多年来,我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验,但在最后几年,我有幸学习了Swift。
自 2014 年正式亮相以来,Swift 已步入其发展的第十个年头。虽然自 2015 年末起 Swift 便开始支持 Linux,但长期以来,其在非苹果平台上的推广和应用进展缓慢,许多人仍旧将 Swift 视作苹果生态下的专属语言。
上周对苹果公司而言是相当忙碌的一周。他们发布了搭载 M3 芯片的 MacBook Air、推出 iOS 17.4 版本让欧盟用户可以接入第三方应用商店,并且在官网上对 Spotify 和欧盟表达了不满,同时还暂停了 Epic 的开发者账户(据悉将很快恢复)。此外,苹果还发布了 Xcode 15.3 版本,并随之带来了 Swift 5.10 的更新。
在计算机图像处理里,由于图片的本质是二维数组,所以也就变成了对数组的操作处理,翻转的本质就是某个位置上数移动到另一个位置上。
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布,不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具,提供的内容太全面了,对小白友好度很高。不仅算法众多,而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
在上一篇文章中,我们学习了如何利用人工智能技术(例如开源 AI 向量数据库 Milvus 和 Hugging Face 模型)寻找与自己穿搭风格相似的明星。在这篇文章中,我们将进一步介绍如何通过对上篇
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
如今本就是一个信息爆炸的年代,再伴随2023年AI技术的井喷式发展,AI正在以迅雷不及掩耳之势渗透到我们生活的方方面面。不过,AI技术是一把双刃剑,我们在享受AI技术带来的便捷和实用的同时,也不得不去面对它对于我们隐私可能造成的侵犯。
c++部分总共有 67 页,本文分享的内容,是基于英文翻译而来的,在GitHub上拥有 7k star,足以见得这份指南有多受欢迎,而且这份文档已经有近十年的历史,目前也一直被大家推荐,可谓是经受住了时间的考验。
在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API,并且新的RealityKit,我们操作虚拟物体的位置、角度,都需要通过simd库来进行了。
在编写 iOS 代码时,有一些关键点可以让我们的代码更具可读性、高效和可维护。Swift 是一种现代语言,支持许多现代编程概念,同时保持代码的简洁。
Core Image框架是适合图片的苹果滤镜框架,主要用处可以给图片添加滤镜效果和图像识别功能(人脸、条形码等等)。本文将会介绍逐一介绍 Core Image相关基础概念、使用方式、注意点以及和其他图像处理方案的对比。
作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入
课程简介介绍道,本课程将从实现矩阵乘法和反向传播基础开始,到高性能混合精度训练,最新的神经网络架构和学习技术,以及介于两者之间的所有内容。它涵盖了许多构成现代深度学习基础的最重要的学术论文,使用“代码优先”教学方法,每个方法都从头开始在 Python 中实现并进行详解(还将讨论许多重要的软件工程技术)。整个课程包括大约 15 个课时和数十个交互式 notebooks,且完全免费、无广告,作为社区服务供使用。前五课时使用 Python、PyTorch 和 fastai 库;最后两节课使用 Swift for TensorFlow,并由 Jeremy Howard 和与Swift、clang 和 LLVM 的创建者 Chris Lattner 共同教授。
上一次借着实现一个随屏幕旋转的小玩意,了解了iPhone内置的加速计。今天咱们继续搞点好玩的东东。按照计划这次要看看陀螺仪了。 一个超级贱的利用陀螺仪的APP .png 最终咱们会完成一个小球撞壁的小
GPUImage是现在做滤镜最流行的开源框架。是Brad Larson在gitHub托管的一个开源项目。项目实现了图片滤镜、摄像头实时滤镜,该项目的优点不但在于滤镜很多,而且处理效果基于GPU,比使用CPU性能更高。
今天Nature的封面论文,内容是AI驾驶系统在无人机竞速领域击败了人类SOTA。
一批人离开了,但是还有一群人选择留在这里,那这篇总结,希望能够帮助到还留在这个行业的伟大的开发者们~
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第二十四期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
图像浏览及处理 FLAnimatedImage - gif播放处理的工具。 CLImageEditor - 超强的图片编辑库,快速帮你实现旋转,防缩,滤镜等等一系列麻烦的事情。 ios-image-filters - 图像滤镜,库比较旧了,很容易崩溃。 XBImageFilters - 图像滤镜。 MWPhotoBrowser - 一个非常不错的照片浏览器,在github的star接近3000个,解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题。 co
本期热点速览的周榜部分的项目,基本上每周都会在 GitHub Trending 见到它们的身影,因为它们实在太火了。一般来说,这些火爆的项目大家都耳熟能详,但是为了防止有些小伙伴不怎么逛 GitHub,以及并没有翻阅之前的月刊或者是热点速览。借着这个大家不怎么搞新项目的假期,索性收集下常见的 5 个开源项目,如果你认识这些项目,就当温故知新了。
slint 是一个声明式的 GUI 工具包,用于为 Rust、C++ 或 JavaScript 应用程序构建原生用户界面。
前言 ---- 这段话其实是我差不多写完文章之后再回过头来写的,原本在写文章之前想写一下写的初衷的,但当我写完之后感觉初衷没有收获更真切一些。其实到这篇为止总结出来的也就三十多个,有些是比较新的框架,有些是我们开发者一直在使用接触的框架,我感觉收获还是很多。 很多东西你要不是一个一直在了解跟进WWDC内容的开发者可能时间一长你就不知道最近都出了些什么新的框架,但这样你走一遍之后你就会把许多遗漏掉的东西找回来,我的想法一直都没有变,作为一个移动端的开发者,不仅要“向下深挖” ,“向上学习”也是最基
UIKit框架是可视类对象的基础文件,继承于NSObject。提供一系列的Class(类)来建立和管理iPhone OS应用程序的用户界面接口、应用程序对象、事件控制、绘图模型、窗口、视图和用于控制触摸屏等的接口。
网络相关 网络连接 AFNetworking - ASI不升级以后,最多人用的网络连接开源库,iOS的网络编程之AFNetworking使用,iOS的开发下载文件速度计算 , AFNetworking 3.0迁移指南 , AFNetworking2.0源码解析<一> ,AFNetworking2.0源码解析<二>,AFNetworking源码解析<三>,AFNetworking源码解析<四>。 Alamofire.swift - Alamofire是AFNetworking的作者mattt
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
Async let 是Swift并发框架的一部分,允许异步实例化一个常量。并发框架引入了async-await的概念,这使得异步方法的并发性结构化,代码更易读
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus 中。通过这个项目可以在 Milvus 数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。
Swift Publisher 5是一款桌面排版和页面设计工具,提供了多种传单、简报、日历、小册子的模板,支持自定义页面布局,工具齐全,还能打印和导出,功能强大!
