图像 示例 深度pytorch

深度学习-RNN

I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一类能够处理序列数据的神经网络,它在处理时考虑了之前的状态,因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛,特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度 RNN

深度学习-LSTM

前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,它由大量简单的神经元单元组成,通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代,当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型,这是第一个神经 ......
深度 LSTM

屏幕图像渲染原理

对于一个客户端开发来说,平时做的的最多的就是写页面,所以有必要了解从视图代码到图像显示到屏幕上的整个过程和原理。 下面以从视图代码到显示器图像的中间产物帧缓冲区图像位图为目标,分析从视图代码到帧缓冲区位图和从帧缓冲区位图到显示器图像这2个过程。 这里把这2个过程命名为:帧缓冲区数据怎么来的、帧缓冲区 ......
图像 屏幕 原理

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

作者信息: 唐聪、王超凡,腾讯云原生产品中心技术专家,负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇,腾讯云专家级工程师, 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品,腾讯会议已服务超过 3 亿用户,能高并发支撑千万级用 ......
深度 etcd

通过一个示例形象地理解C# async await异步

前言 相信大家看过不少讲C# async await的文章,博客园就能搜到很多,但还是有很多C#程序员不明白。 如果搞不明白,其实也不影响使用。但有人就会疑惑,为什么要用异步?我感觉它更慢了,跟同步有啥区别? 有的人研究深入,比如去研究状态机,可能会明白其中的原理。但深入研究的毕竟少数。有的人写一些 ......
示例 形象 async await

Python 发展趋势:与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好,我是猫哥,好久不见!2022 年末的时候,我不可避免地阳了,借着身体不舒服就停更了,接踵而至的是元旦和春节假期,又给自己放了假,连年终总结也鸽了,一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月,全家人大部分的时间和精力都在他身上,结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱,又是那么的 ......
深度 趋势 Python Rust Web

通过一个示例形象地理解C# async await 非并行异步、并行异步、并行异步的并发量控制

前言 接上一篇 通过一个示例形象地理解C# async await异步 我在 .NET与大数据 中吐槽前同事在双层循环体中(肯定是单线程了)频繁请求es,导致接口的总耗时很长。这不能怪前同事,确实难写,会使代码复杂度增加。 评论区有人说他的理解是使用异步增加了系统吞吐能力,这个理解是正确的,但对于单 ......
示例 形象 async await

Java JDK Proxy和CGLib动态代理示例讲解

简介 代理模式在Java中有很多应用场景,而代理又分静态代码和动态代理。静态代理是编写、编译或加载时织入代码实现,而动态代理则在运行时实现。简单而言,静态代理是在运行前就已经存在,而动态代理则在运行时才存在的。而常用的动态代理有两种实现: JDK Proxy: JDK Proxy是JDK自带的,不需 ......
示例 动态 CGLib Proxy Java

U3D编辑器开发&粒子特效/动画预览器示例

概述 U3D提供了一套拓展编辑器的接口,可以用于直接在编辑器非播放模式运行程序。常用于运行一些工具程序,例如资源管理。在做技能编辑器等工具程序时,也可以使用运行模式接口会比较简单(这样也方便开放游戏创意工坊给玩家)。使用编辑器去做一些渲染相关的预览(如粒子系统,动画预览)会麻烦一点,有时候需要查询和 ......
粒子 示例 编辑器 特效 动画

室内单目深度估计-2

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:Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址:https://openaccess.t ......
深度

Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接 ......
DNNRegressor TensorFlow 深度 代码 Python

Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFl ......

深度剖析 Linux 伙伴系统的设计与实现

在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中,笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现: 但是当内核执行到 get_page_from_freelist 函数,准备进入伙伴系统执行具体内存分配动作的相关逻辑,笔者考虑到文章篇幅的原因,并没有过多的着墨,算是 ......
深度 伙伴 系统 Linux

阿里云产品-图像搜索快速测评

本文介绍了图像搜索产品的背景、原理和使用过程都已经叙述完毕了,个人感觉阿里云的图像搜索这款产品的识别准确率还不错,但是返回结果的可视化功能还有待提升,目前是纯 `json` 形式的字符串返回结果,不如直接图片上添加文字和方框形式的返回结果直观。 ......
图像 产品

深度学习炼丹-数据标准化

当我们处理的数据具有不同尺度时,执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化,并给出相关代码实现。 ......
深度 标准 数据

【教程搬运】分析并编写suricata规则(内含两个示例)

suricata规则分析 参考1 参考2 Suricata 签名的结构 在高层次上,Suricata签名由三部分组成: Action:当流量符合规则时采取的行动 Header:一个标题,描述主机、IP地址、端口、协议和流量方向(传入或传出) Options:选项,指定诸如签名ID(sid)、日志信息 ......
示例 suricata 规则 两个 教程

在不使用cv2等库的情况下利用numpy实现双线性插值缩放图像

起因 我看到了一个别人的作业,他们老师让不使用cv2等图像处理库缩放图像 算法介绍 如果你仔细看过一些库里缩放图像的方法参数会发现有很多可选项,其中一般默认是使用双线性插值。具体步骤: 计算目标图坐标对应原图中哪些坐标来填充 根据双线性插值的公式写出代码 其中缩放函数使用numpy来加快速度,使用f ......
图像 情况 numpy cv2 cv

JavaScript 图像压缩

JavaScript 可以使用类似于 canvas 和 web workers 来实现图像压缩。 使用 canvas,可以将图像绘制到 canvas 上,然后使用 canvas 提供的 toBlob() 或 toDataURL() 方法将其转换为不同格式的图像。在这些方法中指定图像质量参数即可实现压... ......
JavaScript 图像

闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI ......
雅意 人工智能 人工 语音 Pytorch

Pytorch:单卡多进程并行训练

在深度学习的项目中,我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块,而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作,但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方... ......
进程 Pytorch

【Azure 存储服务】.NET7.0 示例代码之上传大文件到Azure Storage Blob (一)

问题描述 在使用Azure的存储服务时候,如果上传的文件大于了100MB, 1GB的情况下,如何上传呢? 问题解答 使用Azure存储服务时,如果要上传文件到Azure Blob,有很多种工具可以实现。如:Azure 门户, Azure Storage Explorer, 命令行工具 az copy ......
Azure 示例 Storage 代码 文件

安装pytorch-gpu的经验与教训

首先说明 本文并不是安装教程,网上有很多,这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的,但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的,因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
pytorch-gpu 教训 pytorch 经验 gpu

《数字图像处理》学习笔记

本文是对《数字图像处理》书的学习笔记,不涉及具体代码,主要是原理概述和公式描述,及概念理解。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。 ......
图像处理 图像 数字 笔记

深度学习基础-损失函数详解

大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化,所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务,我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradien... ......
函数 深度 损失 基础

pytorch 配置详细过程

#torch github 项目多 方便,api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法: torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是: ......
过程 pytorch

[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目标物体有效特征少,覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义,即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标,如在COCO数据集中,尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
小目 深度 SAHI

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本:3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络

基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

摘要:本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
MindStudio 图像 U-Net 网络 Net

基于准则匹配的图像对准

在图像处理相关的问题中,图像对准是一类典型的问题,也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲,两幅图大小不一,一个是模板,一个是母图,也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。 ......
图像 准则

transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法

计算机视觉任务中,对图像的变换(Image Transform)往往是必不可少的操作,例如在迁移学习中,需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层,又如对数据进行增强以丰富训练数据。 作为深度学习领域的主流框架,pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......