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拍案叫绝 图像 原理jpeg

扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

针对Exposure fusion算法存在的Out-of-range Artifact和low frequency halo两个瑕疵，分析了Extended Exposure Fusion的改进过程，并进一步借助有关方法实现了单幅图像的Simulated Exposure Fusion过程。 ......
图像 算法

Stable Diffusion基础：ControlNet之图像提示（垫图）

本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力：ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter，它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models，翻译成 ......
ControlNet Diffusion 图像 基础 Stable

c# 将 其他图像转换为 dds

做钢铁雄心4mod时候需要将png转换为dds ，做简单实现 引用DirectTexnetnet包 ......
图像 dds

Nacos深入原理从源码层面讲解

目录1 Nacos原理1.1 Nacos架构1.2 注册中心原理1.3 SpringCloud服务注册1.4 NacosServiceRegistry实现1.4.1 心跳机制1.4.2 注册原理1.4.3 总结1.5 服务提供者地址查询1.6 Nacos服务地址动态感知原理 1 Nacos原理 1. ......
层面 源码 原理 Nacos

容斥原理再再探

前传，一年之期已到！来看一看 gf 去凑容斥系数！ 经典例题：20210620省队互测-qwaszx T2，jiangly 的排列数数题，P7275 计树 一个组合对象由若干元素组成，但是元素直接可能可以合并，不能任意拼接。先假设可以任意拼接，然后对系数分配适当的容斥系数（此时一个方案的贡献要乘上所 ......
原理

计算机组成原理-王道

1、计算机发展历程 1.1、什么是计算机系统 1.2、硬件的发展 1.3、各个硬件的工作原理 1.4、计算机系统的多级层次结构 1.5、计算机性能指标 2、数据的表示和运算 ......
王道 原理 计算机

03709马克思主义基本原理概论-错题集

1.对思维与存在的统一性问题的不同回答区分了 （C） A.唯物主义和唯心主义 B.辩证法和形而上学 C.可知论和不可知论 D.反映论和先验论 2.在物质和运动的关系问题上，微信主义的错误在于 （C） A.否认物质的绝对运动 B.夸大相对静止的存在 C.否认物质是鱼洞的主体 D.主张没有运动的物质 3 ......
错题 马克思主义 概论 原理 03709

03709马克思主义基本原理概论-知识点

导论 马克思主义的理论品质：与时俱进 学习马克思主义的根本方法：理论联系实际 党的思想路线的核心：实事求是 第一章、世界的物质性及发展规律 第二章、实践与认识及其发展归类 第三章、人类社会及其发展规律 第四章、资本主义的本质及规律 第五章、资本主义的发展及其趋势 第六章、社会主义的发展及其规律 第七 ......
知识点 马克思主义 概论 原理 知识

Promise实现原理

Promise是ES6中处理异步操作的重要工具，它的实现原理让我们的代码更加简洁高效。本文将为你揭开ES6 Promise的神秘面纱，让你彻底了解其实现原理，同时展示如何运用Promise优化代码。 什么是Promise？ Promise是一种用于处理异步操作的对象，表示一个异步操作的最终完成或失败 ......
原理 Promise

TienChin 渠道管理-字典原理分析

在上一节当中，我们使用到了字典来进行翻译我们的渠道类型等等字段，那么这一节我们就来分析一下字典的原理。 从代码方面先开始分析，我们先来看一下字典的定义，我们是在如下图当中编写了我们的渠道类型，使用，proxy.useDict 进行的请求数据，proxy 相比之前的 Vue2，其实就是 Vue 本身， ......
字典 TienChin 渠道 原理

04 图像标签

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图像标签</title> </head> <body> <img src="/resources/image/1.png" alt="爱莉希亚" title=" ......
图像 标签 04

