之前一直注重模块的视觉滚动特效以至于忽略了图片背景的视觉差滚动特效，今天把小清新主题更新了图片背景视觉差特效，记录下代码，有喜欢的自己参考教程自己动手操作下。这是在网络上找到的一款超级轻量级的jQuery视觉滚动特效代码，该插件使用CSS background-position属性和简单的js代码来完成页内滚动时的背景图片视觉差效果，效果演示可以前往 小清新主题 查看！
Swiper作为当代流行的js框架，非常受到青睐，这里演示swiper在pc端全屏视觉轮播的效果，这也是pc端常用的一种特性
HTML5学堂：JS的三大语句类型当中，有一种分支/选择性语句——switch。我们常说switch可以适当的和if配合使用，那么switch语句到底怎么书写，如何运用，和if语句的区别以及选用原则又是什么？一起来看今天的内容。 有时并不那么友好的if语句 条件语句，我们通常都使用if来处理，特别是针对一个范围区间，需要执行不同功能代码时，尤为可用。但是，一旦遇到如下这种情形，我们就会觉得if有些麻烦了~ if (rank == 'A') { console.log('优秀'); } else if
在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
rem 相对于根元素 <html> 的 font-size 的大小来计算坐作为一个单位；simple-flexible 是根据手淘团队 lib-flexible.js，比较，改写的一个插件，兼容 UC 竖屏转横屏出现的 BUG，自定义视觉设计稿的宽度：designWidth，设定最大宽度：maxWidth 这里有 simple-flexible 的 Github 地址，下载下来用即可;
github 地址：https://github.com/airbnb/lot...
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更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
作为一名合格的前端开发人员，如果您想节省一些时间并提高工作效率，下面这些插件库你一定能用的上！
本文对中科院自动化所胡占义团队完成，被AAAI-20录用的论文《Zero-Shot Learning from Adversarial FeatureResidual to Compact Visual Feature》进行解读。
最近闲来无事 ，于是我就想用 ThreeJS 画个房子 ๑乛◡乛๑ 。而我选择从画 ‘墙’ 开始下手， 其实说白了‘墙’ 就是个立方体而已，但是窗户、门呢，所以就需要在立方体上边掏个洞。
vins在后端优化中，使用了滑动窗口，其状态向量包含窗口内的n+1个相机的状态(位置，旋转，速度，加速度计bias及陀螺仪bias)、相机到imu的外参、m+1个路标点的逆深度：
今天大师兄给大家分享一款功能非常强大的javascript视觉差特效引擎插件：Parallax.js。
写在前面：本人刚刚接触移动端开发，希望自己的见解能够帮助到他人，不足之处还望提醒。
目前，数字内容不仅被人类消费，也被计算机程序消费。通常为每个任务子集创建表示并不能随着任务数量的增加而很好地扩展，此外如果某些任务的信息已经被传输，并且现在相同的输入需要原始任务的超集，则传输新的相应表示将导致冗余信息的开销。因此，作者希望以可扩展的方式组合任务所需的信息，其中基本表示在多个任务之间共享，并且更具体的任务只需要增量信息。
原生wxml开发对Node、预编译器、webpack支持不好，影响开发效率和工程构建流程。所以大公司都会用框架开发
视觉定位是自动驾驶和移动机器人领域的核心技术之一，旨在估计移动平台当前的全局位姿，为环境感知和路径规划等其他环节提供参考和指导。美团无人配送团队长期在该方面进行深入探索，积累了大量创新性工作。不久前，视觉定位组提出的融合3D场景几何信息的视觉定位算法被ICRA2020收录，本文将对该方法进行介绍。ICRA的全称是IEEE机器人与自动化国际会议（International Conference on Robotics and Automation)，是机器人领域一年一度的顶级会议之一。
本文我们研究如何将局部性机制引入视觉Transformer中。Transformer network起源于机器翻译，特别擅长对于长序列中的远程依赖关系进行建模。虽然token嵌入之间的全局交互可以通过Transformer的自注意力机制很好地建模，但缺乏局部区域内信息交换的局部机制。然而，局部性对于图像来说至关重要，因为它涉及线条、边缘、形状甚至物体等结构。
如今，自动视觉识别系统作为强大的辅助工具，在广泛的视觉相关应用中越来越受欢迎，例如目标检测和跟踪，图像分析和分类，场景分割和理解。这些系统的发展旨在模仿人类大脑将低级视觉特征（例如边缘、颜色或形状）与语义级信息完美相关联的能力，以完成感知识别和识别任务。
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)？字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？ 比如早餐，吃的人以为是随机的，做什么吃什么，对厨师而言，可能是精心安排的，就不算随机行为。游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。同
机器之心专栏 机器之心编辑部 深度学习模型架构越复杂越好吗？ 自过去的几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作的影响而变慢。 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 Va
BI工具真的超级简单，继上周的两小时入门power bi之后，来个二十分钟上手的BI工具。
标题：Backbones-Review：Feature Extraction Networks for Deep Learning and Deep Reinforcement Learning Approaches
视觉和惯导适合于获得局部精确的姿态估计，但在长期导航中积累了较大的漂移。为了实现高速、精确、局部和全局一致的估计，可以将GPS信息与视觉和惯导融合。本文提出了一种基于紧耦合优化的多传感器融合方法。
【导读】当地时间 10月 22 日到10月29日，两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）正在意大利威尼斯开幕，来自世界各地的计算机视觉专家聚集在威尼斯介绍计算机视觉和相关领域的最新进展。大会公布了各奖项包括最佳论文奖（Marr Prize）、最佳学生论文奖、Honorable mentions、Azriel Rosenfeld lifetime achievement award、Distinguishe
