探究下 Copy-On-Write 在 Node.js 的进程创建和文件复制的应用： 文件复制 文件复制这件事最常见的思路就是完全写一份相同的文件内容到另一个位置，但是这样有两个问题： 完全写一份相同的内容...写文件时会先在另一个空闲磁盘块做修改，等修改完之后才会复制到目标位置，这样就不会有断电无法回滚的问题 在 Node.js 的 fs.copyFile 的 api 就可以使用 Copy-On-Write...Node.js 支持了 fs.copyFile 的 flags 的设置，可以指定 COPYFILE_FICLONE 来使用 Copy-On-Write 的方式做文件复制，也建议大家使用这种方式来节省硬盘空间...除此以外，Copy-On-Write 在 Immutable 的实现，在分布式的读写分离等领域都有很多应用。 COW 让 Node.js 变“懒”了，但性能却更高了。
function Edge(data) { this.src = data[0]; this.des = data[1]; ...
简要教程 pushbar.js是一款带模糊效果的js隐藏滑动侧边栏插件。pushbar.js能制作上下左右四个方向的滑动侧边栏效果，并且在侧边栏菜单显示的时候，主页面会带有炫酷的模糊特效。...使用方法 在页面中引入pushbar.js和pushbar.css文件。... HTML结构 该js...带模糊效果的隐藏滑动侧边栏插件 Tiny javascript plugin for creating sliding drawers in web apps <div...var pushbar = new Pushbar({ blur:true, overlay:true, }); 配置参数 该js隐藏滑动侧边栏菜单的可用配置参数如下： blur：是否在打开侧边栏时主页面带模糊效果
作者：Tae Hwan Jung & Kyung Hee 编译：ronghuaiyang 导读 github上有人整理了NLP的学习路线图（思维导图），非常的全面和清晰，分享给大家。...nlp-roadmap 是 Natural Language Processing 的路线图（思维导图），以及为对学习NLP感兴趣的同学准备的一些关键字。...这个路线图涵盖了从基础的概率/统计到SOTA的NLP的模型。 注意！ 关键字之间的关系可以多种方式来解释，因为它们以语义思维导图的格式表示。请只关注方格中的关键字，并将其视为学习的基本组成部分。...仅在图像中包含大量关键字和知识的工作就具有挑战性。因此，请注意，此路线图是建议或想法之一。 你完全可以自由使用这些使用材料（包括商业目的），但“非常希望能放一个参考链接”。
在开发 JavaScript 应用时，有时候我们需要将对象的所有键名统一转换为小写，这样可以避免由于键名大小写不一致而导致的错误。接下来，我将分享一个简单的方法来实现这个需求。...使用 Object.fromEntries 方法将修改后的键值对数组重新转换为对象。...使用 Object.fromEntries 方法将修改后的键值对数组转换回对象，最终得到的新对象 newObj 为：{ foo: 1, bar: 2, baz: 3 }。...结束 通过上述方法，我们可以轻松地将 JavaScript 对象的所有键名转换为小写。这种技巧在处理数据时非常有用，特别是当我们需要确保键名的一致性时。...希望这个小技巧对你有所帮助，欢迎在评论区分享你在实际应用中的经验和问题！
冠状动脉疾病（CAD）是冠状动脉壁上形成斑块的病症，会导致冠状动脉壁变窄。最终，这可能导致心脏病发作或死亡。...这是第一个近乎实时完成的应用程序。医生可以近乎实时地看到高性能计算系统产生的血流动力学模拟。 在IBM与Nvidia合作的下，处理模型模拟的速度可以大大节省临床医生和医院的劳动力，基础设施和电力效率。...这也意味着临床医生可以更快地分析CAD患者狭窄引起的压力损失，有助于缓解等待测试结果的患者的精神负担。...最近，IBM发表了关于构建和参数化更准确的心脏生物力学模型的新方法的研究，能够在解剖学和细胞水平上更好地探索心脏内部正在发生的事情。...理想情况下，有一天，所有这些不同的建模技术可以一起应用，以帮助临床医生对患者的心脏状态进行清晰，微创的评估，以帮助更好地确定治疗方案。
本文是基于决策树的需求做的前期demo实现，所以以二叉树为实现目标。基本术语如下： 二叉树 1、二叉树中的节点最多只能有两个子节点，一左一右。...因此不怒在度大于2的节点 2、左右子节点的顺序不能颠倒 image.png <button class="btn" onClick...} var leftAngle = angle + baseAngle; var rightAngle = baseAngle - angle; //根据传来的角度...，算出左枝和右枝需要偏移的量 var LdisX = k * parentLength * Math.round(Math.cos(leftAngle / 180 * Math.PI) *...startX, startY * 0.7, 0.7, 90, Math.random() * 30 + 10); } init(); 效果图如下
