图像处理 物体 算法 深度
深度学习模型压缩方法概述
我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
Spring MVC的请求处理逻辑
当大家了解了如何编写一个简单的Spring MVC程序后，大家心中应该会有一些好奇：这背后到底发生了什么？ Spring MVC是怎么把这些功能串联起来的？我们只是写了一个控制器而已，HTTP请求是怎么转换为控制器方法的调用的？结果又是怎么变成JSON的.....啊这小伙伴们是不是已经混乱了！？ 接 ......
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质 每博一文案 我所有的进步，只为更接近你。 上天没有给予人们公平的人生，有人拥有出奇的才能，便有人只能不辞辛苦的攀登阶梯，我默默地守望着一缕光芒，小心翼翼，如掬如束，可若长久凝望，一点会让自己，也受烫灼。 平凡的人生或是悲惨的际遇 ......
C++ 深度优先搜索(DFS) 讲解
1 DFS初步概念 DFS是一种深度搜索算法，它的特点是"不撞南墙不回头"，运用递归对不同方向的结果进行搜索。 2 DFS例题-迷宫游戏 2.1 题目描述 这是一个迷宫游戏，有一个$n \times n$的矩阵，矩阵内只能有#或.这两种字符，如果是#则是墙，如果是.则是可以走的路。起点是左上角，终点 ......
ChatExcel--自动处理表格
一、简介 先行者--本文仅介绍ChatExcel基本用法和测试用例。 1.项目背景 ChatExcel由北京大学深圳研究生院/信息工程学院3位硕博生，独立开发的项目。 2.有点超越ChatGPT？ 毕竟给ChatGPT提出类似的要求，它只能帮我写出对应的代码，操作还得自己手动来。 3.功能特点 （1 ......
Qt-FFmpeg开发-视频播放【软解码 + OpenGL显示RGB图像】（3）
Qt-FFmpeg开发-视频播放【软解码 + OpenGL显示RGB图像】 | 更多精彩内容 | | | | 👉个人内容分类汇总 👈 | | 👉音视频开发 👈 | 1、概述 最近研究了一下FFmpeg开发，功能实在是太强大了，网上ffmpeg3、4的文章还是很多的，但是学习嘛，最新的还是不能 ......
【LeetCode回溯算法#08】递增子序列，巩固回溯算法中的去重问题
递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 示例 1： 输入：nums = [4,6,7,7] 输出：[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6 ......
【LeetCode回溯算法#07】子集问题I+II，巩固解题模板并详解回溯算法中的去重问题
子集 力扣题目链接 给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。 解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1, ......
【LeetCode回溯算法#06】复原IP地址详解（练习如何处理边界条件，判断IP合法性）
复原IP地址 力扣题目链接(opens new window) 给定一个只包含数字的字符串，复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。 有效的 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。 例如："0.1.2.201" 和 "19 ......
装箱算法的性能测试
笔者第一次对算法做性能测试，记录本次测试的过程，方便以后复盘。 项目的背景是新提交了一个需求，在每个b2c出库订单入库时，给订单一个合适的推荐箱型。订单的sku属性中有长宽高，包材管理的表中也有各包材的长宽高。需要推荐一个能装下的最小包材，并且体积占比低于90%，剩余大于等于10%空间留给冷媒和充气 ......
搭个ChatGPT算法模型，离Java程序员有多远？
这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
网页js版音频数字信号处理：H5录音+特定频率信号的特征分析和识别提取
音频数字信号处理 Audio DSP (Digital Signal Processing) 是一个复杂又专业的话题，本文介绍的是如何从音频中实时分析和识别出特定频率信号的一种方法，对应的代码为可运行在浏览器中的html5网页版（可移植）；可用于识别环境中特定频率的声音、或噪声、乐器弹奏的音调。 在 ......
SpringBoot多数据源以及事务处理
背景 在高并发的项目中，单数据库已无法承载大数据量的访问，因此需要使用多个数据库进行对数据的读写分离，此外就是在微服化的今天，我们在项目中可能采用各种不同存储，因此也需要连接不同的数据库，居于这样的背景，这里简单分享实现的思路以及实现方案。 如何实现 多数据源实现思路有两种，一种是通过配置多个Sql ......
python文件处理
1.文件介绍 python操作文件 1.python文件的基本操作 打开文件关键字open 语法格式：open（'文件路径'，'读写模式'，'字符编码'） f = open('a.txt','r',encoding='utf-8')#打开文件 print（f.read()）#操作文件 f.close ......
登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10
人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画... ......
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 ......
推荐系统[八]算法实践总结V0：腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型... ......
加密,各种加密,耙梳加密算法(Encryption)种类以及开发场景中的运用(Python3.10)
不用说火爆一时，全网热议的Web3.0区块链技术，也不必说诸如微信支付、支付宝支付等人们几乎每天都要使用的线上支付业务，单是一个简简单单的注册/登录功能，也和加密技术脱不了干系，本次我们耙梳各种经典的加密算法，试图描摹加密算法在开发场景中的运用技巧。 可逆加密算法(对称加密) 加密算法是一种将原始数 ......
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。 ......
算法基础模板
时空复杂度分析 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在10^7^～10^8^为最佳。下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择: n ≤ 30，指数级别，dfs+剪枝，状态压缩dp n ≤ 100 => O(n^3^)，floyd，dp ......
Diffusers中基于Stable Diffusion的哪些图像操作
基于Stable Diffusion的哪些图像操作们： Text-To-Image generation：StableDiffusionPipeline Image-to-Image text guided generation：StableDiffusionImg2ImgPipeline In-p ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
衡量算法的性能-时空复杂度分析
算法 即存在输入输出,由有限步骤结束的程序. 因此,显而易见,算法并不是指一个单一的标准答案,而是一切能够完成要求的程序都可以称之为算法.但是算法之间根据性能的不同存在差异,评判这个差异的指标就是本篇分享的重点. 评判算法优劣的指标 1.时间复杂度 时间复杂度用O()表示,它的实质是算法的计算次数 ......
精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南
时间轮的介绍 时间轮（TimeWheel）是一种实现延迟功能（定时器）的精妙的高级算法，其算法应用范围非常广泛，在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中，各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到，甚至Linux内核 ......
基于深度学习的表格检测与识别技术的优势
引言： 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点： 信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
基于 Hugging Face Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索
基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索 通过本文，你将学习使用 🤗 Transformers 构建图像相似性搜索系统。找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例，例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图)。此类系统试图 ......
Serverless Streaming：毫秒级流式大文件处理探秘
摘要：本文将以图片处理的场景作为例子详细描述当前的问题以及华为云FunctionGraph函数工作流在面对该问题时采取的一系列实践。 文章作者｜旧浪：华为云Serverless研发专家、平山：华为云中间件Serverless负责人 一、背景 企业应用从微服务架构向 Serverless（无服务器）架 ......
室内单目深度估计-3
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......