Residual Contrastive Learning for Image Reconstruction: Learning Transferable Representations from Noisy Images
AI科技评论按：ICCV 全称为 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会）与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，每两年召开一次的 ICCV 今年将在意大利威尼斯举办。 由上海交通大学人工智能实验室李泽凡博士实现，倪冰冰教授、张文军教授、杨小康教授，高文院士指导的论文《基于高阶残差量化的高精度网络加速》（Performance Guaranteed Networ
在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。
从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注：prompt。这段时间，我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现，但多数还是以 NLP 为主。那么，除了 NLP，prompt 还能用到其他领域吗？对此，清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是：当然可以。
图表是中后台产品最常见的界面信息元素之一，能够直观地展示数据、支撑观点。因大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，所以把数据进行可视化，可以更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性，也让视觉上也更丰富、美观。 图表的色板是传达信息、美感和情感的重要元素之一。配色不仅要清晰、准确传达信息，给予用户基本的美感，同时需要在多种颜色中，兼顾品牌感，使图表配色不脱离整体的品牌气质。 那是否有什么方法来指导辅助色的建立呢？本文总结了政务类产品在可视化图表配色上的一些探索思路和实践方法。 设计背景与目标 1. 现状
那么在讲 web前端怎么学 这个大命题之前呢，依据我本人的尿性，还是得先把你拉入坑，让你在坑里好好学 O(∩_∩)O 由于第一篇文章，有说到：
深度神经网络（DNNs）已经在人工智能领域取得了极大的成功，它们以图像识别、自动化机器翻译、精确医疗和许多其他解决方案为载体，直接影响着我们的生活。
新智元报道 来源：research.googleblog.com 作者：Mark Sandler and Andrew Howard 编译：文强 【新智元导读】谷歌今天发布MobileNet重大更新，推出MobileNetV2，在结构上使用depthwise可分离卷积为基础，在层与层之间增加了线性的bottleneck，并且bottleneck之间也增加了残差连接，因此速度更快，精度更高，更适合设备上处理。 去年我们推出了MobileNetV1，这是一系列专为移动设备设计的通用计算机视觉神经网络，支持
CCD机器视觉系统是用于工业检测及识别的高科技产品，生产的核心问题是工业计算机系统选型，可采集加工品的高清图像直接传输给到机子的GPIO接口。
懵懂少年有幸受邀参加3.30中国第五届CSS大会分享，感谢业界大咖的不嫌弃，鉴于CSS的更新频率不及JS各种迭代高，新的特性组织起来对于分享的主题会比较散，所以我选择了一个关于动画时间的分享主题，基于大家熟悉的属性提炼出新的用法与思维，用于引导WEB侧动画的制作。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。这个是百科上对“数据可视化”的定义，有点晦涩
在从事前端开发过程中，浏览器作为最重要的开发环境，浏览器基础是是前端开发人员必须掌握的基础知识点，它贯穿着前端的整个网络体系。对浏览器原理的了解，决定着编写前端代码性能的上限。浏览器作为JS的运行环境，学习总结下现代浏览器的相关知识
工业4.0的兴起，信息化技术的浪潮加速了制造产业的变革步伐，人类视觉已经无法满足现代企业高速发展的需求，因此，高精度、高效率且成本更低的制造需求，促使企业走向智能化和自动化的方向。机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。
在ImageNet 图像识别挑战赛里，2010 和2011 年的冠军队伍都使用了经典的视觉方法，基于手工设计的特征+ 机器学习算法实现图像分类，Top-5 错误率在25% 上下。
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
就目前视觉SLAM的引用来区分，分为基于特征法的和直接法的视觉SLAM。上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/108298657）中分析了特征法和直接法之间的对比关系。以下全篇均在分析基于视觉+IMU的视觉SLAM，即VINS。
1×1卷积层 给神经网络添加了一个非线性函数，从而减少或保持输入层中的通道数量不变，也可以增加通道数量
「深度神经网络非常难以训练，我们提出的残差网络框架使得神经网络的训练变得容易很多。」文章摘要的开头如今已被无数研究者们细细读过。
工具类 方便操作对象，数组等的工具库 underscore.js lo-dash 与underscore.js的api基本一致。与underscore比其优势是，效率高；可自定义构建 Sugar 在原生对象上增加一些工具方法 functional.js 提够了一些Curry的支持 bacon.js 函数式编程，cool streamjs 用流的方式来对数组，对象进行系列操作 异步流程控制 发布订阅 eventproxy 朴灵出品 Arbiter.js q Promise风格的 Asyn
本方法（PBA, Planar Bundle Adjustment）使用点到面的 cost 同时优化深度相机位姿和三维重
新智元报道 来源：research.googleblog.com 作者：Mark Sandler and Andrew Howard 编译：文强 【新智元导读】谷歌今天发布MobileNet重大更新，推出MobileNetV2，在结构上使用depthwise可分离卷积为基础，在层与层之间增加了线性的bottleneck，并且bottleneck之间也增加了残差连接，因此速度更快，精度更高，更适合设备上处理。 去年我们推出了MobileNetV1，这是一系列专为移动设备设计的通用计算机视觉神经网络，支
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