然而来自MIT的研究人员却告诉我们，拍糊了的照片不要扔，丢给这个神经网络，还你一份运动视频。拖影里包含的信息其实可以找回丢失的时间维度。 他们提出的模型可以从运动模糊的图像中重新创建视频。...在这样的场景中，由于边缘遮挡物的存在，场景的反射光会沿空间维度塌陷。 但是这种算法并不完善，目前仅能根据模糊图像恢复一些简单的线条。而最新的这项研究则可以较清晰地恢复物体的原貌。...从模糊中恢复真相 MIT的研究人员收集了一个由35个视频组成的数据集，其中有30个人在指定区域中行走。他们将所有视频折叠成用于训练和测试模型的投影。 模型从投影中精确地重新恢复了人行走过程中的24帧。...研究人员让两个MNIST手写体数字相互运动，图像甚至模糊到连一般人也看不出里面是什么，但AI模型不但推断出了数字的笔画形状，还分析出了两个数字的运动方向。...原理 实现从2D投影到恢复3D时空的的网络架构如下图所示： ? 该网络有三个参数化函数：qψ(·|·) 表示变分后验分布，pφ(·|·) 表示先验分布，gθ(·, ·)表示反投影网络。
他们提出的模型可以从运动模糊的图像中重新创建视频。论文第一作者说：“我们能够恢复这个细节几乎就像魔术一样。” ? 不仅如此，作者还表示，这种模型不仅可以解决时间维度上的损失，还能挽救空间维度上的损失。...在这样的场景中，由于边缘遮挡物的存在，场景的反射光会沿空间维度塌陷。 但是这种算法并不完善，目前仅能根据模糊图像恢复一些简单的线条。而最新的这项研究则可以较清晰地恢复物体的原貌。...从模糊中恢复真相 MIT的研究人员收集了一个由35个视频组成的数据集，其中有30个人在指定区域中行走。他们将所有视频折叠成用于训练和测试模型的投影。 模型从投影中精确地重新恢复了人行走过程中的24帧。...研究人员让两个MNIST手写体数字相互运动，图像甚至模糊到连一般人也看不出里面是什么，但AI模型不但推断出了数字的笔画形状，还分析出了两个数字的运动方向。...原理 实现从2D投影到恢复3D时空的的网络架构如下图所示： ? 该网络有三个参数化函数：qψ(·|·) 表示变分后验分布，pφ(·|·) 表示先验分布，gθ(·, ·)表示反投影网络。
很多人希望我能复盘一下这张图，于是就稍微花了点时间。 话不多说，下面看视频演示。 ?...复盘情况概述： 基地周边综合现状图，表达基地在中观层面的基地区位及区位优势，主要通过交通、用地数据来说明，周边重要交通站点、大块的公服/商业用地是基地重要资源，再者就是由此来分析基地未来人流。...本次复盘，底图、交通、用地数据完全从网络上下载（除基地内部的详细用地情况），自己不需要画任何一笔。主要是两步，1. 下载数据并简单处理；2. 加载到ArcMap中调个颜色，导出——是不是非常简单？...就算是简单的复盘也快将近一个小时（但自己完成只需要20分钟不到的！），还是有一些基础的内容没有办法展开，可以查看往期文章~ 让我们一起迎来一个画图不累人的时代！...（虽然目前我不太需要画图，但怎么能忘记还在受苦受难的同胞们呢？？啊哈哈哈哈哈哈）
通过色彩，高度及饱和度对流动动向进行编码，把光流映射的2D流量矢变成3D的颜色空间。动作边缘经此编码变得十分清晰（我们尝试过其他颜色空间但HSV表现最好）。...阴性是统一从有教小临界值的运动边缘中进行取样。但并未考虑运动边缘的模糊的地方。如我们将会展示一样，如此收集的样本对于训练来说会是一个将强的监督信号。...图4.在迭代上收敛ODS和AEE。 图4中我们提供了可视化的边界结果（在NMS之前）。SE损失了一些薄弱的边界，但边界仍然很好地对准图像内容。...剩下的图显示了变型的HE在BSDS或者VIDEO中的结果。HE†表明网络是从零开始训练的。 ? 表3.不同版本边界图EpicFlow的精准度。...表3显示了在Sintel和Middleburry使用不同边界图时，EpicFlow的平均终点误差（AEE）。大部分的边界图在Sintel引发了相同的结果（AEE在3.6~3.8附近）。
作者提出了一种多通道等变注意网络 (MEAN)，这是一种能够共同设计 CDR 的 1D 序列和 3D 结构的端到端模型。...此外，当前的部分生成模型会一一预测氨基酸，这种自回归方式在推理过程中存在效率低和累积错误的问题。 针对上述问题，作者将抗体设计问题表述为 E(3)-等变图翻译，构建了一个新颖的模型。...MEAN：多通道等变注意网络 作者开发的多通道等变注意网络 MEAN（如图 2) 用来表征输入抗体-抗原复合物的几何形状和拓扑结构。...图 4 (A) 还可视化了注意力权重的示例和相应的能量图，这表明它们的分布是相似的。...提出了多通道等变注意网络（MEAN）来识别和编码不同链内部和链间的局部信息和全局信息。还提出了渐进式全镜头解码策略，以实现更高效、更精确的生成。
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