当谈到数据科学和机器学习时,GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具,而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。
近日,有关存储系统选型的问题在微信群里讨论的火热,CSDN在这里稍微将各位专家的问答总结了一下,分享给大家。 文章内容来源大数据基础设施微信群,参与讨论的专家有中国科学院软件研究所工程师,C3核心成员李明宇,国防科学技术大学教授,CCF大数据专家委员会委员李东升,云人科技联合创始人兼CEO吴朱华,Memblaze技术顾问刘爱贵等等。 以下是问答实录: Q:有一个场景:每天有近百GB数据增加,数据内容有WORD文档和图像等多种类型。用什么存储或文件系统比较合适? A: HDFS、HBase、Hive不太适合存
第六章 图像处理与动画应用_V0.2-01.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-02.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-03.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-04.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-05.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-06.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-07.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-08.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-09.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-10.
Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 个人学习方法分享 iOS开发学习路线 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文仅代表个人片面观点,如有不同观点,还往及时指出. 3.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习. 4.本文所表达观点并不是最终观点,还会更新,因为本人还在学习过程中,有什么遗漏或错误还望各位指出. 5.觉得哪里不妥请在评论留下建议~
图像处理与分析是计算机视觉中的重要应用领域,通过对图像进行处理和分析,可以提取有用的信息和特征,用于解决实际问题。 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,提供了丰富的功能和算法,适用于各种图像处理和分析任务。本文将以设计和实现一个基于 OpenCV 的图像处理与分析应用为中心,为你介绍构建这样一个应用的基本原理、方法和实例。
图像处理应用是计算机视觉和图像处理领域的关键应用之一,通过对图像进行处理和分析,可以提取有用的信息、改善图像质量、实现目标检测等功能。然而,在实际应用中,优化和改进图像处理应用功能是一个持续的过程。本文将以优化和改进图像处理应用功能为中心,为你介绍一些常见的方法和实践,帮助你提升应用的性能、效果和用户体验。
随着计算机软件、硬件技术的日新月异的发展和普及,人类已经进入一个高速发展的信息化时代,人类大概有80%的信息来自图像,科学研究、技术应用中图像处理技术越来越成为不可缺少的手段。安防行业已经进入一个崭新的时代,高清、智能与大数据和云技术的广泛结合应用,成为时代新的话题。随着而来的是,视频图像处理技术也逐渐成熟起来,只有这样才能切合行业技术发展,为此,对于视频图像处理技术的研究成为安防行业值得重视的领域。
输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 已经火爆数月。它是一个开源模型,而且在消费级 GPU 上就能运行,是一项普通人就能接触到的「黑科技」。
图像处理算法在文档管理系统中可以提高处理效率、提高图像质量、实现文字识别和提取等功能,但也需要注意误判和错误处理的问题,并合理应用于不同的场景中。以下是关于图像处理算法在文档管理系统中的优势、误区以及应用的一些重要信息。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了多种库供图像处理使用。在本文中,我们将比较两个最流行的Python图像处理库:Python Imaging Library(PIL)和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能,并通过代码实例进行演示。
转自|百度百家 微信|baidu_baijia 和百家一起熬夜看WWDC,在会议开场前,现场已人头攒动。 开场的是BillBoard 上大热的单曲《Uptown Funk》 发布会将公布全新的操作
图像处理算法在屏幕监控软件中有很多应用场景,并带来了稳定性和优势。以下是图像处理算法在屏幕监控软件中的稳定性、优势和应用场景的体现。
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用,通过对图像进行分析、增强和转换,可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心,为你介绍一些常见的图像处理算法和技术,并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
随着互联网和数字技术的发展,人们对于图像处理需求越来越高。而Photoshop软件是一款功能强大,被广泛使用的图像处理软件。 本文旨在探讨Photoshop软件在图像处理中的应用及其优势,以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支,它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。我们将从基础开始,逐步深入,帮助您了解图像处理的奥秘。
Ⅰ、图像的定义: 二维函数f(x,y) 注:①x,y是空间坐标;②f(x,y)中f是点(x,y)的幅值。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
如今,随着时间推移,涉及图片和视频的应用程序越来越受欢迎,市场上诞生了很多应用,比如面部识别、停车场监控和癌症检测等。
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