机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开

先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
正则 算法 函数 损失 原理

机器学习算法原理实现——gbdt

前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
算法 原理 机器 gbdt

48-字典-核心底层原理-内存分析-存储键值对过程

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底层 字典 原理 内存 核心

49-字典-核心底层原理-内存分析-查找键值对过程

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底层 字典 原理 内存 核心

Vue响应式原理

该随笔是根据b站小满zs的Vue3 + vite + Ts + pinia + 实战 + 源码 +electron的视频学习写的，Vue3 + vite + Ts + pinia + 实战 + 源码 +electron ......
原理 Vue

机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮

adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
算法 adaboost 原理 机器 三个

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
卷积 深度 图像 Pytorch 6.2

Python机器学习——鸟类图像分类

（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
鸟类 图像 机器 Python

认识网络原理

一、局域网和广域网 随着时代的发展，计算机之间相互通信、共享数据，协同合作的需求越来越大，于是就有了计算机之间的网络互连，进行数据共享，数据共享的本质是通过网络来进行数据的传输，也成为网络通信。根据网络互连的规模可以分为局域网和广域网。 局域网 局域网，简称LAN，英文全称是Local Area N ......
原理 网络

Java中HashMap的底层实现原理

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底层 原理 HashMap Java

tracert 路由追踪原理

一、概念 就是利用ICMP（Internet Control Message Protocol）Internet控制报文协议 来追踪的计算机到目标计算机之间的所有路由器信息 二、不同平台下命令方式 windows下： tracert www.baidu.com linux下 traceroute w ......
路由 原理 tracert

图像语义分割的图片标注及标注图片的读取 --- labelme

labelme的安装 1：先打开anaconda prompt 命令行创建一个虚拟环境： conda create --name labelme python=3.6 conda create -n lab python=3.6 2:激活虚拟环境： conda activate lab 3:安装la ......
图片 语义 图像 labelme

Hyper-V创建虚拟机配置IP等网络配置原理（Linux、Windows为例）

大家知道Windows系统里面内置了Hyper-V管理器，用来创建和管理本地虚拟机环境。今天我创建了两台虚拟机，一台是CentOS7.9（Linux），另一台是Windows 11，然后发现，Linux虚拟机网络不通，默认没有设置本地网络配置。而 Windows11虚拟机却可以。研究了下原因，解决办 ......
原理 Hyper-V Windows Hyper Linux

深度学习---图像目标检测网络

前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
深度 图像 目标 网络

vue2原理初探-数据代理和数据劫持

本篇文章主要想简单聊聊vue如何实现数据修改，页面联动的底层原理。 当然，篇幅有限，只是自己一些浅显的认知而已，我会从一下几个方面去聊，希望对你有所帮助。 几个基础知识点 数据代理 数据劫持 完整demo 一、几个基础知识点 1.普通函数和箭头函数的区别 我们知道，每个函数执行都会形成一条作用域链[ ......
数据 原理 vue2 vue

Sentinel（三）工作原理

Sentinel工作原理和源码解析 1 架构图解析 ​ Sentinel的核心骨架是ProcessorSlotChain，其将不同的Slot按照顺序串在一起（责任链模式），从而将不同的功能组合在一起，系统会为每个受保护的资源都创建一套SlotChain。 ​ 整个架构分为两部分，一部分的Slot用于 ......
Sentinel 原理

Sentinel（四）工作原理和源码解析总结

Sentinel工作原理和源码解析 1 工作原理简介 Sentinel在使用上是通过注解@SentinelResource来实现的对资源的流控保护的，本质是通过AOP的方式来实现的流控方法增强，底层是通过SentinelResourceAspect指定切入点为注解，然后通过环绕通知的方式获取注解传来 ......
源码 Sentinel 原理

Recognize Anything:一个强大的图像标记模型

Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
标记 Recognize Anything 模型 图像

【RocketMQ】【源码】延迟消息实现原理

RocketMQ设定了延迟级别可以让消息延迟消费，延迟消息会使用SCHEDULE_TOPIC_XXXX这个主题，每个延迟等级对应一个消息队列，并且与普通消息一样，会保存每个消息队列的消费进度（delayOffset.json中的offsetTable）： public class MessageSt ......
源码 RocketMQ 原理 消息
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