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【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
【深入浅出 Yarn 架构与实现】4-1 ResourceManager 功能概述
前面几篇文章对 Yarn 基本架构、程序基础库、应用设计方法等进行了介绍。之后几篇将开始对 Yarn 核心组件进行剖析。
ResourceManager（RM）是 Yarn 的核心管理服务，负责集群管理、任务调度、状态机管理等，本篇将对 RM 总体架构进行介绍。 ......
SpringBoot3.x中spring.factories功能被移除的解决方案
背景 笔者所在项目组在搭建一个全新项目的时候选用了SpringBoot3.x，项目中应用了很多SpringBoot2.x时代相关的第三方组件例如baomidou出品的mybatis-plus、dynamic-datasource等。在配置好相关依赖、最小启动类和配置之后，发现项目无法启动。于是根据启 ......
AIR32F103(六) ADC,I2S,DMA和ADPCM实现的录音播放功能
使用的MCU型号为 AIR32F103CCT6. 通过工作机制和示例代码, 说明如何使用AIR32自带的内存实现简单的语音录制和播放功能, 以及使用 ADPCM 对音频数据进行压缩, 提高录制时长. 通过这些机制, 可以快速扩充为实用的录制设备, 例如外挂I2C或SPI存储, 或提升无线传输的音质,... ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
2流高手速成记（之九）：基于SpringCloudGateway实现服务网关功能
咱们接上回 上一节我们基于Sentinel实现了微服务体系下的限流和熔断，使得整个微服务架构的安全性和稳定性上升了一个台阶 篇尾我们引出了一个问题，众多的微服务节点，我们如何部署才能满足客户端简洁高效的访问需求？ —— 今天我们就来引入服务网关的概念 什么是服务网关？ 服务网关是微服务体系下唯一的流 ......
整理 js 日期对象的详细功能，使用 js 日期对象获取具体日期、昨天、今天、明天、每月天数、时间戳等，以及常用的日期时间处理方法
在 javascript 中内置了一个 Date 对象，可用于实现一些日期和时间的操作。
本文整理 js 日期对象的详细功能，使用 js 日期对象获取具体日期、昨天、今天、明天、每月天数、时间戳等，以及常用的日期时间处理方法。 ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
模拟Promise的功能
模拟Promise的功能, 按照下面的步骤,一步一步 1. 新建是个构造函数 2. 传入一个可执行函数 函数的入参第一个为 fullFill函数 第二个为 reject函数； 函数立即执行， 参数函数异步执行3. 状态一旦更改就不可以变更 只能 pending => fulfilled 或者 pen ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......